Abstrait

Neuroimagerie fonctionnelle pour le pronostic et le diagnostic dans le domaine de la santé

Radu Mutihac   

Le cerveau humain est un réseau complexe à grande échelle dont le fonctionnement repose sur l'interaction entre ses différentes régions. Des études récentes sur la connectivité du cerveau humain à l'aide de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle au repos/sommeil (IRMf), d'imagerie du tenseur de diffusion (ITD) et, plus récemment, d'imagerie spectroscopique du tenseur de diffusion (ISD), ainsi que de modalités « classiques » comme la tomographie par émission de positons (TEP) et la magnétoencéphalographie (MEG) ont permis de mieux comprendre l'organisation des réseaux cérébraux structurels et fonctionnels qui partagent continuellement des informations. L'énergie du cerveau est largement consommée au repos pendant l'activité neuronale spontanée (~ 20 %), tandis que les augmentations de l'énergie métabolique liées à la tâche sont mineures (< 5 %). Les fluctuations spontanées à ultra-basse fréquence dans les signaux rsfMRI basés sur BOLD (< 0,01 Hz) au niveau des systèmes neuronaux à grande échelle ne sont pas du bruit, mais ordonnées et organisées en une série de réseaux fonctionnels qui maintiennent en permanence un niveau élevé de cohérence temporelle entre les zones cérébrales structurellement séparées et fonctionnellement liées dans les réseaux d'état de repos (RSN). Il existe des preuves suggérant que de tels signaux permettent d'extraire des informations sur la connectivité et la fonctionnalité de réseaux spécifiques. Il est également documenté que la connectivité fonctionnelle reflète la connectivité structurelle sous-jacente, qui, au repos, subit des altérations spécifiques dans plusieurs troubles neurologiques et psychiatriques. La fonction cérébrale humaine imagée par rsfMRI permet d'accéder aux deux côtés de l'interface esprit-cerveau humain (expérience subjective et observations objectives). En tant que telle, la neuroimagerie fonctionnelle s'oriente vers de nouvelles applications potentielles comme la lecture des états cérébraux, la discrimination des dysfonctionnements neurologiques (le cas échéant), l'intelligence artificielle (IA), les interfaces cerveau-ordinateur (BCI), la détection de mensonges, etc. La présentation vise à passer en revue et à évaluer les approches les plus actuelles pour la détection précoce et la classification de diverses formes de dysfonctionnement cérébral et de déficience cognitive, en particulier parmi les syndromes ayant des effets comportementaux relativement similaires, ainsi que les stades d'un syndrome donné, en fonction des modifications de la connectivité cérébrale au repos explorées par rsfMRI, DTI, DSI, PET et MEG.