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Cerveau

15/03/2016

Quand les statistiques percent les mystères du cerveau

Tractographie mettant en évidence les connexions entre les différentes aires cérébrales. Tractographie mettant en évidence les connexions entre les différentes aires cérébrales. - © Inria / Photo C. Morel

Près de 100 000 milliards de neurones dotés de 10 000 synapses chacun en moyenne et un nombre presqu’infini de connexions possibles : la matière grise est, en soi, un formidable objet mathématique. A l’Institut du cerveau et de la moelle épinière, les chercheurs de l’équipe-projet Aramis utilisent les statistiques et l’analyse d’images pour mettre au jour, aux côtés des médecins, les mécanismes de certaines pathologies comme la maladie d’Alzheimer.

Au cœur de l’Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, parmi les pavillons de brique centenaires, un paquebot de verre. Niché au cœur du plus vaste centre hospitalier parisien, l’Institut du cerveau et de la moelle épinière (ICM) abrite depuis 2010 plus de 600 chercheurs venus du monde entier. Ici, les neurobiologistes côtoient des spécialistes des sciences cognitives, mais aussi des mathématiciens, des statisticiens et des informaticiens.

Des informaticiens à l’hôpital

C’est au 3ème étage de ce bâtiment de 22000 m2 qu’Aramis, équipe-projet Inria commune avec le CNRS, l'Inserm et l'Université Pierre et Marie Curie, a élu domicile. Dans un environnement hi-tech, des équations et des formules mathématiques inscrites au feutre ornent les parois de verre des bureaux. Quatre chercheurs et une trentaine de doctorants, post-doctorants et ingénieurs y travaillent au quotidien avec des médecins, neurologues et neuroradiologues. Ils poursuivent une ambition commune : étudier et comprendre la structure et la fonction du cerveau humain. Son réseau de neurones, le faisceau de fibres qui relient les différentes aires entre elles sont étudiés comme une forme géométrique très complexe.« Les méthodes d’analyse statistique nous aident à mesurer les conséquences physiologiques de certaines maladies neurodégénératives,explique Olivier Colliot, responsable de l’équipe-projet, en  pointant les images IRM qui s’affichent sur son ordinateur.Sur ce cliché, le patient est atteint de la maladie d’Alzheimer, alors que cet IRM provient d’un patient sain. Chez le premier, l’hippocampe est plus petit. Cette atrophie est un biomarqueur de la maladie qui va permettre de suivre l’évolution des patients. La progression de cette atrophie au cours du temps, la perte de volume se situant entre 3 à 5 % par an, est difficile à apprécier à l’œil nu. Seules des mesures très précises, réalisées grâce à nos méthodes d’analyse, permettent de détecter cette évolution. Peut-être nous permettront-elles un jour d’effectuer des diagnostics précoces. » Les chercheurs d‘Aramis travaillent également en relation directe avec des médecins pour les aider à mieux comprendre des maladies encore mystérieuses. C’est le cas des démences fronto-temporales, des affections très rares qui prennent des formes très différentes d’un malade à l’autre. Certains développent des troubles du comportement, d’autres du langage ou de la mémoire. « Avec les mathématiques, nous cherchons à analyser comment une même cause biologique – en l’espèce une mutation génétique – peut produire des symptômes aussi différents, » explique Olivier Colliot.

Fabrizio De Vico Fallani, Olivier Colliot (resp.) et Stanley Durrleman, chercheurs de l'équipe Aramis – équipe de recherche commune à Inria, l’Université Pierre et Marie Curie, INSERM et le CNRS, au sein de l’ICM – Institut du Cerveau et de la Moelle épinière. Fabrizio De Vico Fallani, Olivier Colliot (resp.) et Stanley Durrleman, chercheurs de l'équipe Aramis – équipe de recherche commune à Inria, l’Université Pierre et Marie Curie, INSERM et le CNRS, au sein de l’ICM – Institut du Cerveau et de la Moelle épinière. - © Inria / Photo C. Morel

Des méthodes statistiques pour modéliser l’évolution des maladies neurologiques

Avec le vieillissement de la population, la maladie d’Alzheimer, rare avant 65 ans, devient un enjeu de santé publique. C’est à cette pathologie en particulier, que Stanley Durrleman a choisi de consacrer ses recherches. Il a reçu un financement du Conseil Européen de la Recherche qui démarrera, pour 5 ans, en septembre 2016.« Etudier cette maladie requiert un changement de paradigme,explique le chercheur.Habituellement, quand on parle d’une pathologie, soit on est atteint, soit non. Avec Alzheimer, c’est plus compliqué, car la maladie se superpose au vieillissement. De plus, elle peut commencer des dizaines d’années avant l’apparition des premiers symptômes. »Face à cette complexité temporelle, Stanley Durrleman a choisi de concevoir des méthodes d’analyse statistique fondées sur des images longitudinales. Le principe : plutôt que de comparer un groupe de patients sains à un groupe de patients malades, il étudie l’évolution de la structure et de la fonction cérébrale au fil du temps chez les mêmes patients. Son objectif est d’établir une évolution moyenne du cerveau atteint de la maladie et de dégager un faisceau de variations possibles. Or, la maladie d’Alzheimer n’évolue pas  au même rythme chez tous les malades : elle peut se déclarer plus ou moins jeune, avoir une évolution plus ou moins rapide.« Pour mettre en correspondance les données des patients, il va nous falloir trouver les bons critères, car l’âge est inopérant. Nous allons devoir trouver le moyen de normaliser les trajectoires de vieillissement qui sont spécifiques à chacun, explique-t-il. Un vrai défi, car pour l’instant, le cadre méthodologique n’existe pas. Tout reste à inventer ! »

La théorie des graphes au service de la compréhension du cerveau

Chercheur, Fabrizio De Vico Fallani étudie le cerveau comme un réseau : les nœuds correspondent à des régions corticales, c’est-à-dire à des zones du cerveau, qui communiquent entre elles. Il devient alors un objet mathématique auquel s’applique la théorie des graphes. « Le cerveau contient des milliards de neurones et nous ne disposons  pas encore de moyens techniques pour reproduire l’intégralité de ce réseau. Mais nous sommes capables de distinguer de grandes régions et d’observer comment elles interagissent. » Le chercheur a également participé au développement d’une interface cerveau-machine. Le but : orienter le curseur, par la seule force de la pensée,  vers une cible. Ce logiciel nécessite de s’exercer pour pouvoir l’utiliser. « Lorsque l’on pense à mettre sa main en mouvement alors qu’elle est immobile, le cerveau émet un signal électrique similaire à celui émis quand le corps bouge réellement. Il se passe la même chose chez les personnes paralysées : elles ont perdu la mobilité, mais leur cerveau fonctionne encore. » Ces signaux électriques sont donc exploitables, mais l’utilisation de ce type d’interface n’est pas innée. « Nous étudions donc comment le cerveau s’adapte et peut apprendre à utiliser ces outils. » Le jeune chercheur a d’ailleurs reçu un financement de l’Agence Nationale de la Recherche et de la National Science Foundation (USA) pour ses travaux.

Un outil pour faire parler la matière grise

Sur la base de résultats théoriques, Fabrizio De Vico Fallani, développe aussi des outils capables d’exploiter certaines capacités méconnues du cerveau. Des outils qui pourraient permettre à des personnes paralysées et privées de l’usage de la parole de communiquer avec l’extérieur. Le système qu’il a conçu a des allures futuristes : imaginez-vous devant un écran de télévision, coiffé d’un bonnet recouvert d’électrodes. Chacune d’elle est reliée  à une machine qui analyse les signaux électriques émis sous votre boîte crânienne. Sur l’écran, les 26 lettres de l’alphabet sont organisées en lignes et en colonne. Fabrizio De Vico Fallani vous demande alors de penser à un mot et lance le système. Une barre lumineuse vient alors surligner alternativement les colonnes, une par une, puis les lignes. Vous n’avez rien à faire, si ce n’est penser à la première lettre de votre mot tout en observant attentivement l’écran. Quand la barre surligne la ligne dans laquelle se trouve cette lettre, le cerveau émet,  sans que vous puissiez le contrôler, un signal électrique. Il fait de même quand la colonne qui contient la lettre est surlignée et peut ainsi déduire la lettre à laquelle vous pensiez. Le système permet d’épeler assez rapidement tous les mots possibles. « Je fais de la recherche en mathématiques appliquées, je m’intéresse donc essentiellement à développer des modeles théoriques du fonctionnement du cerveau. Mais savoir que nos travaux pourront un jour être utiles à des personnes handicapées est extrêmement gratifiant. »

© Citizen press

De l’imagerie médicale à la modélisation du cerveau : approches mathématiques et informatiques.

Reportage dans l’équipe ARAMIS, équipe pluridisciplinaire regroupant des chercheurs spécialistes des sciences informatiques, de traitement du signal,  et des experts médicaux en neurologie et en imagerie médicale.

ARAMIS est une équipe de recherche commune à Inria, l’Université Pierre et Marie Curie, INSERM et le CNRS, au sein de l’ICM – Institut du Cerveau et de la Moelle épinière. 

© Inria / Photo C. Morel

  • Mise en place d'un casque EEG d'interface cerveau-ordinateur L’électroencéphalographie permet d’enregistrer le signal électrique émis par le cerveau à partir de capteurs placés sur le crâne.

  • Mise en place d'un casque EEG d'interface cerveau-ordinateur Mesurer activité cérébrale est le premier élément d'une interface cerveau-machine, pour l'envoi de commandes à un ordinateur par la pensée.

  • Imagination motrice : contrôler le curseur à l’écran par la pensée Grâce au casque et ses capteurs, le signal électrique émis par le cerveau est enregistré, puis traité par un logiciel sous forme de commandes.

  • Trois chercheurs de l’équipe ARAMIS Fabrizio De Vico Fallani, Olivier Colliot (resp.) et Stanley Durrleman

  • Acquisition d’images cérébrales (IRM) Au sein de l’ICM, l’équipe ARAMIS est en collaboration directe avec les plateformes d’acquisition d’images médicales.

  • Modélisation de la structure du cerveau : de l’imagerie aux modèles géométriques Des méthodes informatiques permettent de transformer les données d’imagerie en modèles géométriques.

  • Modéliser le cerveau en une forme statistique Les données issues d’imagerie médicale peuvent ainsi être intégrées dans un programme informatique.

  • Modéliser le cerveau : de l’imagerie au traitement statistique Le traitement statistique des données permet de suivre l’évolution du cerveau, puis de la comparer à d’autres configurations issues de patients.

  • Chercheurs de l’équipe ARAMIS

  • Chercheurs de l’équipe ARAMIS

  • Tractographie mettant en évidence les connexions entre les différentes aires cérébrales.

  • Interprétation des résultats et du traitement statistique d’images médicales Le résultat des analyses statistiques des données acquises par imagerie médicale est confronté à un avis clinique.

Mots-clés : Inria de Paris Maladies Neurologie Pitié-Salpêtrière Aramis Statistiques Cerveau Graphes Modélisation

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