Imagerie de la fonction des connexions cérébrales humaines

Abstract

Le projet de thèse s’est organisé autour de la problématique de cartographie fonctionnelle de la matière blanche du cerveau humain, relativement peu explorée pour le moment. La cartographie fonctionnelle consiste à associer les fonctions cognitives avec leurs substrats neuronaux, et ainsi obtenir une meilleure compréhension des relations entre structure et fonction organisant le cerveau. Or, en neuroimagerie chez l’être humain, la cartographie fonctionnelle du cerveau est majoritairement focalisée sur l’étude de la matière grise. Ce biais découlerait de limitations techniques des méthodes d'exploration, en particulier en imagerie par résonance magnétique (IRM). Il en résulte un biais conceptuel, une vision des réseaux cognitifs limitée à la matière grise. Et bien que la majorité des synapses soit en effet concentrée dans la matière grise, ignorer la connectivité cérébrale médiée par les axones (dans la matière blanche) lors de l’étude fonctionnelle du cerveau limite notre compréhension des interactions entre différentes régions cérébrales et l’émergence des fonctions cognitives.Pour permettre à la communauté de dépasser ces barrières techniques et conceptuelles, nous avons focalisé la première étude de la thèse sur le développement d’une méthode, le Functionnectome, capable de combiner les informations fonctionnelles et celles de connectivité structurelle issues de l’IRM. Cette approche offre une vision plus intégrée du cerveau et permet de représenter les circuits cognitifs directement sur la matière blanche dont ils émergent.Lors de la deuxième étude, nous nous sommes penchés sur la caractérisation de l’organisation fonctionnelle du cerveau à l’échelle globale, aussi bien dans la matière grise que dans la matière blanche. Pour cela, nous avons mis à profit le paradigme de “repos” en IRM fonctionnel (IRMf), c'est-à-dire l’étude des fluctuations spontanées du signal fonctionnel cérébral hors tâche cognitive spécifique (et donc au repos). Ces fluctuations sont généralement utilisées pour détecter les réseaux du repos dont elles émergent. Ces réseaux peuvent alors être utilisés pour caractériser fonctionnellement l’intégralité de la matière grise. Dans notre étude, nous avons employé le Functionnectome pour combiner le signal de repos classique avec l’information de connectivité de la matière blanche, et ainsi étudier les réseaux du repos directement sur la matière blanche. Nous avons ainsi créé WhiteRest, le premier atlas complet des réseaux du repos présentant à la fois leur couverture de la matière grise et de la matière blanche. Nous avons ensuite validé WhiteRest en associant certains de ces réseaux à des données de lésions cérébrales dans la matière blanche, démontrant une adéquation entre symptômes et perturbation des réseaux étudiés.Enfin, lors de la troisième étude, nous nous sommes penchés sur l’amélioration des données de connectivité structurelles que nous fournissons avec le Functionnectome. Ces données, générées par tractographie, ont ainsi pu être mieux optimisées pour l’analyse structuro-fonctionnelle du Functionnectome. Tout d’abord, nous avons amélioré l’interface entre la matière grise et les fibres de matière blanche, permettant une meilleure intégration des deux types d’information. Ensuite, nous avons divisé les fibres par type de connexion (association, projection, ou commissurale), ce qui a permis de réduire certains effets négatifs de croisement de fibres dans la matière blanche et de faciliter l’interprétation des cartes fonctionnelles générées grâce au Functionnectome.En conclusion, à travers le Functionnectome, nous avons créé un nouveau cadre technique et conceptuel pour réintégrer la matière blanche au centre de notre compréhension des réseaux cognitifs. Nous espérons que la démonstration de son efficacité encourage la communauté à poursuivre et étendre cette nouvelle approche de l’étude fonctionnelle du cerveau.