Le diagnostic du TDAH progresse grâce à l’IRM et au machine learning

publié le 6 Déc, 2022

Les résultats d’une étude réalisée sur près de 8000 enfants ont été présentés lors du dernier congrès de la RSNA.

Selon les Centers for Disease Control and Prevention, le Trouble de Déficit de l’Attention avec ou sans Hyperactivité (TDAH) est l’un des troubles comportementaux neurologiques les plus courants chez l’enfant, affectant environ 6 millions d’enfants américains âgés de 3 à 17 ans.

Une étude à partir des examens d’IRM cérébrales sur près de 8 000 enfants a cherché à identifier des biomarqueurs du TDAH et à trouver une solution de machine learning à partir de la neuroimagerie pour aider au diagnostic, à la planification du traitement, ainsi qu’à la surveillance du trouble.

Les résultats de cette étude ont été présentés lors du dernier congrès RSNA par le Dr Huang Lin, chercheuse post-universitaire à la Yale School of Medicine de New Haven, (Connecticut – USA). « La médecine a besoin d’une méthodologie plus objective pour un diagnostic plus efficace et fiable, précise-t-elle. Les symptômes du TDAH sont souvent non diagnostiqués ou mal diagnostiqués car l’évaluation est subjective. » 

Le groupe d’étude comprenait 7 805 patients, dont 1 798 diagnostiqués avec un TDAH, qui ont tous fait l’objet d’une IRM structurelle, une imagerie du tenseur de diffusion et une IRM fonctionnelle à l’état de repos. Les chercheurs ont effectué une analyse statistique des données d’imagerie pour déterminer l’association du TDAH avec des paramètres de neuroimagerie, notamment le volume cérébral, la surface, l’intégrité de la substance blanche et la connectivité fonctionnelle. 

Chez les patients atteints de TDAH, les chercheurs ont observé une connectivité anormale dans les réseaux cérébraux impliqués dans le traitement de la mémoire et le traitement auditif, un amincissement du cortex cérébral et des modifications importantes de la microstructure de la substance blanche, en particulier dans le lobe frontal.

L’auteur principal de l’étude, le Dr Sam Payabvash, neuroradiologue et professeur adjoint de radiologie à la Yale School of Medicine, a noté que des essais récents ont signalé des changements microstructuraux en réponse au traitement chez les enfants atteints de TDAH. Il prédit donc que cette étude fournit des biomarqueurs de neuroimagerie nouveaux et multimodaux qui peuvent devenir des cibles thérapeutiques potentielles chez ces enfants.

Source : thema-radiologie

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