Une équipe de chercheurs suisses a développé une approche destinée à prédire l’issue de patients dans le coma, par exemple après un arrêt cardiaque. Leur méthode « s’est concentrée sur la façon dont le son était traité dans le cerveau le premier jour après le début du coma ». Leur étude a été publiée dans la revue NeuroImage[1].
A l’heure actuelle, les approches « sont souvent basées sur une évaluation qualitative des schémas d’électroencéphalogramme (EEG) ». Des approches « relativement lentes, [qui] prennent du temps et dépendent d’une expertise clinique avancée », donc « sujettes à la variabilité individuelle des experts impliqués ». Cette nouvelle méthode s’appuie sur l’intelligence artificielle. Les scientifiques ont examiné « les mesures de la synchronisation et de la complexité neuronales par des méthodes quantitatives utilisant des outils informatiques ». 67 patients dans le coma après un arrêt cardiaque ont été inclus dans l’étude. Le groupe témoin comportait 13 patients « sains ».
Vers une utilisation clinique ?
Pendant 20 minutes, « une série de sons purs a été jouée et les réponses du cerveau ont été enregistrées à travers les signaux d’EEG ». Un examen « effectué au chevet du patient dans l’unité de soins intensifs ». L’étude a révélé que « la synchronisation neuronale était un facteur prédictif d’une issue favorable après un coma ». En effet, chez les patients ayant survécu au coma, la synchronisation neuronale était « à des niveaux indiscernables de celle des témoins sains et conscients ».
Selon les chercheurs, les résultats de l’étude sont « encourageants ». L’équipe souhaite à présent travailler avec des groupes de patients plus importants, et dans plusieurs hôpitaux. Pour le professeur Athina Tzovara, coordinateur de l’étude, ce travail « renforce l’idée que les méthodes informatiques peuvent être introduites dans la routine clinique pour aider à la prise de décision clinique ».
[1] Sigurd L. Alnes et al, Complementary roles of neural synchrony and complexity for indexing consciousness and chances of surviving in acute coma, NeuroImage (2021). DOI: 10.1016/j.neuroimage.2021.118638
Source : Medical Xpress, Inselspital, Bern University Hospital (05/11/2021)
