
Les chercheurs utilisent le patron d'activité électrique générée par la rétine en réponse à des stimuli lumineux pour créer un algorithme facilitant le diagnostic précis des maladies psychiatriques.
La rétine est intimement liée au cerveau, rappelle le chercheur. Chez l'embryon, elle se forme à partir des cellules qui donnent aussi naissance au système nerveux central. «La rétine est considérée comme le prolongement du cerveau et le principe sous-jacent à notre innovation est que certaines perturbations du cerveau se manifestent également dans la rétine», explique-t-il. Les travaux antérieurs du professeur Hébert et de ses collaborateurs ont établi un lien entre la dépression hivernale et la sensibilité rétinienne. Ils ont aussi révélé l'existence d'anomalies dans la réponse rétinienne de jeunes provenant de familles qui, à cause de facteurs génétiques, étaient particulièrement éprouvées par la schizophrénie ou la maladie bipolaire. Plus récemment, ils ont rapporté des différences entre la réponse rétinienne de sujets en santé et celle de personnes atteintes de schizophrénie.
Pour détecter ces anomalies, les chercheurs ont recours à l'électrorétinographie, une technique qui permet d'enregistrer l'activité électrique de la rétine en réponse à des stimuli lumineux. «Nous développons, à partir de certaines caractéristiques des électrorétinogrammes, un algorithme qui pourrait aider au diagnostic de maladies psychiatriques comme la schizophrénie, la bipolarité ou peut-être même la dépression majeure, explique le professeur Hébert. Nous croyons aussi qu'il serait possible d'y recourir pour dépister les signes avant-coureurs de certaines maladies psychiatriques, notamment chez les gens qui ont des proches atteints d'un problème de santé mentale ayant une composante génétique.»
Au cours des prochaines années, les chercheurs peaufineront leur algorithme afin d'en améliorer la fiabilité. «Présentement, le diagnostic des maladies psychiatriques repose sur un ensemble de symptômes dont certains sont communs à plusieurs maladies, rappelle Marc Hébert. Il n'existe pas encore de tests diagnostiques fiables permettant de conclure qu'une personne souffre d'une maladie psychiatrique donnée. Notre algorithme se veut un biomarqueur qui pourrait aider les cliniciens dans cette tâche.»