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Dynamique de la connectivité fonctionnelle de l’état de repos dans le vieillissement

Le cerveau se transforme à travers le vieillissement, au niveau de sa connectivité structurelle (SC, par exemple : réduction de la connectivité anatomique entre certaines aires cérébrales) et aussi au niveau de sa connectivité fonctionnelle (FC, par exemple : corrélations réduites entre aires appartenant au « default mode »). Nous avons montré récemment (voir abstract SFN 2015) que la dynamique temporelle des réseaux fonctionnels est altérée d’une façon peut-être encore plus évidente que leur connectivité spatiale. Nos analyses de données IRMf provenant de sujets entre 18 et 80 ans ont montré que pendant l’état de repos la connectivité fonctionnelle se réorganise spontanément en traversant des périodes de stabilité relative (« FC knots ») qui s’alternent avec des phases de reconfiguration très fluide et rapide (« FC leaps »). Nous avons aussi montré que la vitesse moyenne de cette reconfiguration fonctionnelle se réduit avec l’age. En autres termes, la « fréquence d’horloge » intrinsèque du cerveau humain semble ralentir à travers le vieillissement.

Dans ce stage, l’étudiant devra se familiariser avec des méthodes d’analyse de séries temporelles IRMf et/ou EEG, en apprenant en particulier des méthodes non-linéaires et la théorie des graphes temporels. Il s’agira non plus seulement d’étudier la « fréquence d’horloge » de la FC au niveau du cerveau complet, mais de la caractériser d’une façon plus détaillée, c’est à dire région par région, pour vérifier si le ralentissement observé de la reconfiguration fonctionnelle est un phénomène global, ou qui affecte certains systèmes (cortex frontal?) plus profondément que d’autres.

Il sera aussi possible de comparer les analyses effectuées sur des sujets avec un vieillissement « sain », avec des cohortes de patients (maladies neurodégénératives, traitement neuro-pharmacologiques différents…). Le but ultime des outils de recherche que l’étudiant commencera à explorer pendant son stage de M2 serait en effet des développer des nouvelles familles de biomarqueurs fondés sur les aspects dynamiques de la connectivité fonctionnelle.

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