Des chercheurs ont développé une nouvelle méthode qui peut créer une image de l’activité cérébrale qui peut aider à identifier de nouveaux biomarqueurs de la santé et des maladies neurologiques


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  • Une équipe dirigée par des chercheurs du Brigham and Women’s Hospital, membre fondateur du système de santé Mass General Brigham, en étroite collaboration avec des chercheurs du Mass General Hospital et du Beth Israel Deaconess Medical Center, a développé un puissant outil de calcul pour comprendre la santé et les maladies du cerveau, fournissant une meilleure façon de caractériser l’activité du cerveau pendant le sommeil. Les chercheurs ont mis au point une nouvelle méthode qui extrait des dizaines de milliers d’événements électriques des ondes cérébrales d’une personne endormie. Les informations de ces formes d’onde sont ensuite utilisées pour créer une image de l’activité cérébrale qui semble agir comme une empreinte digitale – unique pour chaque personne et cohérente d’une nuit à l’autre. Ils ont ensuite utilisé leur approche pour identifier de nouveaux biomarqueurs potentiels dans l’activité cérébrale des personnes atteintes de schizophrénie. Leurs conclusions sont publiées dans la revue, DORMIR. Le boursier postdoctoral, Patrick Stokes, PhD, était le premier auteur de l’étude et l’auteur principal était Michael Prerau, PhD, neuroscientifique associé et directeur du noyau de traitement du signal neurophysiologique dans la division du sommeil et des troubles circadiens au Brigham.

    « Ce travail élargit la façon dont nous pouvons regarder l’activité cérébrale pendant le sommeil », a déclaré Prerau. « En allant au-delà des notions traditionnelles qui divisent le continuum complexe du sommeil en catégories et classes de formes d’onde spécifiques, nous pouvons révéler de nouveaux types de signaux et de dynamiques qui peuvent être importants pour comprendre la santé et les maladies du cerveau. »

    Les scientifiques étudient généralement l’activité cérébrale pendant le sommeil à l’aide de l’électroencéphalogramme, ou EEG, qui mesure les ondes cérébrales au niveau du cuir chevelu. À partir du milieu des années 1930, l’EEG du sommeil a d’abord été étudié en examinant les traces d’ondes cérébrales dessinées sur une bande de papier par une machine. De nombreuses caractéristiques importantes du sommeil sont encore basées sur ce que les gens pouvaient le plus facilement observer il y a près d’un siècle dans les traces de formes d’onde complexes. Même les derniers algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement du signal pour détecter les formes d’onde du sommeil sont jugés en fonction de leur capacité à recréer l’observation humaine. Dans cette étude, les chercheurs ont demandé : que pouvons-nous apprendre si nous élargissons notre notion des ondes cérébrales du sommeil au-delà de ce qui était historiquement facile à identifier à l’œil ?

    Un ensemble particulièrement important d’événements d’ondes cérébrales du sommeil est appelé fuseaux du sommeil. Ces fuseaux sont de courtes formes d’onde d’oscillation, qui durent généralement moins de 1 à 2 secondes, qui sont liées à notre capacité à convertir des souvenirs à court terme en souvenirs à long terme. Les modifications de l’activité du fuseau ont été associées à de nombreux troubles tels que la schizophrénie, l’autisme et la maladie d’Alzheimer, ainsi qu’au vieillissement naturel. Dans cette étude, plutôt que de rechercher l’activité du fuseau selon la définition historique, l’équipe a développé une nouvelle approche pour extraire automatiquement des dizaines de milliers d’événements de forme d’onde de type fuseau court à partir des données EEG tout au long de la nuit. Ensuite, au lieu d’examiner les formes d’onde en termes d’étapes de sommeil fixes (c.-à-d. Éveil, REM et stades non REM 1 à 3) comme le font les études de sommeil standard, ils ont caractérisé le continuum complet des changements graduels qui se produisent dans le cerveau pendant dormir. En utilisant toutes ces données, l’équipe a créé des représentations graphiques appelées puissance d’oscillation lente et histogrammes de phase, qui fournissent une visualisation puissante de l’activité de toutes les formes d’onde en fonction de la profondeur du sommeil continu et de l’activité synchronisée dans le cortex. « Cela démontre encore la richesse des informations que la notation manuelle traditionnelle laisse sur la table », a déclaré le co-auteur Shaun Purcell, PhD, du département de psychiatrie du Brigham.

    Lorsque l’équipe a examiné un groupe de participants en bonne santé, chacun avec deux nuits d’enregistrements de sommeil, les schémas observés semblaient être presque comme des empreintes digitales – très spécifiques à chaque personne avec une forte cohérence d’une nuit à l’autre. Ces résultats suggèrent de nouvelles façons dont l’activité cérébrale diffère d’une personne à l’autre, même au sein de groupes de personnes en bonne santé sélectionnés comme groupes de contrôle. Les chercheurs ont ensuite comparé l’activité entre les sujets sains et une population de personnes atteintes de schizophrénie, un trouble qui réduit l’activité du fuseau. En utilisant leur approche, l’équipe a non seulement vu les différences connues chez les participants atteints de schizophrénie, mais a également trouvé des différences dans d’autres formes d’onde en forme de fuseau se produisant à d’autres fréquences dans le cerveau. Cela suggère de nouveaux biomarqueurs EEG potentiels de la schizophrénie qui pourraient être utiles pour mieux comprendre les mécanismes du trouble et dans le développement de traitements ciblés.

    « Cette approche est vraiment excitante », a déclaré le co-auteur Dara Manoach, PhD, du Département de psychiatrie du Massachusetts General Hospital. « Nous sommes impatients de voir comment nous pouvons améliorer notre compréhension, non seulement de la schizophrénie, mais aussi d’autres troubles neurodéveloppementaux caractérisés par des différences de sommeil, comme l’autisme et l’épilepsie pédiatrique. »

    « Nous commençons tout juste à comprendre l’étendue de la neurodiversité qui existe au sein de la population générale », a déclaré Prerau. « Si nous pouvons caractériser plus précisément les différences individuelles observées à la fois dans la santé et la maladie neurologiques, nous pouvons travailler à l’amélioration des diagnostics et des traitements. »

    Les co-auteurs étaient Preetish Rath, Tom Possidente, Mingjian He, Shaun Purcell, Dara Manoach et Robert Stickgold. Michael Prerau était l’auteur principal.

    Ce travail a été soutenu par l’Institut national des troubles neurologiques et des accidents vasculaires cérébraux (R01NS096177) et l’Institut national du vieillissement (R01AG054081 (MJP).

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Hôpital Brigham et pour femmes. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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