Un système d’imagerie pour mieux comprendre la plasticité du cerveau

11 octobre 2022

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La détection des maladies cérébrales, comme les maladies neurodégénératives, reste un défi pour la communauté médicale. En cause : la difficulté d’identifier le début de la détérioration des réseaux de neurones. Les technologies d’imagerie actuelles, telles les IRM, ne permettent pas aux médecins d’obtenir des niveaux de résolutions temporo-spatiales capables de montrer l’activité dynamique des réseaux neuronaux.

C’est le cas, par exemple, avec la maladie de Parkinson. Cette affection neurodégénérative se déclenche lors de l’accumulation pathologique intraneuronale de la protéine α-synucléine. Les agrégats de cette protéine entraînent un dysfonctionnement des neurones, puis contribuent à leur destruction. La maladie débute au niveau de la substance noire du cerveau, assemblée de neurones dont le neurotransmetteur est la dopamine. Elle se propage ensuite de circuit en circuit, selon un mode « prion-like », l’α-synucléine se comportant comme une protéine infectante sur un mode analogue à celui de la maladie de Creutzfeldt-Jakob, pour finir par atteindre le cortex cérébral.

Le professeur Marc Vérin, du CHU de Rennes, également chercheur à l’Institut des Neurosciences Cliniques de Rennes, a consacré ses travaux de recherche à la neurologie. Il s’est, notamment, spécialisé dans la compréhension de la maladie de Parkinson. C’est la difficulté à mettre en évidence les processus adaptatifs, lorsque la maladie atteint le cortex cérébral ; ils sont initialement indétectables sur le plan clinique du fait de la plasticité du cerveau : c’est ce qui a amené Marc Vérin à rechercher de nouvelles technologies d’imagerie. Le scientifique a ainsi pris contact avec l’équipe Inserm de Rennes, à l’origine du développement de la technologie d’électroencéphalographie de haute résolution (EEG-HR).

Avec ses collaborateurs, le chercheur a eu l’idée d’utiliser cette technique pour suivre le développement de la maladie de Parkinson, en utilisant une chaîne d’enregistrement reliée à un casque EEG posé sur la tête et doté de 256 électrodes réparties sur l’ensemble du scalp. Il a également associé Mahmoud Hassan, chercheur en sciences de traitement du signal, fondateur de la start-up MINDig, pour analyser la quantité très importante de données récoltées, et le Dr Manon Auffret, à la fois pharmacienne et chercheuse en neurosciences. La technologie développée propose des images dynamiques du fonctionnement cérébral couplant pour la première fois une excellente résolution temporelle, à l’échelle de la milliseconde, avec une très bonne résolution spatiale, facile à utiliser et à moindre coût. « Cette technologie permet de voir ce que la clinique ne peut pas voir, et elle est facilement exportable » résume Marc Vérin.

L’équipe de Marc Vérin a pu mettre en évidence la capacité du cerveau à s’adapter à la perte de neurones : « C’est le piège de la neuroplasticité, qui masque pendant de nombreuses années les conséquences cliniques de l’atteinte corticale. » Cette avancée médicale permet aujourd’hui de mieux détecter le mode évolutif de la maladie de Parkinson. À l’avenir, l’EEG-HR pourrait être utilisé dans un grand nombre de cas, pour prédire la résistance au traitement lors d’une dépression, par exemple, ou pour évaluer l’effet d’une nouvelle molécule. Afin de rendre accessible cette technologie au plus grand nombre, le chercheur et son équipe ont décidé d’installer une plateforme d’EEG-HR dans le CIC-IT du CHU de Rennes, centre dédié aux technologies en santé. Elle devrait être disponible dès 2023 et sera mise à la disposition des cliniciens et des chercheurs.

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