Connectivités anatomiques et fonctionnelles
Opération 5 : Connectivités anatomiques et fonctionnelles (LSIIT, IPB-LINC, IFR neuroscience)
L'objectif général des études relatives à la connectivité fonctionnelle est d'une part de fournir des outils d'investigation aux chercheurs en neurosciences (il s'agit d'améliorer la compréhension de la maturation, du vieillissement et du fonctionnement du cerveau), d'autre part de fournir des outils de diagnostic aux cliniciens, par exemple pour des pathologies telles que la schizophrénie ou la sclérose en plaques. La connectivité fonctionnelle peut aussi éventuellement présenter un intérêt pour la simulation des lésions traumatiques non visibles en imagerie classique (opération 11).
L'analyse de la connectivité cérébrale vise à mettre au jour les mécanismes
conversationnels pouvant exister entre régions cérébrales. En connectivité fonctionnelle,
ces mécanismes sont analysés sur un plan purement fonctionnel, sans se soucier du substrat anatomique
qui sous-tend la fonction. Les méthodes d'analyse utilisées restent le plus souvent partiellement exploratoires
en ne recherchant des interrelations qu'entre régions cérébrales pré-détectées actives, par cartographie d'activation.
Une stratégie plus récente considère des régions fonctionnellement homogènes, qu'elles soient actives ou non.
Il est alors nécessaire d'effectuer un compromis entre la taille et l'homogénéité de ces régions. Ce compromis
peut être réalisé de deux manières : soit fixer le nombre de régions, et partant leur taille, soit garantir une
homogénéité minimale à l'intérieur des régions.
De manière à limiter l'influence de ce compromis, nous avons proposé
une parcellisation cérébrale multi-niveaux basée sur une classification hiérarchique
des données IRMf. Un voxel peut alors appartenir à plusieurs régions à la fois : une (très)
petite région, d'une grande homogénéité, et une plus grande,
moins homogène. Nous avons également étendu l'approche standard qui estime le réseau fonctionnel à partir
d'un ensemble de régions au cas où les régions ne sont plus mutuellement exclusives.
Dans le cadre de ce projet, il s'agit aussi de comprendre les liens qui peuvent exister entre la fonction et l'anatomie : nous avons notamment comparé chez une population comateuse des réseaux fonctionnels de repos (obtenus à partir de séquences IRMf) avec les réseaux des fibres de substance blanche estimés grâce à l'imagerie du tenseur de diffusion. Nous voulons également développer des méthodes originales d'analyse de la connectivité cérébrale, à caractère pleinement exploratoire, s'appuyant sur des représentations graphiques à la fois simples et explicatives des mécanismes conversationnels entre régions cérébrales, et capables d'intégrer des informations de nature anatomique sur les réseaux d'interconnexion cérébraux mis en jeu. Le formalisme privilégié pour développer ces méthodes est la modélisation par réseaux bayésiens dynamiques (RBDs). Outre leur capacité à modéliser efficacement et graphiquement des processus aléatoires en interaction, les RBDs offrent, dans un cadre bayésien riche, des outils puissants d'analyse, tel que l'apprentissage de structure de réseaux, permettant de révéler a posteriori, dans l'espace et dans le temps, des relations de dépendance - indépendance fonctionnelle entre régions cérébrales.