Une précision de 99,57%
L'électroencéphalogramme, premier marqueur objectif de la fibromyalgie?
De nouvelles recherches sur la fibromyalgie menées notamment par le Pr Dirk De Ridder montrent qu’un EEG permet d’établir un premier diagnostic objectif. Une avancée importante, puisqu'il n’existe actuellement aucun moyen de diagnostiquer la fibromyalgie de manière incontestable.
L’étude menée par le chercheur belge a analysé l’activité cérébrale (EEG) de 463 participants. Les données ont été recueillies au service de neurochirurgie de l’Hôpital Universitaire d’Anvers (UZA) et à l’Université d’Otago, en Nouvelle-Zélande. À l’aide de l’intelligence artificielle, les chercheurs ont identifié un schéma spécifique de cinq connexions cérébrales altérées permettant de distinguer la fibromyalgie des sujets sains avec une précision de 99,57 %.
"Ces caractéristiques de connectivité ont été identifiées par une méthode axée sur les données, utilisant le machine learning", expliquent les chercheurs en introduction de leur étude dont les résultats sont publiés dans la revue scientifique Frontiers.
Grâce au machine learning
"Un prétraitement automatique et modéré a été effectué, suivi de l’extraction de caractéristiques spectrales de connectivité. Des expériences en machine learning ont ensuite été menées, intégrant des analyses d’importance des caractéristiques et des techniques de sélection de variables afin de construire des modèles. Grâce à une validation croisée rigoureuse et à une évaluation sur données test, nous avons obtenu les caractéristiques associées à la fibromyalgie. Les signaux EEG bruts de 463 participants ont été utilisés pour l’analyse principale. Un ensemble de données externe composé de 48 participants a été utilisé pour valider les caractéristiques de connectivité identifiées."
Un des avantages de l’EEG est qu'il s'agit d'une technique non invasive et relativement peu coûteuse, accessible à l’échelle mondiale, selon les chercheurs.
"Cinq caractéristiques dans la bande gamma (Fz-Cz, Pz-P4, Fz-C3, Cz-P4 et Cz-Pz) ont permis de détecter objectivement la présence ou l’absence de fibromyalgie avec une précision de 99,57%. Les caractéristiques de connectivité identifiées, associées à la fibromyalgie, montrent également des résultats prometteurs sur des EEG enregistrés à l’aide d’un autre type d’appareil", poursuivent les chercheurs.
L'EEG pourrait constituer un premier test objectif important pour la fibromyalgie, bien que des études complémentaires soient nécessaires avant une application clinique.
"Ces résultats font progresser notre compréhension des mécanismes cérébraux impliqués dans la fibromyalgie et offrent de nouvelles cibles pour de futurs essais de neuromodulation non invasive et de neurofeedback. Cependant, des études futures devront reproduire ces résultats sur des ensembles de données EEG indépendants chez des personnes atteintes de fibromyalgie, ainsi que les comparer à d’autres populations cliniques."
