CRCHUM · Montréal · Psychiatrie computationnelle

Unité de
Neuromodulation
Psychiatrique

Nous développons des approches de précision pour la psychiatrie — en combinant la neuromodulation, la modélisation computationnelle et les données cliniques réelles.

Publications récentes dans Brain Stimulation, BMJ Open, British Journal of Psychiatry, JMIR Medical Education et Journal of Affective Disorders.

Notre approche

Trois principes
qui guident notre recherche

Nous croyons que la prochaine génération de traitements psychiatriques sera dimensionnelle, idiographique et évaluée sur son bénéfice clinique net — pas sur sa performance statistique seule.

01 / Dimensionnel

Au-delà du diagnostic

Nous travaillons sur des spectres de psychopathologie (HiTOP, RDoC) plutôt que sur des catégories rigides. Un patient n'est pas une étiquette — c'est une position sur plusieurs dimensions qui évoluent dans le temps.

02 / Idiographique

Un modèle par patient

Les modèles nomothétiques lissent les différences individuelles. Nous combinons la modélisation idiographique (graphicalVAR, mlVAR) et le phénotypage numérique pour capturer comment chaque patient évolue.

03 / Bénéfice net

Utilité clinique, pas AUC

L'AUC ne dit pas si un modèle aide vraiment en clinique. Nous évaluons systématiquement le bénéfice net (decision curve analysis) et comparons les modèles complexes aux alternatives parcimonieuses — la complexité doit se justifier.

Qui sommes-nous

Psychiatrie computationnelle
et soins cliniques

Le Laboratoire UNP est une unité de recherche en psychiatrie numérique au CRCHUM, codirigée par les Drs Laurent Elkrief et Paul Lespérance.

Le traitement psychiatrique repose encore trop souvent sur l'essai-erreur. Deux patients avec le même diagnostic peuvent répondre très différemment à un traitement, voire ne pas répondre du tout. Nous croyons que c'est autant un problème de données et de modélisation qu'un problème biologique.

Notre approche est dimensionnelle, transdiagnostique et personnalisée. Plutôt que de travailler à partir de catégories diagnostiques rigides, nous cherchons à comprendre chaque patient dans sa singularité : où il se situe sur les spectres de la psychopathologie, comment ses symptômes évoluent dans le temps, et ce qui prédit sa réponse à un traitement donné.

Nous combinons la neuromodulation clinique (rTMS, kétamine), la modélisation prédictive par apprentissage automatique et le phénotypage numérique, dans l'objectif de transformer des résultats de recherche en décisions cliniques concrètes.

Projets en cours

Ce sur quoi nous travaillons

Nos recherches actuelles couvrent la prédiction clinique, les mécanismes de la neuromodulation et la modélisation des trajectoires individuelles.

Prédiction de la réponse à la rTMS dans la dépression résistante

Nous développons et validons des modèles computationnels (réseaux de symptômes, apprentissage automatique, apprentissage profond) pour prédire qui répondra à la rTMS avant même de commencer le traitement. L'objectif : passer de l'essai-erreur à une médecine de précision psychiatrique, ancrée dans des données cliniques réelles du CHUM.

rTMS · Prédiction

Psychothérapie assistée par kétamine : voies mécanistiques

En collaboration avec le Dr Nicolas Garel. Nous explorons les effets psychoactifs de la kétamine et leur interaction avec la psychothérapie, afin de mieux comprendre ce qui produit l'effet thérapeutique — et comment l'optimiser.

Kétamine · Mécanismes

REMAP-TRD : trajectoires individuelles et phénotypage numérique

En combinant la modélisation idiographique (graphicalVAR, mlVAR) et le phénotypage numérique par évaluation momentanée écologique (EMA), nous explorons comment les symptômes évoluent différemment chez chaque patient au cours du traitement par rTMS, et ce qui détermine ces trajectoires.

Idiographique · Numérique

Publications récentes

Ce que nous publions

Sélection de travaux récents du laboratoire, couvrant la prédiction en rTMS, la neuromodulation clinique et la pharmacothérapie en dépendance.

Psychiatrie numérique

L'intelligence artificielle
au service du soin

Nous développons une infrastructure numérique intégrée pour accélérer la recherche, améliorer la formation clinique et personnaliser les décisions thérapeutiques.

01 / Prédiction

Modèles de précision

Apprentissage automatique sur données cliniques réelles pour prédire la réponse aux traitements — rTMS, kétamine, pharmacothérapie.

02 / Formation

Outils pédagogiques IA

Plateformes de pratique réflexive et d'enseignement des méthodes statistiques, intégrant l'IA comme assistant pédagogique.

03 / Données

Phénotypage numérique

Évaluation écologique momentanée (EMA) et modélisation idiographique pour capturer les trajectoires individuelles au fil du temps.

L'équipe

Qui nous sommes

Une équipe à l'intersection de la psychiatrie, du calcul et des soins.

PL
Dr Paul Lespérance
Fondateur · Directeur clinique

MD, MSc, psychiatre. Professeur titulaire, Faculté de médecine, Université de Montréal. Fondateur de l'unité, directeur clinique, chercheur-investigateur CRCHUM.

LE
Dr Laurent Elkrief
Directeur scientifique et de l'innovation

MD, MSc, psychiatre. Directeur scientifique et de l'innovation, chercheur-investigateur CRCHUM. Axe : modélisation prédictive et psychiatrie numérique.

NG
Dr Nicolas Garel
Collaborateur

Psychiatre. Collabore sur la recherche en psychothérapie assistée par kétamine, explorant les mécanismes d'action et l'optimisation du traitement.

Collaborations internationales
Stanford University Harvard / MGH UC San Diego University of Mons CHUM Université de Montréal

Nous rejoindre

Patients et stagiaires

Que vous cherchiez des soins ou à intégrer le laboratoire, nous sommes là.