Ces dernières années, les psychédéliques sont passés des cérémonies spirituelles et des festivals de musique aux essais cliniques pour le traitement de la dépendance, du SSPT et de la dépression. L'Oregon et Washington D.C. ont déjà pris des mesures pour dépénaliser certains psychédéliques, et des cliniques de kétamine et de psilocybine ont fait leur apparition aux États-Unis.
"C'est un peu le Far West", explique Sam Freesun Friedman, scientifique principal en apprentissage automatique au MIT et au Broad Institute de l'université de Harvard.
Mais les psychédéliques sont encore largement illégaux aux États-Unis, en partie à cause de leur caractère imprévisible. Les réactions aux différents psychédéliques varient considérablement :certains utilisateurs éprouvent une guérison ou une euphorie écrasante, tandis que d'autres s'en sortent avec un traumatisme cicatriciel ou de la terreur. Ces raisons, entre autres, font qu'il est difficile pour ces médicaments d'être approuvés par les agences gouvernementales et de se rendre dans les cabinets médicaux.
Cette semaine, Freesun et des chercheurs de la SUNY Downstate Health Sciences University et de l'Université McGill ont publié un article dans la revue Science Advances proposant une méthode unique pour mieux comprendre l'interaction entre les drogues hallucinogènes, le cerveau des gens et différents types d'expériences psychédéliques. Ils l'ont fait en utilisant l'intelligence artificielle pour examiner des récits réels d'expériences psychédéliques et les comparer à la façon dont la chimie du cerveau humain interagit avec les drogues au niveau moléculaire. Cependant, alors que les méthodes et les objectifs des chercheurs repoussent les limites de la compréhension de la façon dont les psychédéliques peuvent aider ou nuire aux individus, les données qu'ils utilisent pourraient ne pas être fiables.
Pour recueillir les descriptions de voyages psychédéliques de vraies personnes, l'équipe a utilisé un site Web à but non lucratif appelé Erowid qui contient plus de 40 000 anecdotes anonymes soumises par des utilisateurs sur des personnes prenant des drogues psychoactives. Pour le premier ensemble de données, les chercheurs ont extrait près de 7 000 récits écrits d'Erowid sur 27 drogues, dont le LSD, la kétamine, la MDMA (également connue sous le nom de molly ou ecstasy) et la psilocybine (le composé actif des champignons magiques). Ils ont ensuite utilisé un outil de traitement du langage naturel pour rechercher des similitudes dans la formulation descriptive à la fois dans les expériences avec le même médicament et entre différents médicaments, explique Freesun.
Pour le deuxième ensemble de données, les auteurs ont puisé dans des recherches antérieures sur la façon dont chaque psychédélique interagit avec le cerveau humain au niveau moléculaire. Plus précisément, ils ont examiné les affinités de liaison, qui quantifient la capacité d'une molécule d'un médicament à se fixer à un récepteur de neurotransmetteur particulier. Ils ont ensuite utilisé une forme d'apprentissage automatique pour trouver des connexions et des schémas entre les récepteurs de neurotransmetteurs associés à chaque drogue et les sensations décrites par les personnes en prenant la substance.
Sur la base de cette analyse, Freesun et ses collaborateurs ont trouvé huit catégories de combinaisons récepteur-expérience qui, selon lui, peuvent être considérées comme les traits de personnalité des Big Five pour les expériences psychédéliques. Tout comme certains pourraient noter la personnalité d'un individu sur l'ouverture à l'expérience, la conscience, l'extraversion, l'amabilité et le névrosisme, les chercheurs montrent comment chaque drogue ou trip pourrait se classer sur l'éventail de facteurs tels que conceptuel par rapport à thérapeutique, euphorie par rapport à terreur et relaxation par rapport à nausées.
Les implications de ces découvertes envisagent un avenir où les scientifiques pourraient modifier chimiquement un médicament pour obtenir les effets expérientiels souhaités pour les patients. Par exemple, cette approche pourrait être utile pour maintenir les effets thérapeutiques d'une drogue psychoactive tout en minimisant l'expérience terrifiante qui lui est généralement associée, déclare Freesun.
"Trouver un moyen basé sur les données pour structurer ces expériences afin de maximiser les avantages thérapeutiques, je pense que c'est quelque chose qui nous passionne tous", ajoute-t-il.
Mais les fondations sur lesquelles l'étude a été construite sont défectueuses, déclare Bryan Roth, professeur de pharmacologie à la faculté de médecine de l'Université de Caroline du Nord et directeur du programme de dépistage des drogues psychoactives de l'Institut national de la santé mentale (NIMH-PDSP). Alors que Roth pense que les méthodes de l'article posent une "idée intéressante", il dit qu'Erowid et les données biologiques ne sont pas fiables, ainsi que les conclusions de l'article.
Pour commencer, Roth dit qu'Erowid ne vérifie pas la composition chimique des médicaments décrits dans chaque récit. "Dans un grand nombre de cas, les drogues achetées dans la rue ne sont pas celles que la personne pensait avoir achetées, notamment en ce qui concerne les composés psychédéliques et les hallucinogènes", explique-t-il. À titre d'exemple, Roth souligne comment deux cadets de l'Académie militaire américaine ont récemment fait une overdose de cocaïne qui était en fait mélangée à du fentanyl.
Ceci, selon Roth, présente un problème lorsque l'on essaie d'établir des liens entre les données narratives et la façon dont chaque médicament se comporte dans le cerveau ; une étude pourrait utiliser les mots de quelqu'un qui a pris de la MDMA mal étiquetée et l'associer aux effets de la véritable MDMA pure. Erowid possède même un laboratoire indépendant qui étudie des échantillons de médicaments achetés dans la rue. En 2021, il a analysé 747 échantillons de drogue vendus sous le nom de MDMA :un quart de ces échantillons contenaient d'autres composés ou pas de MDMA du tout.
Freesun convient que les drogues illicites peuvent contenir des impuretés ou être mal étiquetées, mais il dit qu'il n'y a aucune raison de croire que les inexactitudes sont suffisamment répandues pour jeter le doute sur les conclusions de l'article. Son équipe a vérifié les données narratives en les stratifiant par sexe et par âge pour voir si cela faussait les résultats. Ils ont conclu que les résultats des sous-catégories étaient toujours très cohérents avec l'ensemble de données dans son ensemble.
La deuxième critique frappe un peu plus près de chez Roth. Les avancées scientifiques l'article cite un PLOS One de 2010 publication par Thomas Ray comme l'une des deux sources principales pour ses correspondances d'affinités de liaison. L'article de Ray s'appuyait sur les données de dépistage du NIMH-PDSP, le laboratoire dirigé par Roth, mais il dit que l'information n'est pas assez solide pour être analysée pour d'autres recherches sur les médicaments.
"Ce que nous disons [aux autres scientifiques], c'est que s'ils veulent publier les données, nous devons les reproduire au moins trois fois pour nous assurer que les valeurs sont correctes", explique Roth. Il note qu'il a dit à Ray que le NIMH-PDSP n'avait pas les ressources nécessaires pour reproduire les données afin de prouver leur exactitude. Roth avait lui-même choisi plusieurs valeurs incorrectes et, par conséquent, ne pensait pas que les affinités de liaison devaient être acceptées comme un fait.
"Il l'a quand même publié", dit-il. Freesun répond que son équipe n'était pas au courant de la conversation de Roth et Ray, mais souligne que plus de 200 autres articles citent le même ensemble de données.
Mais même si l'ensemble de données sur les affinités de liaison était fiable, ce n'est pas la bonne métrique à utiliser pour la nouvelle étude, dit Roth. Les affinités de liaison ne montrent pas à quel point un médicament active un récepteur de neurotransmetteur, explique-t-il, de sorte qu'un composé pourrait être classé comme ayant une faible affinité avec un récepteur tout en ayant une puissance très élevée. D'un autre côté, un composé psychédélique pourrait avoir une forte affinité avec un certain récepteur mais finir par le bloquer, dit Freesun.
Freesun convient également que les affinités de liaison ne racontent pas toute l'histoire, et que l'utilisation de données avec une représentation plus directe de la façon dont un composé psychédélique interagit avec les récepteurs serait un énorme progrès pour la recherche future. Cependant, il affirme que les conclusions de l'article sont toujours pertinentes et que les outils statistiques et d'IA utilisés par son équipe ont été délibérément choisis pour filtrer le "bruit" ou les incohérences dans les données afin de trouver des modèles.
"L'étude est motivée par la question de savoir ce que nous pouvons trouver malgré [le bruit]", écrit Freesun dans un e-mail. "Le grand nombre de résultats de confirmation... nous a convaincus qu'il y a un signal à trouver au milieu du bruit."
