Dans les unités de soins intensifs, certains patients apparemment inconscients se trouvent dans une zone grise dans leur rapport au monde. Pour mieux les diagnostiquer et prédire leurs capacités de récupération, Dragana Manasova, Jacobo Sitt et leurs collègues ont mis au point un outil automatisé capable d’intégrer les différentes modalités d’analyse de la conscience. Testé dans trois centres de soins européens, il pourrait contribuer à une évaluation plus fine et personnalisée des troubles de la conscience. Ces travaux sont publiés dans Brain.
Après un accident vasculaire cérébral, un traumatisme crânien ou un arrêt cardiaque, certains patients présentent de graves lésions cérébrales et perdent connaissance pendant une période pouvant s’étendre de quelques jours à plusieurs semaines ou mois. Ils se situent alors sur un spectre d’états intermédiaires entre l’éveil et la perte totale de la conscience, que l’on qualifie de troubles de la conscience.
Parmi ces troubles, on trouve, par exemple, le syndrome d'éveil non-répondant (anciennement appelé état végétatif), qui se caractérise par des cycles veille-sommeil normaux ; les patients ouvrent les yeux et respirent seuls, mais ne semblent pas capables d’interagir avec leur environnement. L'état de conscience minimale, lui, révèle des signes fugaces de conscience : un regard qui suit un objet, une réaction à une voix familière, une ébauche de geste en réponse à une sollicitation.
Il est très difficile d’aider ces patients. Certains comprennent certainement ce qu’on leur dit mais ne peuvent pas le montrer par des mouvements volontaires : c’est ce qu’on appelle la « dissociation cognitive-motrice ».
« Il n’existe pas de frontière nette entre un état de conscience altéré et un niveau de conscience normal », explique Dragana Manasova, ancienne doctorante au sein du PICNIC Lab à l’Institut du Cerveau, et actuellement post-doctorante au Lewis Lab du Massachusetts Institute of Technology (MIT). « Par convention, les médecins estiment que les patients commencent à se rétablir quand ils sont capables de communiquer et de manipuler des objets. Toutefois, leur état fluctue fortement et nous ne savons pas toujours quand cette amélioration pourra survenir. »
L’incertitude quant à l’évolution des patients complique la prise en charge et est très douloureuse pour les familles. D’où la nécessité de mieux décrire l’état de conscience des patients et de s’appuyer sur des indicateurs aussi fiables que possible.
Une large gamme d’indicateurs
C'est le défi relevé par une étude multicentrique européenne coordonnée par Jacobo Sitt (Inserm), à l'Institut du Cerveau, et à laquelle Dragana Manasova s’est associée dans le cadre de sa thèse de doctorat. Les chercheurs proposent une approche inédite – combiner six techniques d’exploration, qui capturent chacune un aspect distinct du fonctionnement cérébral : électroencéphalographie haute densité (EEG) au repos et pendant une tâche auditive, IRM anatomique et fonctionnelle, IRM de diffusion, et tomographie par émission de positons (TEP).
Les données obtenues sont ensuite traitées par des algorithmes d’apprentissage automatique afin de les rendre interprétables. L’objectif ? Mieux comprendre ce que chacune de ces techniques d’analyse révèle sur la conscience et comment elles peuvent être utilisées pour améliorer le diagnostic et le pronostic.
Dans le cadre du consortium européen PerBrain, l’équipe a recruté près de quatre cents patients répartis entre la France, l’Allemagne et l’Italie et a comparé leur évolution clinique aux prédictions issues de l’analyse multimodale.
Une évaluation synthétique et précise
Leurs résultats indiquent qu’en combinant les données issues de plusieurs techniques d’exploration, la performance du modèle s’améliore sensiblement : plus il y a de modalités disponibles, plus les prédictions sont fiables.
Les chercheurs montrent aussi que les modalités qui contribuent le mieux au diagnostic ne sont pas nécessairement les mêmes que celles qui prédisent l'évolution du patient.
Ainsi, les mesures fonctionnelles de l’activité cérébrale – métabolique avec la TEP ou électrique avec l’EEG – renseignent bien sur l’état de conscience actuel des patients, mais s’avèrent peu informatives sur leur évolution. À l'inverse, les mesures structurelles, comme l'IRM de diffusion, qui analyse l'intégrité des connexions cérébrales, ou l’IRM classique, qui évalue l’intégrité anatomique du cerveau, sont plus pertinentes pour le pronostic.
Enfin, les désaccords entre modalités, par exemple entre EEG et IRM, sont particulièrement fréquents chez les patients qui finissent par s’améliorer. Autrement dit, ces divergences, loin d’être problématiques, pourraient en réalité signaler la présence d’« îlots de conscience » que ne révèle pas toujours l’observation clinique.
Harmoniser les critères d’évaluation des patients
L’objectif de notre étude était de réunir un large éventail de données cliniques et d’imagerie cérébrale au sein d’un cadre d’analyse unique et cohérent. En combinant ces sources d’information riches et complémentaires, nous avons cherché à mieux comprendre des états cérébraux complexes, au plus près de la réalité clinique. Ce travail nous renseigne aussi sur la manière dont les analyses computationnelles, y compris les modèles d’intelligence artificielle, peuvent soutenir la prise de décision médicale et aider les cliniciens à faire des choix plus éclairés.
« Maintenant que nous avons démontré la puissance et l’utilité de l’analyse multimodale pour assister les cliniciens, notre but est de faire adopter cet outil dans les centres experts », explique Jacobo Sitt, co-responsable du PICNIC Lab à l’Institut du Cerveau. « En effet, l’évaluation clinique des patients en état de conscience altérée n’est pas menée de la même manière partout ; elle peut varier en fonction des pays, cultures professionnelles, ou de l’accès aux technologies de pointe. Notre but est que tous les cliniciens aient le même cadre de référence, et puissent produire des données comparables pour faire avancer la recherche sur la conscience. »
Or, l’outil développé par l’équipe se présente sous la forme d’un petit boîtier facile à utiliser dans un environnement de soins. Il propose une évaluation synthétique et probabiliste de l’état du patient, ce qui laisse à l’équipe médicale toute la latitude nécessaire pour enrichir l’analyse.
« Cet outil ne remplace pas l’expertise humaine, mais offre un moyen d’objectiver des observations cliniques souvent ambiguës et de personnaliser la prise en charge du patient, en vue du meilleur rétablissement possible », conclut le chercheur. « Il nous permet également de mieux comprendre le lien entre la biologie du cerveau et l’expérience subjective. »
Source
Manasova, D., et al. Multimodal multicenter investigation of diagnostic and prognostic markers in disorders of consciousness. Brain. Janvier 2026. DOI: 10.1093/brain/awaf412.
Financement
Cette étude a été financée par Paris Brain Institute America, le programme européen ERAPerMed, les agences de financement nationales de la recherche en France, en Allemagne et en Italie, ainsi que le consortium MODELDxConsciousness.
Déclaration d’intérêts
Jacobo Sitt est cofondateur et actionnaire de la société Neurometers, dédiée à l’utilisation médicale de l’électroencéphalogramme (EEG) pour quantifier les signatures cérébrales de la conscience et de la cognition. Les technologies commercialisées par Neurometers reposent sur les tests et protocoles développés à l’Institut du Cerveau et décrits dans cette publication.
Image d’en-tête
Crédit : Motion Alchemists, Adobe Stock.
La conscience, l’attention, la perception visuelle, le langage sont des fonctions cognitives complexes qui mettent en jeu différentes aires cérébrales et différents réseaux neuronaux.
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