Des chercheurs ont développé un modèle d’apprentissage profond qui estime la charge de stress chronique en mesurant le volume de la glande surrénale sur des scanners CT standards, introduisant ce qu’ils décrivent comme le premier biomarqueur basé sur l’imagerie pour le stress chronique. La métrique, appelée Adrenal Volume Index, est liée à l’exposition au cortisol, au stress perçu, à la charge de stress physiologique globale et au risque cardiovasculaire à long terme, selon des résultats à présenter à la réunion annuelle de la Radiological Society of North America.
Le stress chronique peut affecter profondément la santé, contribuant à des problèmes tels que l’anxiété, des troubles du sommeil, des douleurs musculaires, une tension artérielle élevée, un système immunitaire moins efficace, et des affections majeures incluant les maladies cardiaques, la dépression et l’obésité, selon l’American Psychological Association.
Une nouvelle étude menée par Elena Ghotbi, M.D., chercheuse postdoctorale à la Johns Hopkins University School of Medicine à Baltimore, Maryland, propose un moyen de visualiser l’impact à long terme du stress à l’aide de scanners CT que les patients subissent déjà pour d’autres raisons.
Selon un rapport de la Radiological Society of North America (RSNA), Ghotbi et ses collègues ont entraîné un outil d’intelligence artificielle d’apprentissage profond pour mesurer automatiquement la taille de la glande surrénale sur des images de scanner thoracique de routine. Chaque année, des dizaines de millions de scanners CT thoraciques sont réalisés aux États-Unis seuls.
À partir de ces mesures, l’équipe a dérivé une métrique qu’ils appellent Adrenal Volume Index (AVI), définie comme le volume surrénal en centimètres cubes divisé par le carré de la taille en mètres (cm³/m²). Les chercheurs décrivent l’AVI comme un marqueur d’imagerie qui reflète la charge de stress chronique, par opposition aux tests de cortisol à un point temporel unique qui ne capturent les niveaux hormonaux qu’au moment de l’échantillonnage.
L’étude a utilisé des données de la Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) et incluait des adultes ayant subi une imagerie CT thoracique ainsi que des évaluations détaillées liées au stress. Le résumé de la RSNA rapporte que l’équipe a lié l’AVI dérivé par IA aux mesures de cortisol, à la charge allostatique (une mesure composite qui peut inclure des facteurs tels que l’indice de masse corporelle, la tension artérielle et les niveaux de glucose) et à des indicateurs psychosociaux comme le stress perçu et les scores de dépression.
Des valeurs AVI plus élevées étaient associées à une exposition globale au cortisol plus importante, à des niveaux de cortisol maximal plus élevés et à une charge allostatique accrue. Les participants rapportant des niveaux plus élevés de stress perçu avaient un AVI plus élevé que ceux rapportant un stress plus faible. Les chercheurs ont également trouvé que l’AVI était lié à un indice de masse ventriculaire gauche plus élevé, une mesure de la structure cardiaque, et qu’à chaque augmentation de 1 cm³/m² de l’AVI, le risque d’insuffisance cardiaque et de décès augmentait pendant un suivi allant jusqu’à 10 ans, selon le résumé de la RSNA.
« Notre approche exploite des données d’imagerie largement disponibles et ouvre la porte à des évaluations à grande échelle de l’impact biologique du stress chronique sur une gamme de conditions en utilisant des scanners CT thoraciques existants », a déclaré Ghotbi dans des remarques diffusées par la RSNA.
L’auteur principal Shadpour Demehri, M.D., professeur de radiologie à Johns Hopkins, a déclaré que la technique permet aux cliniciens de visualiser la charge à long terme du stress à l’intérieur du corps à l’aide d’un scanner que de nombreux patients subissent déjà dans le cadre des soins de routine.
Dans le rapport RSNA, la co-auteure Teresa E. Seeman, Ph.D., professeure d’épidémiologie à l’UCLA, a déclaré que ce travail est particulièrement notable car il lie une caractéristique d’imagerie obtenue de routine — le volume surrénal — à des mesures biologiques et psychologiques validées du stress et démontre qu’elle prédit indépendamment un résultat clinique majeur.
Les chercheurs affirment que ce biomarqueur d’imagerie pourrait potentiellement affiner l’évaluation du risque cardiovasculaire et les stratégies préventives sans exposition supplémentaire aux rayonnements ni tests additionnels, et qu’il peut être pertinent pour une gamme de maladies liées au stress affectant couramment les adultes d’âge moyen et âgés.
D’autres contributeurs listés dans le résumé RSNA incluent Roham Hadidchi, Seyedhouman Seyedekrami, Quincy A. Hathaway, M.D., Ph.D., Michael Bancks, Nikhil Subhas, Matthew J. Budoff, M.D., David A. Bluemke, M.D., Ph.D., R. Graham Barr et Joao A.C. Lima, M.D.
