25 de junio de 2017

Le DSM se meurt, longue vie au RDoC !, par Jean-Charles Troadec




«Les symptômes dans la civilisation sont d’abord à déchiffrer aux États-Unis d’Amérique» Eric Laurent et Jacques-Alain Miller, L’Autre qui n’existe pas et ses comités d’éthique


Retour vers le futur : les années Spitzer 

La publication du DSM-III sous la direction de Robert Spitzer en 1980 a marqué un tournant dans l’histoire de ce manuel, entièrement remanié à cette époque pour répondre à une plus grande « scienticité ». C’est aussi un tournant dans l’histoire de la psychiatrie, entièrement recongurée par un redécoupage des symptômes, qui prennent alors le nom de « troubles » (disorders).

R. Spitzer a ouvert toute une démarche de nomination et d’invention d’une nouvelle langue psychiatrique. Celle-ci est basée sur une taxinomie qui fonctionne seule – entre experts qui ne cessent de nommer et de renommer des troubles –, mais qui a ni par s’imposer comme la langue de référence pour les administrations, les laboratoires pharmaceutiques, les universitaires et les médias.

En 1981, c’est lui qui organise le célèbre vote à main levée du groupe de travail du DSM-III qui conduira au retrait de l’homosexualité du manuel des maladies mentales. La main levée, le consensus inter-juges vont devenir la « garantie scientique » du DSM. Il s’agit en effet, pour les autorités sanitaires, de savoir si tous les psychiatres et psychologues portent bien le même diagnostic pour le même patient. Elles exigent un manuel sur la base duquel établir des remboursements et procéder aux enquêtes épidémiologiques. Le docteur Spitzer s’associe alors à un statisticien, Fleiss, pour créer un index, dit Kappa de Fleiss, qui est une mesure statistique indiquant si le degré de concordance entre un diagnostic porté par un certain nombre de psychiatres et la classication proposée par le DSM est plus fort que ce qui pourrait être attendu si la classication était faite au hasard. Un diagnostic peut ainsi être considéré comme able s’il répond à un index Kappa fort.

An d’obtenir une validité inter-juges stable, Spitzer choisit de ne considérer que les catégories les plus larges, comme la dépression ou la psychose, et met au second plan de son étude des catégories plus nes, tels que « les troubles de la personnalité » ou « l’angoisse ». En procédant ainsi pour déterminer la abilité inter-juges, Spitzer prend peu de risques… Cela semble être la seule façon d’obtenir des diagnostics communs ou consensuels.

Cependant, petit à petit, édition par édition, révision par révision, le DSM a ni par devenir un manuel dans lequel même les grandes catégories diagnostiques ont perdu de leur sens. L’expression « spectre » en est le parfait exemple : on ne sait plus bien ce que désigne cette catégorie, de création récente dans le DSM, nommée « troubles du spectre autistique », mais aurait-on idée, en médecine, d’établir celles de « troubles du spectre cardiaque » ou de « troubles du spectre rénal » ?

R. Spitzer a ainsi créé un DSM standardisé, avec l’aide de la statistique, de la moyenne des troubles observés, validés par les experts par un système de consensus (le vote à main levé). Jadis une référence hégémonique, cette pseudo-démocratie scientifique touche à sa fin.

Le programme de recherche fixé par Joshua Gordon

L’actuel directeur du National Institute of Mental Health (NIMH), le docteur Joshua Gordon, préfère que les psychiatres s’intéressent aux mathématiques plutôt qu’aux statistiques.

Dès son arrivée en septembre 2016 à la tête du NIMH qui gère plus de 2,5 milliards de dollars de fonds, il réclamait dans une interview donnée à Nature que les chercheurs en neurosciences se forment aux mathématiques pour qu’à l‘avenir « tout expérimentateur soit aussi un théoricien » (en attendant, il « encourage des collaborations interdisciplinaires à longterme entre les neurobiologistes expérimentateurs et des théoriciens, mathématiciens ou physiciens » : « Nous devons injecter plus de mathématiques à tous les niveaux du portefeuille d’activités du NIMH. » Il promet que : « Les maths peuvent notamment avoir un impact à court terme en psychiatrie pour des choses comme la prédiction des réponses individuelles aux médicaments et plus généralement pour l’amélioration de la médecine de précision. » (1)

Son désir est d’assainir le milieu qui ne cesse de produire statistiques sur statistiques sans jamais rien découvrir ni améliorer les traitements. Il a défini ses trois axes de travail : « les résultats cliniques faciles à obtenir, les circuits neuronaux et les mathématiques, beaucoup de mathématiques ». Il souhaite poursuivre les orientations de ses deux prédécesseurs vers une psychiatrie biologique avec le même présupposé : « les troubles psychiatriques sont des désordres du cerveau ». Il conclut que « pour faire des progrès dans les traitements [des problèmes psychiatriques], il nous faut vraiment comprendre le cerveau ». Et d’ajouter : « Cela ne signifie pas que nous ignorons le rôle important de l’environnement et des interactions sociales – nous savons que leur impact est fondamental. Mais leur impact est sur le cerveau. »

Le problème qu’avait rencontré Thomas Insel dans la communauté psychiatrique à l’époque de son mandat était justement l’abandon des recherches sur le cerveau au profit d’un appétit pour le classement des comportements et l’apparition de nouvelles entités diagnostiques.

Mais que sont donc ces nouveaux modèles mathématiques qui viennent disputer au modèle statistique sa légitimité ?

Big Data, nouveau credo

« Si l’approche du DSM était fondée sur un consensus d’experts, celle du Research Domain Criteria (RDoC) revendique d’être guidée par les données (data-driven approach) », annonce le directeur du NIMH. « Le challenge de l’approche du RDoC est la taille et la précision de l’entreprise » de recueil et d’analyse des données. En effet, les analyses multidimensionnelles à partir des « critères de domaine » requièrent un large ensemble de données.

C’est ainsi que le NIMH a lancé le programme All of US research, qui va enrôler un million de participants. C’est un élément clé de la Precision Medecine Initiative, lancée par Barack Obama en 2015 afin d’orienter la médecine classique, établissant ses résultats sur le patient moyen (défini statistiquement), vers la médecine personnalisée du futur, qui ne s’intéresse qu’aux réponses de chaque individu à un traitement. « Les participants vont remplir des formulaires d’enquêtes, fournir des échantillons biologiques et donner leur assentiment pour rendre public leur dossier médical électronique pour les besoins de la recherche. » Les patients seront constamment branchés sur un portail internet afin d’enregistrer les données les concernant : sommeil, alimentation, habitude de vie, etc.

« Notre tâche est alors simple. Développer un panel de mesures comportementales hébergé sur internet », explique J. Gordon, « rassembler les données, les rendre accessibles gratuitement pour les chercheurs, et financer ces chercheurs pour qu’ils utilisent l’approche guidée par les données afin de décrypter les comportements dans ces composants de base. »

Cette initiative a été autorisée en 2014 par le National Institute of Health (NIH), sous l’impulsion d’Obama : il a fallu changer les lois en matière de données numériques, pour que dorénavant le recueil clinique puisse être « posté » sur le web et les données personnelles saisies, transmises via le net (2). Le Big Data semble offrir en effet les garanties statistiques requises pour une telle opération. Le marché est même estimé à 3 000 milliards de dollars et de nombreuses start-ups se créent aujourd’hui dans le but de proposer à la vente des applications pour analyser les données et détecter de futures maladies mentales.

« Il serait tentant, souligne J. Gordon, de réduire la complexité du cerveau »... Mais pour « exploiter cette complexité, il va nous falloir intégrer tous les savoirs, de la biologie moléculaire au comportement, dans nos modélisations du fonctionnement du cerveau ». Et c’est là qu’il s’en remet aux maths : « Cela requiert des mathématiques sérieuses ». Pas si simple de répondre à des questions telles que : « Comment la structure d’un neurone affecte-t-elle son intégration dans un circuit ? Comment ce circuit neuronal affecte-t-il le système dans lequel il s’inscrit ? Comment l’activité dynamique dans ces systèmes neuronaux influe-t-elle sur le comportement ? » L’ambitieux directeur confie finalement : « intégrer toutes ces données pleinement caractérisées requiert un niveau de rigueur mathématique que la plupart d’entre nous, moi y compris, n’ont pas encore consacré au problème ». Commençons par apprendre les mathématiques, continuons à collecter toutes les données de tous, et ce flou certainement se dissipera « à long terme ».

Paradoxes
 
On ne peut qu’être surpris du paradoxe qui consiste à prétendre fonder une médecine personnalisée de précision en passant de l’evidence-based au data-driven approach.

Parions plutôt que nous assistons à la naissance d’un nouveau discours, qui ne prend plus dans sa trame « le sujet moyen » de la statistique, mais un nouveau sujet, le méta-sujet que cracheront les giga-octets de métadonnées recueillies. Nous connaissons déjà le vocabulaire de la langue qu’il parlera : il est constitué des critères de domaines et de leur sous-catégories démultipliées, contaminés par la jouissance des évaluateurs et des théoriciens se réclamant du scientifique.

Les cliniciens en viendront-ils à regretter le DSM, dont la mort est désormais programmée ?

1 : Abott A., « U.S. mental-health chief : psychiatry must get serious about mathematics », 26 oct. 2016, Nature, disponible sur internet, ici
2 : Van Noorden R., « US agency updates rules on sharing genomic data », in Nature, Sept 1st, 2014, disponible sur internet, ici

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