Détecter les maladies neurologiques grâce à l'empreinte cérébrale

Enrico Amico, collaborateur scientifique et SNF Ambizione Fellow au Centre de neuroprothèses de l’EPFL et au Laboratoire de traitement d’images médicales de l’EPFL © Alain Herzog / EPFL

Enrico Amico, collaborateur scientifique et SNF Ambizione Fellow au Centre de neuroprothèses de l’EPFL et au Laboratoire de traitement d’images médicales de l’EPFL © Alain Herzog / EPFL

Un chercheur de l’EPFL a démontré que la perte de compétences cognitives peut être identifiée à travers notre empreinte cérébrale, cette cartographie des connexions entre les différentes parties du cerveau. Chez les personnes présentant déjà des symptômes, cette empreinte est moins facilement identifiable.

A l’image des empreintes digitales, notre cerveau possède lui aussi une signature le rendant unique. Depuis quelques années, les scientifiques ont démontré que notre activité cérébrale, capturée grâce à la neuro-imagerie, forme un réseau de liens propre à chacun. Par contre, la façon dont cette empreinte pourrait être utilisée ou les informations qu’elle pourrait nous donner, notamment dans le dépistage des maladies neurologiques, sont actuellement au stade de la recherche.

Une première utilisation clinique ?

Le Dr Enrico Amico, collaborateur scientifique et SNF Ambizione Fellow au Centre de neuroprothèses de l’EPFL et au Laboratoire de traitement d’images médicales de la faculté des sciences et techniques de l'ingénieur, en collaboration avec des scientifiques de l’Université de Naples Parthénope et de Aix-Marseilles Université, ont pour la première fois mis en évidence une utilisation possible au niveau clinique. En étudiant l’activité cérébrale de deux groupes, un groupe présentant un déficit cognitif léger, (avec des troubles de la mémoire, mais pas encore au stade de la démence), et un groupe « sain », ils ont découvert que l’empreinte cérébrale des personnes malades était moins facilement identifiable que celles des personnes sans symptômes.

Une empreinte plus unique chez les personnes saines

Pour déterminer cela, les scientifiques ont enregistré l’activité électromagnétique du cerveau, c’est-à-dire la mesure des champs magnétiques produits par l’activité électromagnétique des neurones, de chaque patient. « Cela nous offre une sorte de résumé de l’activité du cerveau », indique Enrico Amico.

Les participants ont été testés à deux reprises, à une minute d’intervalle, afin de cartographier à chaque fois leur empreinte cérébrale. Dans le groupe « sain », l’empreinte est tellement unique, que pour chaque personne, les chercheurs ont pu reconnaître les images l’une par rapport à l’autre dans presque 100 % des cas. Pour les personnes présentant des troubles de la mémoire, l’empreinte est beaucoup moins reconnaissable et il est plus difficile de les identifier avec certitude.

Cette étude a également démontré que les empreintes cérébrales moins facilement identifiables correspondent à celles des participants obtenant de moins bons résultats au « mini-mental state examination ». Ce test est largement utilisé cliniquement afin d’évaluer les fonctions cognitives chez les personnes présentant des signes avant-coureurs de démence.

Finalement, le Dr. Amico et ses collaborateurs ont déterminé que pour les personnes avec des symptômes, ce n’était pas une région du cerveau en particulier qui semblait affectée, mais bien l’ensemble de l’activité cérébrale. « Nous espérons que de futures recherches exploiteront le potentiel de cet outil comme diagnostic au stade préclinique », conclut le chercheur. Les résultats sont publiés dans NeuroImage.

Funding

This research project, titled “Fingerprinting the brain: network science to extract features of cognition, behavior and dysfunction,” received funding from an SNSF Ambizione grant (grant number PZ00P2_185716).

References

Pierpaolo Sorrentino, Rosaria Rucco, Anna Lardone, Marianna Liparoti, Emahnuel Troisi Lopez, Carlo Cavaliere, Andrea Soricelli, Viktor Jirsa, Giuseppe Sorrentino, Enrico Amico, Clinical connectome fingerprints of cognitive decline, NeuroImage, Volume 238, 2021, 118253, ISSN 1053-8119,
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118253