La dépression résistante possède une signature moléculaire spécifique

Une nouvelle étude menée par l'Institut du Cerveau, l'Institut de recherche de l'Hospital del Mar de Barcelone et l'Université de Brescia, en collaboration avec les partenaires du consortium PROMPT coordonné par l'Université de Münster, montre que la dépression résistante aux traitements (DRT) n'est pas simplement une forme particulièrement sévère de trouble dépressif majeur, mais constitue bel et bien une maladie distincte sur le plan moléculaire.

La DRT est une affection grave, caractérisée par des symptômes dépressifs chroniques qui ne s’améliorent pas après plusieurs traitements antidépresseurs successifs. Pour comprendre pourquoi certains patients répondent aux médicaments et d’autres non, les chercheurs ont analysé des échantillons sanguins de 300 patients atteints de trouble dépressif majeur. Ils ont découvert que plus de 5 000 gènes s’exprimaient différemment chez les patients souffrant de dépression résistante, par rapport à ceux qui répondaient favorablement aux antidépresseurs.

On sait que la plupart des antidépresseurs couramment prescrits modulent des facteurs immunitaires. Or, les patients atteints de DRT présentent une réponse immunitaire réduite : cela pourrait expliquer pourquoi ces médicaments ne fonctionnent pas chez cette population. « Ce constat permettra d’orienter le développement de nouvelles thérapies mieux ciblées », ajoute Alessandra Minelli, psychologue et professeure associée à l’Université de Brescia.

Un pas de plus vers une psychiatrie de précision

Cette étude marque les premiers résultats du consortium PROMPT, financé par le programme européen ERA PerMed. Son objectif est de mettre au point des modèles d’apprentissage automatique (machine learning) permettant de prédire quels patients présentent un risque élevé de développer une dépression résistante.

« Ces résultats ouvrent la voie à une nouvelle façon de concevoir la dépression sur le plan moléculaire, et nous donnent l'occasion de repenser la manière dont nous classifions et traitons les patients », souligne Júlia Perera Bel, du programme de recherche en informatique biomédicale (GRIB) de l'Institut de recherche de l'Hospital del Mar.

« Nous étudions à présent d’autres entités biologiques, telles que les petites molécules d’ARN et les mutations génétiques, afin d’obtenir une caractérisation moléculaire complète des 300 patients étudiés », précise Anna Sirés, de la même équipe. « En combinant des résultats d’analyse issus de différentes couches moléculaires, nous espérons mieux saisir la complexité biologique et la nature multifactorielle de la maladie. »       

L’étude menée par le consortium PROMPT constitue une preuve de concept prometteuse de la pertinence des tests moléculaires couplés à des algorithmes d’apprentissage automatique dans la recherche en psychiatrie. « Ces travaux marquent une avancée significative vers une psychiatrie de précision, où les algorithmes nous aideront à sélectionner le traitement le plus adapté à chaque patient, évitant ainsi la prescription de médicaments inefficaces », conclut le Pr Bernhard Baune, coordinateur du consortium à l’Université de Münster.