Projet ANR-10-JCJC-0302 – InfoNetComaBrain : Méthodes statistiques pour l’étude des réseaux de connectivité fonctionnelle cérébrale, fusion avec la connectivité
anatomique. Vers un nouvel outil diagnostique et pronostique pour l’évaluation des désordres de la conscience.
Programme : JCJC : Sciences de l'information, de la matière et de l'ingénierie : Matériels et logiciels pour les systèmes, les calculateurs, les communications (JCJC SIMI 3)
Année de financement : 2010
Coordinateur du projet : Madame Sophie ACHARD (CNRS - DELEGATION REGIONALE RHONE-ALPES SECTEUR ALPES)
Partenaires : Grenoble Image, Parole, Signal, Automatique
Montant : 223872.0 euros
Durée : 36 mois
Résumé : InfoNetComaBrainMéthodes statistiques pour l’étude des réseaux de connectivité fonctionnelle cérébrale,fusion avec la connectivité anatomique. Vers un nouvel outil diagnostique et pronostiquepour l’évaluation des désordres de la conscience.
Méthodes multivariées pour l'exploration du cerveauLe but de ce projet est de caractériser des jeuxde données neurophysiologiques multivariéspour comprendre le traitement de l'informationet sa propagation dans le cerveau humain. Laneuro-imagerie fournit un ensemble de sérieschronologiques associées aux différents voxels.L'analyse de ces séries au cours du tempspermet de localiser l'activité cérébrale. Enétudiant la nature temporelle de chaque sériechronologique, ces données ont permis demettre en avant la nature dynamique du cerveau.L'approche proposée repose sur la constructionet l'analyse des graphes de connectivité quireflettent les connexions entre régionscérébrales au repos. Ce projet vise à étudier lesdésordres de la conscience (état qui suit lecoma), un enjeu capital de santé publique. Lacompréhension du processus de déconnexion ducerveau est crucial pour améliorer le suivi auquotidien de ces patients. Les techniquesd'imagerie cérébrale, telles que l'EEG et l'IRMfont apporté une masse de donnéesimpressionante, d'un type nouveau : des sérieschronologiques multivariées représentant lesdynamiques locales, en chaque site ou source àtravers le cerveau entier. Ces données ont déjàdémontré que, de façon univariée, les processusneurophysiologiques ont un comportementlongue-mémoire et fractal. Cependant, les outilsstatitsiques et les logiciels disponiblesactuellement ne sont pas adaptés au traitementde données neurophysiologiques multivariées.
Traitement statistiques de séries multivariées dans un contexte cliniqueLes cinq objectifs méthodologiques de ce projetsont: (1) Analyse de sensibilité des graphes deconnectivité au bruit physiologique et au prétraitement.Ce travail préliminaire est primordialpour validé notre apporche. (2) Définition d'unmodèle fractal multivarié pour une analyseglobale et non par paire. (3) Dérivation demesures non linéaires et conditionnelles pouraméliorer la robustesse des graphes deconnectivité. (4) Analyse des graphes : sélectionde paramètres, comparaisons de groupes,évolution temporelle. (5) Approche multimodale, avec la fusion de données anatomiques etfonctionnelle. D'un point de vue clinique, lesobjectifs sont : (1) Aide au diagnostic. Cecipasse par la quantification et qualification desréseaux de propagation de l'information dans lecerveau pour différents états du coma établis pardiagnostic clinique. L'analyse et la visualisationdes graphes de connectivités va promouvoir lesnécessaires interactions avec lesneuroscientifiques et les cliniciens. (2) Aide aupronostic et identification des mécanismespathologiques. Pour cela, nous aurons besoin dedonnées longitudinales sur plusieurs patients, oùnous suivrons les changement dans les graphesde connectivité au cours du temps. (3)Mécanisme de la conscience. Ces travaux surdes patients souffrant de désordres de laconscience, auront surement un impact sur lacompréhension du mécanisme de la conscience.
Résumé de la soumission : L'étude des mécanismes cérébraux qui permettent à une activité  neuronale complexe de s'établir de façon coordonnée a donné quelques uns des découvertes les plus spectaculaires des neursciences, et promet toujours un potentiel de compréhension colossal, à l'heure où des outils technologiques et surtout méthodologiques novateurs voient le jour.La neurophysiologie a permis la compréhension des réseaux de neurones à petite échelle, et l'étude des lésions du cerveau a, pour sa part, permis de  localiser les zones du cerveau associées à une certaine fonction. Les  techniques d'imagerie cérébrale, telles que l'électro- ou magnéto-encéphalographie et l'imagerie par résonance magnétique  fonctionnelle ont apporté une masse de  données  impressionante, d'un type nouveau : des séries chronologiques  multivariées représentant les dynamiques locales, en chaque site ou source à travers le cerveau entier. Ces données ont déjà démontré que, de façon univariée, les processus neurophysiologiques ont un comportement longue-mémoire et  fractal. Elles ont également permis d'exhiber, à l'aide d'une analyse  de corrélation multi-échelles utilisant les ondelettes, une  organisation sous la forme d'un réseau topologique complexe. Ces découvertes suggèrent que les dynamiques et réseaux du cerveau ont d'importantes propriétés statistiques en commun avec de nombreux systèmes complexes tels que ceux étudiés plus largement en physique statistique.Ce projet vise à étudier les désordres de la conscience (état qui suit le coma), un enjeu capital de santé publique. La compréhension du processus de déconnexion du cerveau est crucial pour améliorer le suivi au quotidien de ces patients. Du fait des progrés des services des urgences, de plus en  plus de patients survivent avec des dommages sévères au niveau du cerveau. Les désordres de la conscience peuvent être "aigus" et réversibles ou permanents et irréversibles.Dans ce contexte, le but de ce projet est de caractériser des jeux de données neurophysiologiques multivariés pour comprendre le traitement de l'information et sa propagation dans le cerveau humain. La neuro-imagerie fournit un ensemble de séries chronologiques associées aux différents voxels. L'analyse de ces séries au cours du temps permet de localiser l'activité cérébrale. En étudiant la nature temporelle de chaque série chronologique, ces données ont permis de mettre en avant la nature dynamique du cerveau. L'analyse spatio-temporelle de ce type de données, quant à elle, reste une piste relativement peu explorée. La compréhension de ce qu'elle peut apporter en termes de quantification et de circulation d'information est un problème complexe et fondamental, et constitue une révolution encore à venir dans le compréhension du cerveau.S'inscrivant dans cette direction, ce projet permettra également de fournir aux médecins de nouveaux outils de diagnostic et d'établir de meilleures prédiction quant à la possible guérison de ces patients. Cette étude sera également à la base de nouvelles opportunités pour comprendre les fluctuations de l'activité cérébrale de patients sains observés au repos. D'un point de vue plus général, à la suite du travail pionnier de Geschwind en neurologie et neuropsychiatrie, les pathologies ont pu être décrites en fonction des syndromes de déconnexion. Dans ce sens, l'approche décrite dans ce projet pourrait être appliquée pour d'autres pathologies telles que la sclérose en plaques, l'épilepsie, l'apoplexie, la maladie d'Alzheimer, la schizophrénie.Ce projet est par nature pluridisciplinaire car il nécessite un ensemble de compétences large recouvrant les domaines de traitement  statistique du signal, d'analyse et visualisation de réseaux complexes, des neurosciences. Ceci justifie le fait que l'équipe soit  composée d'un praticien hospitalier (S.Kremer), d'experts en neurosciences (C. Delon-Martin), en statistiques (S. Achard et J.-F. Coeurjolly) et traitement du signal (V. Noblet).
Résultats : Comme mentioné ci-dessus, c'est un véritable
enjeu de pouvoir relier les zones activées à une
mesure de l'état de conscience. Les
modifications dans les fluctuations spontanées
de l'activité cérébrale au repos semblent refléter
les désordres de la conscience. La nouvelle
approche proposée ici consiste à caractériser la
propagation de l'information dans le cerveau au
repos (sans aucune stimulation) et va ouvrir de
nouvelles perspectives dans la compréhension
des mécanismes de la conscience qui jusqu'à présent sont restés non explorés. Cette approche
novatrice basée sur un modèle fractal multivarié
et la fusion de graphes de connectivité obtenus à
partir d'IRMf et de DTI, va permettre une
analyse individuelle qui est crucial dans l'étude
de patients souffrant de désordres de la
conscience. Cette approche est prometteuse dans
l'amélioration de la compréhension du cerveau
après un accident, tel qu'un arrêt cardiaque. De
plus, ce projet va avoir des implications directes
dans la prise en charge et le suivi des patients
dans le coma. Les quatre résultats majeurs
attendus de ce projet sont : (1) La caractérisation
fonctionnelle et structurelle des graphes de
connecivités par IRMf et DTI. (2) Etude
longitudinale des patients dans le coma grâce à
de nouveaux outils statistiques basés sur des
modèles fractal multivariés. (3) Analyse robuste
des graphes de connectivité. (4) Développement
de nouveaux critères pour le diagnostic et
prognostic des désordres de la conscience.
Perspectives : Après 18 mois de travail sur le projet, nous
allons prochainement analyser les données
longitudinales recueillies sur 6 patients, un an
après l'accident. Les données PET des patients
étant aussi disponibles, nous comptons
combiner ces données aux graphes de
connectivité fonctionnels avec de comprendre le
lien entre métabolisme et connectivité
fonctionnelle.
Publications et brevets : Les résultats seront communiqués par des publications et des participations à des
conférences dans des communautés différentes :
statistique, traitement du signal et neuroscience.
Nous participerons aussi à des conférences
dédiées à la recherche médicale afin de
conserver un contact proche avec les médecins.
Un site web a été crée pour le projet où les
données seront rendues publiques ainsi que les
logiciels. Les résultats seront décrits afin d'être
compréhensible par une audience large. Le
développement de logiciel sera intégré dans un
même paquet. Les codes plus spécifiques
pourront être gardés pendant quelque temps
avant de les rendre publique