Grâce à des électrodes implantées dans le cerveau de personnes souffrant de douleur chronique (points rouges), une équipe a pu « écouter » les signaux de la douleur dans le cortex cingulaire antérieur (en bleu) et le cortex orbitofrontal (en jaune). Image: Prasad Shirvalkar
La douleur est une expérience intime, unique et difficile à décrire. Comment peut-on l’évaluer au mieux « de l’extérieur » ? Les scientifiques veulent s’appuyer sur des indices infaillibles.
«Sur une échelle de 1 à 10, à quel niveau se situe votre douleur ? » Cette question, beaucoup d’entre nous l’avons déjà entendue, que ce soit lors de la prise en charge d’une blessure, à la suite d’une intervention chirurgicale ou encore pendant un accouchement (ma réponse à ce moment-là ? 11 !).
Simple et rapide à utiliser, ce type d’échelle d’auto-évaluation est l’outil médical le plus couramment employé pour jauger la douleur aiguë. Il en existe plusieurs versions, mais elles ont toutes des limites évidentes. « Il y a des gens qui ne sont pas capables d’exprimer verbalement leur douleur : les très jeunes enfants, par exemple, ou les personnes avec une démence », indique Marie-Hélène Tessier, doctorante en psychologie à l’Université Laval. En découle le risque de ne pas soulager ces malades adéquatement ou de passer à côté du bon diagnostic.
Dans le cadre de sa thèse, la chercheuse s’intéresse à la façon dont la douleur s’affiche sur les visages. « Il y a une manière commune de communiquer la douleur : froncement des sourcils et du nez, lèvre supérieure remontée, yeux plissés… Même les gens qui ne parlent pas peuvent exprimer cette combinaison de mouvements faciaux », précise-t-elle.
Pour ses recherches, elle a recruté 28 personnes qui devaient produire l’expression dépeinte par un scénario fictif, lequel mêlait douleur et autres sentiments, comme la colère, la tristesse ou le dégoût. Les volontaires devaient aussi reproduire l’expression sur un agent virtuel. « Cela nous donne une idée de la façon dont on se représente la douleur dans un contexte affectif complexe », dit-elle.
Son travail s’inscrit dans une quête qui anime les scientifiques depuis longtemps : celle d’outils permettant d’évaluer l’intensité de la douleur d’une personne de façon objective. On espère ainsi s’affranchir des a priori des médecins (on sait que la douleur des femmes ou des minorités ethniques est souvent sous-évaluée) et de ceux des malades eux-mêmes (certains « catastrophisent », d’autres minimisent leur mal). Le sujet est plus d’actualité que jamais, la crise des opioïdes ayant révélé l’urgence de disposer de meilleurs outils pour adapter les traitements antalgiques et ne pas en prescrire de façon superflue. Des échelles fiables, reproductibles, sont aussi cruciales pour comparer l’efficacité de traitements potentiels dans des essais cliniques.
L’intelligence artificielle (IA) a donné un coup d’accélérateur à ce domaine. Si on entraîne un système avec suffisamment d’images, il peut « apprendre » à détecter les signaux faciaux de la douleur mieux que ne le font les équipes médicales, selon une revue de la littérature publiée dans Bioengineering en 2023. Il existe déjà des bases de données de vidéos de personnes qui ont réellement mal (notamment à l’épaule). Mais les systèmes doivent être nourris « par des données publiques plus diverses et plus complexes […] en vue d’une utilisation dans la pratique clinique », conclut l’article de 2023.
« En plus de l’expression faciale, des indicateurs comme le rythme cardiaque pourraient aussi être pris en compte. On parle de mesures multimodales », ajoute Marie-Hélène Tessier.
En fouillant dans des jeux de données volumineux, les algorithmes peuvent ainsi extraire les marqueurs biologiques les plus à même de traduire et de quantifier la souffrance d’un individu. L’augmentation du rythme cardiaque, celle de la tension artérielle, de la fréquence respiratoire ou de la conductance de la peau (liée à la sueur) sont autant de facteurs qui peuvent s’ajouter aux grimaces pour guider les médecins, selon plusieurs travaux récents.
Des implants dans le cerveau
La plupart des études sont toutefois réalisées dans des contextes de douleur aiguë, par exemple des douleurs post-opératoires. La douleur chronique, elle, est moins facile à décrypter sur les visages et les moniteurs cardiaques. Elle fluctue et, surtout, elle est moins « surprenante » : ceux qui en souffrent la laissent donc moins transparaître.
Pour la quantifier, les scientifiques ont toutefois trouvé des indices qui la trahissent : les ondes cérébrales. Pour la première fois, en mai dernier, une équipe a affirmé avoir « visualisé » les signaux de douleur chronique dans le cerveau de quatre personnes. Ces volontaires souffraient d’intenses douleurs post-AVC ou post-amputation, mais n’avaient pas de lésions physiques. On leur a implanté des électrodes intracrâniennes pour y voir plus clair. Pendant plusieurs mois, les cobayes ont noté la fluctuation de leurs douleurs, tandis que les électrodes enregistraient leur activité cérébrale plusieurs fois par jour. Les scientifiques ont ensuite pu corréler le vécu des malades avec les signaux. « Nous avons pu retracer l’intensité de la douleur ressentie uniquement grâce aux enregistrements cérébraux. Le signal commun le plus parlant était des vibrations de basse fréquence dans le cortex orbitofrontal », explique Prasad Shirvalkar, professeur en anesthésiologie à l’Université de Californie à San Francisco et auteur de l’étude parue dans Nature Neuroscience.
D’autres travaux avaient déjà mis en évidence des changements visibles par électroencéphalogramme ou par imagerie, survenant lorsque des sujets sains étaient stimulés expérimentalement (avec des décharges électriques ou de la chaleur). « Mais notre étude est la première à suivre réellement l’intensité de la douleur chronique. Elle a également montré que, chez ces patients, les stimuli expérimentaux sont traités différemment par le cerveau, ce qui rend complexe la généralisation des études menées sur des participants sains », ajoute le chercheur.
Son équipe a-t-elle enfin mis le doigt sur LE signal de douleur chronique ? Prasad Shirvalkar compte bien le découvrir en recrutant davantage de malades. « Nous voulons aussi voir si ces signatures peuvent être utilisées pour stimuler électriquement le cerveau et soulager les symptômes. Je vois cela comme une sorte de thermostat de la douleur. » Un thermostat que l’on pourrait peut-être baisser jusqu’à faire taire le signal. Car bien quantifier la douleur n’a au fond qu’un objectif : celui de mieux la prendre en charge.
La douleur, pas si grave ?
Une personne qui arrive à l’urgence en hurlant de douleur n’est pas forcément plus en danger qu’un malade moins bruyant. C’est ce qu’a conclu une équipe montréalaise après avoir carrément retiré (rétrospectivement) le critère « douleur » de l’arbre décisionnel aidant à prioriser les cas à l’urgence. Cet algorithme, appelé Échelle canadienne de triage et de gravité, repose sur des critères bien définis, comme les paramètres vitaux et la douleur autorapportée. Mais celle-ci n’est finalement pas un indicateur clé !
Pour arriver à ce constat, l’équipe menée par Lars Grant, du Département de médecine d’urgence de l’Université McGill, a réanalysé les dossiers de plus de 220 000 personnes s’étant présentées aux urgences. Parmi celles qui se plaignaient d’avoir mal (60 %), le niveau de douleur moyen était de 5,6/10. Étonnamment, les personnes qui témoignaient des douleurs les plus fortes étaient moins souvent admises à l’hôpital. Elles avaient également une plus faible mortalité dans les jours suivants, selon l’étude publiée en 2022.
« On peut donc se demander à quoi ça sert de demander aux patients s’ils ont mal lors du triage. Même si notre but premier est d’éviter les conséquences catastrophiques et irréversibles, on veut aussi soulager la souffrance. Nous devons donc trouver un équilibre entre le fait d’accorder trop d’attention à la douleur, ce qui peut faire attendre longtemps d’autres patients plus en danger, et le fait de laisser les gens patienter dans la douleur », explique Lars Grant, qui exerce à l’Hôpital général juif de Montréal. Il espère que son étude aidera les humains, qui ont le dernier mot au triage, à faire les bons choix.
