Ce projet vise à anticiper les rechutes en santé mentale avant qu’elles ne surviennent, en identifiant des signaux précoces biologiques, comportementaux et numériques.Votre don permet de réduire les hospitalisations, de soulager l’angoisse des patients et de faire émerger une psychiatrie préventive, personnalisée et porteuse d’une innovation française à fort impact social.
Grâce à la modélisation computationnelle, les chercheurs veulent comprendre comment l’humeur se déstabilise afin de repérer, en amont, la dynamique qui mène à la rechute.
— Pr Fabien Vinckier
20 %
de la population touchée par les troubles de l’humeur
50 %
des patients bipolaires rechutent dans les 2 ans
90%
de précision dans la prédiction de la rechute imminente
Les troubles de l’humeur touchent un adulte sur cinq et constituent la première cause de handicap dans le monde. Leur évolution est marquée par des rechutes fréquentes et souvent imprévisibles, responsables d’hospitalisations, de ruptures sociales et d’une perte majeure de qualité de vie. Une phase prodromique — le “syndrome de Chronos” — semble précéder ces rechutes, caractérisée par une désorganisation progressive des rythmes biologiques, du sommeil et de la cognition. Comprendre et détecter cette fenêtre critique permettrait d’agir avant que l’épisode ne survienne.
Comprendre le “syndrome de Chronos”
Le projet vise à caractériser cette phase prodromique annonciatrice d’une rechute dépressive ou maniaque. Grâce à des mesures cliniques, circadiennes et physiologiques fines (polysomnographie, actimétrie, dosages hormonaux, analyses génétiques), il s’agit de comprendre comment les rythmes biologiques se désorganisent dans les jours ou semaines précédant l’épisode. Cette approche multidimensionnelle est unique en psychiatrie.
Capturer les marqueurs comportementaux et cognitifs de la rechute
Les approches de psychiatrie computationnelle permettent de modéliser les fluctuations de l’humeur et les biais de prise de décision. Via l’application Moodeling, les chercheurs analyseront motivation, compromis coût-bénéfice, variabilité émotionnelle et phénotypes numériques issus du smartphone et d’objets connectés. Ces données permettront d’identifier une signature individuelle des instabilités annonçant la rechute.
Construire un modèle prédictif de précision clinique
En intégrant toutes les dimensions (biologiques, comportementales, numériques, émotionnelles), l’équipe développera un algorithme de prédiction visant une précision > 90 %. Une première analyse à un an testera faisabilité et performances. Puis l’outil sera évalué en conditions réelles pour mesurer son impact médico-économique : réduction des rechutes, optimisation des traitements, diminution des hospitalisations non programmées.
Ses travaux portent sur les liens entre rythmes biologiques, régulation de l’humeur et risque de rechute. Il est l’auteur de publications de référence en psychiatrie et développe des approches intégrant biomarqueurs circadiens et phénotypes cliniques pour anticiper les décompensations thymiques.
Pr Fabien Vinckier : Psychiatre et chercheur en neurosciences computationnelles, il dirige l’équipe Computational Brain à Université Paris Cité. Ses recherches explorent les mécanismes de la prise de décision, de la motivation et des fluctuations de l’humeur grâce à la modélisation mathématique et à la neuroimagerie. Il est l’auteur de travaux majeurs en neurosciences et développe des modèles prédictifs visant à détecter les dynamiques menant aux rechutes dans les troubles de l’humeur.
Impact
Repérer une rechute avant qu’elle ne survienne, éviter les hospitalisations, ajuster plus tôt les traitements (par exemple adaptation préventive de la lithémie dans le trouble bipolaire), réduire le stress lié à l’incertitude et restaurer une stabilité durable.
Créer un modèle prédictif de très haute précision, fondé sur des biomarqueurs non invasifs, des données numériques et de la psychiatrie computationnelle. Accelerer la transition vers une psychiatrie préventive et personnalisée.
Diminuer les hospitalisations d’urgence, prévenir la désinsertion sociale et professionnelle, réduire les coûts de santé liés aux rechutes et faire émerger une innovation française exportable en santé mentale.
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