Le Cahier TH

INNOVATIONS DIAGNOSTIQUES ET THÉRAPEUTIQUES

N°621 Novembre - Décembre 2024

Le phénotypage au service de la psychiatrie de précision

Les avancées en psychiatrie de précision marquent un tournant dans le domaine de la santé mentale, répondant aux défis d’une démarche thérapeutique plus individualisée et personnalisée. L’une des techniques clés de cette révolution est le phénotypage, et plus spécifiquement le neuro-phénotypage et le psycho-phénotypage. Ces méthodes permettent une analyse plus fine des caractéristiques individuelles, ce qui rend plus précis le diagnostic et le traitement.

Pr Louis Jehel Université Picardie Jules-Verne et CHU Amiens-Picardie


16/12/24

Le phénotypage, technique initialement empruntée aux sciences biologiques, désigne l’analyse et la caractérisation des traits observables d’une personne résultant de l’interaction entre son patrimoine génétique et l’environnement dans lequel elle évolue. En santé mentale, ce concept a évolué vers des pratiques spécialisées, avec des sous-domaines comme le psycho-phénotypage et le neuro-phénotypage. Le premier se concentre sur les aspects comportementaux et psychologiques des patients. Il analyse des éléments tels que la personnalité, les réponses émotionnelles et les habitudes de pensée. Quant au neuro-phénotypage, il vise à identifier des marqueurs biologiques et neurologiques spécifiques associés aux troubles mentaux, notamment à travers l’imagerie cérébrale, les mesures électroencéphalographiques et les tests neuropsychologiques. L’évolution de ces techniques marque un tournant pour la santé mentale, permettant une approche plus intégrée des différentes dimensions des pathologies et ouvrant la voie à des traitements plus ciblés, rapprochant la psychiatrie de la médecine personnalisée. Les innovations en matière de phénotypage appliqué à la psychiatrie dépassent désormais l’observation clinique. Avec l’intégration de nouvelles technologies comme l’intelligence artificielle (IA), les possibilités de personnalisation et de précision augmentent de manière exponentielle. Grâce à l’apprentissage automatique, il est désormais possible d’analyser des données massives pour extraire des modèles comportementaux, biologiques et cognitifs, permettant de prédire avec plus de fiabilité les réponses aux traitements.


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