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Cartographier le déficit motivationnel : une étude de K ?

Published online by Cambridge University Press:  15 April 2020

F. Vinckier*
Affiliation:
Service hospitalo-universitaire, hôpital Sainte-Anne, Paris
*
Adresse e-mail :[email protected]

Abstract

Les troubles de la motivation constituent une dimension essentielle de nombreuses pathologies psychiatriques. Ils sont associés à un handicap considérable, interfèrent avec l’observance des traitements et restent peu accessible à ceux-ci. Pourtant, les déficits motivationnels restent évalués en clinique au travers de questionnaires qui ne permettent pas de déterminer quelles sont les perturbations sous-jacentes à ces troubles au niveau neurophysiologique. L’objet de cette présentation est de montrer quel peut être l’apport d’une approche computationnelle pour identifier des cibles thérapeutiques aux niveaux cognitif et cérébral. Nous présenterons dans un premier temps un projet de batterie motivationnelle regroupant un ensemble de tests d’effort, de prise de décision ou d’apprentissage. Nous verrons comment la modélisation computationnelle du comportement dans ces tests permet d’extraire un petit nombre de variables – les K, ou paramètres libres – constituant en quelque sorte un profil motivationnel du sujet, en termes de sensibilité à la récompense, à la punition, à l’effort ou au délai. Nous verrons également comment il est d’ores et déjà possible de relier certains de ces paramètres libres à des mécanismes biologiques précis, que ce soit à l’échelle de la neuromodulation ou de régions cérébrales, et comment certains de ces tests ont pu être utilisés pour caractériser différents troubles neuropsychiatriques. Enfin, nous présenterons les premiers résultats de la validation de cette batterie dans deux maladies psychiatriques, la dépression et la schizophrénie. Nous discuterons comment cette batterie pourrait à plus long terme être utilisée pour :

– cartographier, en termes de mécanismes cognitifs et de dysfonctionnement cérébraux, le déficit motivationnel à l’œuvre dans ces pathologies ;

– prédire l’évolution des déficits et l’effet des différents traitement possibles ;

– personnaliser la prise en charge du patient.

Type
Congrès français de psychiatrie: Rencontres avec l’expert
Copyright
Copyright © European Psychiatric Association 2015

Déclaration de liens d’intérêts

Je participe à 2 études sur l’agomélatine et j’ai été rémunéré pour une conférence avec les laboratoires Servier et j’ai été invité à 2 congrès par les laboratoires Lundbeck.

References

Pour en savoir plus

Pessiglione, MSchmidt, LDraganski, BKalisch, RLau, HDolan, RJ, et al. How the brain translates money into for a neuroimaging study of subliminal motivation. Science 2007;316(5826):904–6.CrossRefGoogle Scholar
Pessiglione, MSeymour, BFlandin, GDolan, RJFrith, CD. Dopamine-dependent prediction errors underpin rewardseeking behaviour in humans. Nature 2006;442(7106):1042–5.CrossRefGoogle Scholar
Montague, PRDolan, RJFriston, KJDayan, P. Computational psychiatry. Trends Cogn Sci 2012;16(1):7280.CrossRefGoogle Scholar
Stephan, KEMathys, C. Computational approaches to psychiatry. Curr Opin Neurobiol 2014;25C:8592.CrossRefGoogle Scholar
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