Des chercheurs de l’Université de Corée et l’Université de Liège ont mis au point « un indicateur de conscience explicable (ICE)[1] », pour « explorer les différentes composantes de la conscience » et en proposer une « mesure objective ». Leurs résultats ont été publiés dans la revue Nature Communications [2]. Ces recherches ont été menées dans le cadre de deux projets financés par l’Union européenne : Human Brain Project [3]et DoCMA.
La conscience peut être décrite comme ayant deux composantes : l’éveil, que peut indiquer le fait d’ouvrir les yeux, et la conscience[4] dont témoigne par exemple la capacité de percevoir des différences ou de suivre des ordres.
En utilisant le deep learning, les scientifiques ont développé un indicateur qui distingue l’état d’éveil de la conscience dans différentes conditions physiologiques, pharmacologiques et pathologiques. Pour ce faire, ils ont analysé l’activité cérébrale de 6 participants en bonne santé pendant leur sommeil, de 16 participants en bonne santé sous anesthésie [5], et de 34 participants dans le coma à la suite d’une grave lésion cérébrale. « Les régions pariétales du cerveau se sont avérées les plus pertinentes pour mesurer l’éveil et la conscience dans les états de conscience altérés ».
Pour les chercheurs, cet outil pourrait améliorer les soins prodigués aux patients dans différents contextes, comme pour la surveillance des états induits par une anesthésie, ou le diagnostic des patients dans le coma ou dans un état de conscience altérée. De futures études sont toutefois nécessaires afin d’implémenter cet indicateur « dans la routine clinique », voire de « développer un outil en ligne et en temps réel à mettre en œuvre dans les hôpitaux, les salles d’opération et les unités de soins intensifs », indique le Dr Olivia Gosseries, codirectrice du Coma Science Group à l’Université de Liège et co-auteur de l’étude.
[1] explainable consciousness indicator (ECI)
[2] Minji Lee et al, Quantifying arousal and awareness in altered states of consciousness using interpretable deep learning, Nature Communications (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-28451-0
[3] Il utilise la plateforme de partage de données EBRAINS
[4] « awareness »
[5] Induite par de la kétamine, du propofol ou du xénon
Source : Medical Xpress, CORDIS (22/04/2022)
