ALZHEIMER: 13 réseaux cérébraux pour une détection précoce – Nature Communications

L’observation de la dynamique de 13 réseaux du cerveau par IRMf permet de diagnostiquer la maladie d’Alzheimer, conclut cette étude de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. Une nouvelle technique d’imagerie non invasive pour la détection précoce de la maladie d’Alzheimer, très probablement généralisable au diagnostic des autres troubles neurologiques, présentée dans la revue Nature Communications.

Plusieurs types d’informations peuvent être obtenus à partir de l’observation des flux sanguins à travers le cerveau. Quand une zone du cerveau est activée, le flux sanguin augmente tout comme l’oxygénation. En observant ces variations de flux sanguin par imagerie non-invasive, il est donc possible de déterminer quelles sont les zones activées à un moment donné et comment ces différentes zones communiquent ensemble.

C’est le principe de cette nouvelle technique de modélisation et d’imagerie médicale qui  » part  » de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle" (IRMf), complétée par un modèle mathématique permettant de nettoyer les signaux imparfaits renvoyés par l’IRMf. Cette technique combinée permet d’obtenir une image précise et dynamique du débit sanguin dans le cerveau et de visualiser les zones activées et  » éteintes « . Le résultat ? L’obtention d’une cartographie dynamique des zones activées simultanément dans le cerveau.

Après correction, les chercheurs identifient 13 réseaux principaux, émetteurs des signaux les plus forts. En moyenne, 4 de ces réseaux travaillent en même temps, contrairement à l’idée reçue d’une activation successive des différentes zones. Cette nouvelle image ouvre évidemment de nouvelles perspectives pour le diagnostic précoce des troubles neurologiques comme Alzheimer, une maladie dans laquelle ces réseaux se décomposent au fil du temps, mais aussi pour la plupart des troubles neurologiques caractérisés par la rupture de réseaux de neurones. De plus, comprendre comment les zones et les réseaux interagissent permet de mieux comprendre le développement de ces différents troubles et de les caractériser.

En conclusion, un usage un peu  » amélioré  » de l’IRMf permettrait d’optimiser la détection et le diagnostic de ces troubles. Et même, dans un premier temps d’identifier les patients à risque. Enfin, cette technique permettrait aussi de tester les effets de nouveaux médicaments. Enfin, on ne peut oublier l’opportunité que représente la technique, pour mieux comprendre les altérations de connexions dans les troubles du spectre autistique.

Source: Nature Communications 16 July 2015 doi:10.1038/ncomms8751 Transient brain activity disentangles fMRI resting-state dynamics in terms of spatially and temporally overlapping networks (Visuel@EPFL / Dimitri Van De Ville)

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