Projet ANR-15-CE23-0009 – MAIA : Analyse multiphysiques fondée sur l'imagerie pour la compréhension du développement cérébral des prématurés
Programme : Données massives et calcul intensif : enjeux et synergies pour la simulation numérique (DS0708) 2015
Année de financement : 2015
Coordinateur du projet : Monsieur François Rousseau (INSTITUT MINES TELECOM - TELECOM BRETAGNE)
Partenaires : Laboratoire public; Laboratoire public; Laboratoire public; Divers public; PME
Montant : 608373.0 euros
Date de début : 2015
Durée : 48 mois
Résumé : Chaque année en France, 55 000 enfants naissent prématurément, c'est-à-dire avant 37 semaines d'aménorrhée. Dans ce contexte, l'extrême prématurité (moins de 32 semaines) concerne 10 000 nouveau-nés chaque année. Des études portant sur les effets de la prématurité ont démontré que la majorité des enfants concernés présentaient des déficits moteurs, cognitifs ou comportementaux significatifs.
Toutefois, notre compréhension de la nature des anomalies cérébrales qui sous-tendent ces difficultés neurologiques, reste limitée. L'étude française EPIPAGE montre que près d'un tiers des enfants prématurés nécessitent des soins spécifiques à l'âge de 5 ans. L'étude conclut que « la prévention des difficultés d'apprentissage associées aux déficiences cognitives […] est un but important des soins périnataux modernes, à destination des enfants nés prématurés et de leurs familles ».
Une première réponse à ce défi a été fournie par l'imagerie morphologique 3D (notamment l'IRM, imagerie par résonance magnétique). Des avancées récentes ont notamment été réalisées, établissant des corrélations potentielles entre lésions ou variations volumétriques de structures cérébrales, et des handicaps essentiellement moteurs. La compréhension des mécanismes sous-jacents demeure toutefois limitée notamment en l'absence d'un accès à une information fonctionnelle.
Dans ce contexte, l'émergence de nouvelles modalités d'IRM fonctionnelle 3D (ASL, Arterial Spin Labeling) ou optiques (NIRS, Near InfraRed Spectroscopy), ouvre de nouvelles perspectives pour l'extraction d'information cognitive, via des mesures d'activité hémodynamique avec une haute résolution spatiale. D'autres modalités classiques dédiées à la mesure de signaux cérébraux (EEG HR, Electro-EncéphaloGraphie Haute Résolution), fournissent aussi des informations cognitives au niveau cortical avec une haute résolution temporelle. Chacune de ces modalités non-invasives apporte des informations spécifiques pour la compréhension du développement cérébral des nouveaux-nés.
Toutefois, les données acquises structurelles et fonctionnelles du cerveau du prématuré sont volumineuses, entachées d’artefacts et hautement hétérogènes, en termes de nature, de dimensions, et de sémantique. En conséquence, établir des correspondances entre ces données, et les analyser de manière croisée, constituent de réels défis.
Pour les relever, ce projet vise à développer des approches innovantes pour l'analyse multi-image / multi-signal, afin d'améliorer les méthodes de compréhension du neurodéveloppement.
Pour atteindre ce but – qui sous-tend des problèmes fondamentaux, méthodologiques et technologiques – des interactions pluri- / interdisciplinaires et des collaborations académiques / industrielles, sont indispensables.
D'un point de vue fondamental, les mathématiques et l'informatique doivent être associées à la physique de l'imagerie et à la médecine, afin de traiter les problèmes ouverts d'analyse du signal et de l'image à partir de données hétérogènes, dans le cadre multiphysique lié à l'acquisition de données (magnétiques, optiques, électriques) et la modélisation biophysique des cerveaux de nouveau-nés. Une synergie soutenue entre ces différents domaines scientifiques est donc requise.
Finalement, la condition sine qua non pour atteindre une meilleure compréhension du couplage morphologie–cognition dans le contexte neurologique de la prématurité, est le développement d'outils logiciels, et leur distribution à l'ensemble de la communauté médicale. Le but principal de ce projet est la conception de tels outils pour l'analyse d'image et du signal, opérationnels en routine clinique et librement accessibles. Communautés académique et industrielle travailleront en étroite collaboration afin d'atteindre ce but ambitieux.