Des biomarqueurs pour les maladies psychiatriques ? Une étude permet aux chercheurs de faire un pas de plus vers la solution

L’un des principaux défis à relever pour établir un lien entre l’activité cérébrale et le comportement est que l’activité cérébrale, mesurée par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), par exemple, est extrêmement complexe. Cette complexité peut rendre difficile la recherche de schémas d’activité récurrents chez différentes personnes ou au sein d’un même individu.

Dans une nouvelle étude, des chercheurs de Yale ont pu prendre des données d’IRMf, réduire leur complexité et, ce faisant, découvrir des schémas d’activité stables partagés par plus de 300 personnes différentes. Selon les chercheurs, ces résultats constituent une avancée prometteuse dans la découverte de biomarqueurs pour les troubles psychiatriques.

L’étude a été publié 24 septembre dans le journal PLOS Biologie.

« L’activité cérébrale humaine est très complexe et peut donc s’avérer peu fiable, notamment lorsque l’on vise la reproductibilité », explique Kangjoo Lee, auteur principal de l’étude et chercheur associé au département de psychiatrie de la faculté de médecine de Yale. « Dans cette étude, nous voulions identifier les caractéristiques de l’activité cérébrale qui étaient liées aux caractéristiques du comportement humain et qui étaient également cohérentes entre différentes personnes. »

Pour ce faire, les chercheurs ont utilisé des données IRMf provenant de 337 jeunes adultes en bonne santé, chacun d’entre eux ayant subi quatre examens IRMf de 15 minutes.

« Ces images, prises au repos, sont en fait des instantanés de l’activité cérébrale », explique Lee. « Au fil du temps, nous avons pu observer des changements instantanés de l’activité cérébrale. »

Chaque instantané représentait l’activité se produisant dans tout le cerveau à un moment donné, qui incluait de nombreux réseaux cérébraux différents engagés dans de nombreux processus différents, contribuant à la complexité des données.

Pour révéler des modèles communs dans les données, les chercheurs ont appliqué une approche appelée réduction dimensionnelle des données, qui, selon Lee, prend essentiellement des données complexes de grande dimension, comme l’activité cérébrale, et les réduit à un espace dimensionnel inférieur. L’idée est similaire à la représentation du modèle complexe d’une séquence de danse à travers un petit nombre de mouvements de base.

Après avoir réduit la complexité des données, les chercheurs ont découvert trois modèles communs d’activité cérébrale qui étaient « très récurrents chez tous les participants et au sein d’eux-mêmes », a déclaré Lee.

De plus, si ces tendances ont été observées chez tous les participants, des différences ont également été observées entre les individus. Par exemple, les chercheurs ont observé des différences en termes d’états parmi les trois auxquels les individus passaient le plus de temps, de durée de séjour dans certains états et d’états entre lesquels les individus effectuaient des transitions.

Les résultats suggèrent que ces types de modèles pourraient révéler des informations sur quelque chose de commun à différentes personnes (comme un comportement), ainsi que sur les différences individuelles liées à ces comportements ou à la façon dont ils évoluent au fil du temps.

Les chercheurs réfléchissent maintenant à la manière dont cette approche pourrait être appliquée aux troubles psychiatriques.

« Nous avons étudié ici des adultes en bonne santé, mais si nous effectuions une analyse similaire dans une population clinique, nous pourrions trouver des schémas cérébraux récurrents qui sont partagés par cette population mais pas par des individus en bonne santé », a déclaré John Murray, co-auteur principal de l’étude, ancien professeur de psychiatrie et de physique à Yale, aujourd’hui professeur au Dartmouth College. « Par conséquent, ces schémas communs pourraient représenter des biomarqueurs de maladies psychiatriques utiles dans les contextes cliniques. »

L’étude actuelle vient appuyer cette idée. Les chercheurs ont découvert que les modèles dans lesquels les gens passaient plus de temps et les modèles vers lesquels ils passaient étaient associés aux fonctions cognitives, à la régulation des émotions et à la consommation d’alcool et de substances.

« La découverte de schémas cérébraux récurrents dans les populations cliniques pourrait nous en dire plus sur l’activité neuronale associée à des symptômes spécifiques et sur la façon dont elle diffère selon les individus », a déclaré Lee.