2026-01-19
Grâce à des tissus cérébraux cultivés en laboratoire et analysés par intelligence artificielle, les chercheurs commencent à identifier des signatures neuronales propres à certaines maladies psychiatriques. Une approche qui pourrait transformer la manière dont ces troubles sont compris et évalués.
Comprendre ce qui se joue dans un cerveau malade reste l’un des défis majeurs des neurosciences. Les troubles psychiatriques, bien qu’ils affectent des millions de personnes, échappent encore aux méthodes classiques d’analyse biologique. Alors que les tissus vivants demeurent inaccessibles et que les signaux électriques se brouillent dans la complexité du cerveau humain, une solution miniature et inattendue commence à s’imposer. Grâce aux mini-cerveaux, des chercheurs parviennent à lire autrement les traces invisibles de la schizophrénie et de la bipolarité.
Aujourd’hui encore, le diagnostic d’une schizophrénie ou d’un trouble bipolaire repose sur des entretiens, des questionnaires standardisés ou des observations comportementales. Aucune analyse sanguine, aucun examen d’imagerie ne permet de trancher objectivement. Cette incertitude pose problème, car ces affections partagent des symptômes avec d’autres pathologies et présentent une grande diversité d’expressions selon les individus.
Les études post-mortem ont certes mis en lumière des altérations cérébrales récurrentes, notamment une réduction des interneurones GABAergiques dans le cortex préfrontal chez les patients schizophrènes ou une diminution des populations gliales chez les patients bipolaires. Mais ces données, statiques, ne permettent pas de suivre l’évolution dynamique de la maladie ni d’en identifier les signatures précoces.
En parallèle, les examens non invasifs comme l’IRM fonctionnelle ou l’EEG ont offert des pistes sur l’activité cérébrale, sans parvenir à établir des marqueurs robustes. Les chercheurs ont alors cherché un terrain d’observation plus malléable et plus précis, à mi-chemin entre l’étude en laboratoire et l’organisme humain : des organoïdes cérébraux issus de cellules de patients.
Les études post-mortem ont certes mis en lumière des altérations cérébrales récurrentes, notamment une réduction des interneurones GABAergiques dans le cortex préfrontal chez les patients schizophrènes ou une diminution des populations gliales chez les patients bipolaires. Mais ces données, statiques, ne permettent pas de suivre l’évolution dynamique de la maladie ni d’en identifier les signatures précoces.
En parallèle, les examens non invasifs comme l’IRM fonctionnelle ou l’EEG ont offert des pistes sur l’activité cérébrale, sans parvenir à établir des marqueurs robustes. Les chercheurs ont alors cherché un terrain d’observation plus malléable et plus précis, à mi-chemin entre l’étude en laboratoire et l’organisme humain : des organoïdes cérébraux issus de cellules de patients.
Les différences les plus marquées sont apparues lorsque les chercheurs ont activé les réseaux neuronaux à l’aide d’une série d’impulsions électriques. Dans ces conditions, le taux de classification correct a grimpé à 91,6%, contre 83,3% lorsque le cerveau était au repos. Ces résultats montrent que les troubles s’expriment plus nettement quand le cerveau est sollicité, ce que les études cliniques avaient déjà supposé.
Le potentiel de cette méthode repose autant sur la technologie que sur la capacité des mini-cerveaux à reproduire des réseaux neuronaux cohérents et fonctionnels. Leur activité peut être analysée avec une finesse inaccessible chez l’humain, tout en restant fidèle au bagage génétique du patient. Selon l’étude relayée par ScienceAlert, ces signatures électriques pourraient à l’avenir servir non seulement à confirmer un diagnostic, mais aussi à tester l’effet de différents traitements sur l’organisme du patient, sans risque direct.
À titre de comparaison, le taux de concordance entre psychiatres utilisant les outils traditionnels de diagnostic se situe souvent en dessous de 80%, et tombe à moins de 60% lorsqu’il s’agit de distinguer schizophrénie et bipolarité. L’approche proposée dans cette recherche, fondée sur l’analyse automatisée de l’activité neuronale, surpasse déjà ces seuils avec un échantillon pourtant limité.
Cette précision ouvre ainsi la voie à une médecine plus personnalisée, dans laquelle les modèles cérébraux des patients deviendraient des outils de suivi thérapeutique. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur l’observation de comportements ou les effets secondaires d’un traitement, il deviendrait possible de prédire et d’ajuster les prescriptions en fonction de la réponse mesurée des mini-cerveaux.
Partagez sur vos réseaux sociaux :
