Comment la modélisation normative peut redéfinir l'hétérogénéité de l'autisme

Comment analyser les différences entre personnes autistes ? Un point de vue.

spectrumnews.org Traduction de "How normative modeling can reframe autism’s heterogeneity"
par Richard Bethlehem, André F. Marquand / 25 février 2020

Il n'est pas rare de voir des articles de presse ou même des études scientifiques évaluées par des pairs utiliser des expressions telles que "L'autisme est caractérisé par ..." ou "La science révèle que les personnes autistes sont plus ...".

Une hypothèse souvent masquée dans ces types d'articles est que l'autisme comprend un groupe de personnes homogène et bien défini, et la plupart des études font état de différences de groupe entre les personnes avec et sans diagnostic d'autisme.

C'est ce qu'on appelle une approche "cas-témoin". Comme le savent la plupart des personnes autistes - et comme commence à le reconnaître le monde scientifique - cette hypothèse est erronée : l'autisme n'est pas homogène.

Les personnes autistes peuvent partager une large catégorie de diagnostic et être confrontées à des défis similaires dans leur vie quotidienne, mais chaque personne du spectre est unique. Les cliniciens le reconnaissent parce qu'ils traitent des individus et non des groupes.

Cependant, l'hétérogénéité de la condition pose un défi pour la recherche qui vise à trouver des différences entre les groupes. Comment saisir et quantifier cette variabilité individuelle de manière scientifique et significative ?

La "modélisation normative" - le terme normatif se référant à une norme de population - est un cadre statistique émergent qui vise à saisir la variabilité et permet des évaluations individualisées. Ce cadre est peut-être le plus facile à conceptualiser, car il est analogue aux courbes de croissance utilisées dans les cabinets de pédiatrie.

Il convient de souligner ici que l'écart par rapport à la "norme" de la population ne signifie pas qu'un individu est "déviant" ou "anormal" dans un sens ou un autre. Au contraire, chaque individu contribue à l'hétérogénéité plus large de la trajectoire de la population.

Des prévisions intelligentes

Dans le contexte du développement du cerveau, la modélisation normative peut cartographier la trajectoire le long de laquelle les différentes propriétés et aspects du cerveau changent au fur et à mesure qu'une personne vieillit. Par exemple, nous pouvons examiner comment l'épaisseur de certaines couches et régions du cerveau change au cours du développement.

Avec suffisamment de données sur la population, nous pouvons construire un graphique de croissance du cerveau pour ces différentes propriétés et estimer où se situe chaque personne sur cette trajectoire à un moment donné de son développement. Ce cadre nous permet également de faire des déductions sur le développement futur probable d'une personne de la même manière qu'un pédiatre peut faire des prévisions sur la taille ou le poids d'un enfant.

Un facteur clé qui fait de la modélisation normative un cadre intuitif et utile pour l'étude de l'autisme est qu'elle nous permettrait de cartographier des modèles et des trajectoires distincts d'individus sans que ceux-ci aient besoin de faire partie d'un groupe cohérent partageant le même modèle.

Deux études réalisées dans nos laboratoires au cours des deux dernières années ont démontré de manière éloquente comment les chercheurs peuvent utiliser ce cadre pour analyser l'hétérogénéité des altérations potentielles de l'épaisseur du cortex chez les personnes autistes 1,2. Ces deux études ont montré qu'il existe peu de différences de groupe cohérentes entre les personnes ayant reçu un diagnostic d'autisme et celles qui n'en ont pas reçu.

Ces études soulignent également que les différences entre cas-témoins précédemment signalés sont probablement dues à un sous-ensemble d'individus qui présentent le schéma le plus atypique et ne sont donc pas susceptibles d'être représentatifs de tous les individus du spectre.

Le cadre a plutôt montré que, malgré l'absence de différences à l'échelle du groupe, les personnes autistes présentent des schémas d'épaisseur corticale très individualisés par rapport à la trajectoire normative. L'une des études a également montré que ces schémas individuels uniques sont associés à la gravité des traits de l'autisme.

Une autre étude publiée l'année dernière a confirmé cette conclusion 3. Cette étude a également indiqué une association entre la sévérité des traits de l'autisme et le degré de déviation de la trajectoire normative sur un certain nombre de caractéristiques du développement du cerveau.

Étant donné que la modélisation normative évalue la trajectoire de développement, nous pourrions également être en mesure de faire des déductions prédictives prudentes sur la façon dont la position d'un individu donné peut changer dans la fourchette normative au fur et à mesure qu'il vieillit.

De cette façon, la modélisation normative fournit un cadre qui peut fournir des prévisions et aider les scientifiques à comprendre les conditions au niveau d'un seul individu. Il n'est pas nécessaire d'avoir un niveau de cohérence au sein d'une cohorte pour faire ces évaluations. Elle permet également de conceptualiser les conditions comme des extrêmes d'une fourchette normale plutôt que comme quelque chose qui se situe en dehors de la fourchette normale.

Richard Bethlehem est chercheur associé au Centre de recherche sur l'autisme de l'Université de Cambridge et à l'Unité de cartographie du cerveau au Royaume-Uni. Andre Marquand est professeur associé à l'Université Radboud de Nimègue, aux Pays-Bas.

Références:

  1. Zabihi M. et al. Biol. Psychiatry Cogn. Neurosci. Neuroimaging 4, 567-578 (2019) PubMed
  2. Bethlehem R.A. et al. bioRxiv 10.1101/252593 (2019) Full text
  3. Tunç B. et al. Mol. Autism 10, 46 (2019) PubMed

Le Club est l'espace de libre expression des abonnés de Mediapart. Ses contenus n'engagent pas la rédaction.