Prédiction de la réponse thérapeutique dans la dépression à partir d'une évaluation par modélisation neuro-computationnelle de la motivation
Prédiction de la réponse thérapeutique dans la dépression à partir d'une évaluation précoce par modélisation neuro-computationnelle de la motivation
Promoteur : Centre hospitalier Sainte-AnneTous ses essais recensés
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- Âge annoncé
- À partir de 18 ans
- Sexes admis
- Tous
- Phase
- Non applicable
- Type d’étude
- Interventionnelle
Présentation
Résumé de l’étude
Cette étude vise à mieux comprendre les mécanismes d'action des antidépresseurs, mais aussi les corrélats neuronaux des déficits de motivation. Cent patients présentant un épisode dépressif caractérisé d'intensité modérée à sévère seront inclus dans cette étude prospective multicentrique.
L'objectif sera de prédire la réponse thérapeutique à deux antidépresseurs de première intention sur la base d'une évaluation neuro-computationnelle précoce de la motivation. Le traitement antidépresseur sera administré en monothérapie après randomisation entre deux médicaments : l'escitalopram et la vortioxétine.
Les patients bénéficieront de six visites et d'un suivi d'un an. Les investigateurs combineront modélisation informatique et IRM fonctionnelle afin d'identifier les déficits motivationnels et d'en élucider les corrélats cérébraux avant l'instauration du traitement, après 7 jours et après 6 mois de traitement.
36 volontaires sains seront également inclus afin de permettre une comparaison avec les patients souffrant de dépression. Ils ne recevront aucun traitement.
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 19 septembre 2026. Traduction automatique par Intelligence Artificielle, sans relecture médicale. Elle peut comporter des erreurs : en cas de doute, le texte original fait foi. Le portail reprend une sélection de champs de la fiche (titre, résumé, statut, phase, sexes admis, lieux), traduits en français ; consultez la version originale pour les informations complètes.
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