Le but de cette étude était d’investiguer la structure du réseau neuronal lors du REM et du SWS en utilisant la connectivité effective mesurée par la causalité de Granger afin d’identifier de nouveaux biomarqueurs pour le diagnostic, la classification et la réponse potentielle au traitement dans la dépression majeure.

Les données polysomnographiques de 40 individus (24 normatifs et 16 déprimés majeurs) ont été analysées. Pour obtenir les matrices de connectivité 19×19 au départ de toutes les combinaisons possibles de paires d’électrodes par la méthode de la causalité de Granger appliquée aux données EEG, nous avons utilisé la Toolbox MVGC. Le calcul des différents paramètres du réseau neuronal a été réalisé en important ces matrices de connectivité dans la Toolbox EEGNET.

Les individus déprimés majeurs (vs les normatifs) et ceux avec dépression endogène (vs ceux avec dépression exogène) présentaient des altérations de la structure small-world du réseau neuronal lors du REM alors que les individus déprimés majeurs avec une potentielle réponse favorable au traitement par sismothérapie (vs ceux avec une potentielle réponse non favorable) avaient une structure small-world du réseau neuronal moins efficiente lors du SWS.

Donc, les altérations de la structure small-world du réseau neuronal lors du REM pourraient être un biomarqueur pour le diagnostic et la classification des épisodes dépressifs majeurs alors que celles de la structure small-world du réseau neuronal lors du SWS pourraient être un biomarqueur pour prédire une potentielle réponse au traitement par sismothérapie.