Vision-Oculomotricité et attention : Marqueurs cognitifs de dépistage chez des sujets atteints de schizophrénie

par Simona Caldani

Thèse de doctorat en Psychologie

Sous la direction de Maria-Pia Bucci et de Isabelle Amado.

Soutenue le 16-10-2017

à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences du sport, de la motricité et du mouvement humain (2015-.... ; Orsay, Essonne) , en partenariat avec Université Paris-Sud (établissement opérateur d'inscription) et de Neuroprotection du cerveau en développement (Paris) (laboratoire) .

Le président du jury était Isabelle Siegler.

Le jury était composé de Maria-Pia Bucci, Isabelle Amado, Isabelle Siegler, Bertrand Gaymard, Anne Giersch, Chantal Milleret.

Les rapporteurs étaient Bertrand Gaymard, Anne Giersch.


  • Résumé

    La schizophrénie est un trouble mental qui touche environ 1% de la population mondiale et qui représente l’une des principales causes de handicap psychique. Depuis plusieurs années, des nombreuses études ont montré la présence d’anomalies oculomotrices ainsi que de la motricité fine chez des sujets appartenant au spectre la schizophrénie, soulignant l’intérêt d’approfondir la recherche de biomarqueurs dans cette pathologie. Dans cette thèse nous avons réalisé trois études afin d’examiner l’oculomotricité et la présence de signes neurologiques mineurs (SNM, NSS, Neurological Soft Signs) chez des patients avec schizophrénie, des apparentés sains des patients ainsi que des sujets à haut risque de developper une psychose (UHR) en les comparant avec des sujets contrôles. Pour la première fois nous nous avons enregistré les saccades mémorisées chez des sujets UHR en relation aux SNM (etude 1). Les résultats nous ont montré que les sujets avec schizophrénie, les apparentés sains et les sujets UHR rapportaient plus d’erreurs aux saccades mémorisées par rapport aux sujets contrôles, plus précisément les UHR ayant un nombre plus importants des SNM. L’etude 2 nous a permis d’élargir les investigations en étudiant l’instabilité de la fixation visuelle ainsi que la poursuite. Les résultats nous ont monté une instabilité de la fixation ainsi qu’un default du contrôle saccadique à la poursuite surtout chez les patients avec une présence plus important des SNM. Enfin, l’étude 3, en utilisant la méthode d’apprentissage automatique nous avons pu développer un modèle de machine à vecteurs de support avec l’objectif de pouvoir évaluer les valeurs prédictives différentielles pour mieux discriminer nos quatre groupes de sujets. Cette analyse nous a permis de souligner l’importance de la prise en compte des paramètres oculomoteurs ainsi que des Signes Neurologiques Mineurs dans l’étude sur la détection précoce de la schizophrénie.

  • Titre traduit

    Vision-eye movement and attention : marquers endophenotypic in subjetcs with schizophrenia


  • Résumé

    Schizophrenia is a mental disorder that affects about 1% of the world's population and it represent one of the main causes of psychological disability. During several years, numerous studies have shown the presence of oculomotor as well as fine motor skills abnormalities in subjects belonging the spectrum of schizophrenia, highlighting the interest to deepen the search for biomarkers in this pathology.During my PhD’s thesis we conducted three studies to examine the oculomotor capability and the presence of Neurological Soft Signs (NSS) in patients with schizophrenia, full siblings of patients and subjects at Ultra High Risk for developing Psychosis (UHR) compared to health volunteers. For the first time we recorded memory guided saccades in UHR subjects in relation to the NSS (study 1). The results showed that subjects with schizophrenia, full siblings and UHR made more errors in this task when they were compared to control, particularly for UHR’s group with a higher score of NSS. The second study (study 2) allowed us to enlarged the investigations of visual fixation as well as of the pursuit eye movements. The results showed an instability of the fixation as well as a lack of saccadic control during pursuit especially for patients with a higher score of NSS. Finally, in the study 3, we used the machine learning method on the data to evaluate predictive values to better discriminate the four groups of subjects. This analysis allowed us to underline the importance of taking into account oculomotor parameters as well as the Neurological Soft Signs for the early detection of schizophrenia.


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