En utilisant l'un des plus grands ensembles de données d'IRM sur la durée de vie à ce jour, les chercheurs ont découvert les quatre moments critiques où le câblage du cerveau se réorganise, révélant ainsi comment nos réseaux neuronaux se développent, se stabilisent et finissent par décliner avec l'âge.
Étude : Tournants topologiques tout au long de la vie humaine. Crédit image : PeopleImages/Shutterstock.com
Dans une étude publiée dans Communications naturellesles chercheurs ont cartographié le développement topologique structurel tout au long de la vie humaine.
À mesure que nous avançons dans la vie, la structure et la fonction du cerveau changent de différentes manières. Sa topologie, les modèles complexes qui définissent la manière dont les connexions neuronales sont organisées, évolue également avec l'âge. Elle est associée à des résultats comportementaux, mentaux et cognitifs. Des études ont noté des différences significatives dans la topologie structurelle liées au développement de la durée de vie et aux différences individuelles.
Sommaire
Les modèles de connectivité structurelle sont liés au comportement et à la santé
Dans la présente étude, les chercheurs ont cartographié le développement topologique structurel tout au long de la vie humaine. Ils ont utilisé des données d’imagerie de diffusion provenant de neuf ensembles de données dans un échantillon transversal d’individus neurotypiques. Douze métriques de la théorie des graphes, c'est-à-dire des mesures d'intégration, de ségrégation et de centralité, ont été calculées pour l'analyse topologique. Les métriques de centralité étaient la centralité du sous-graphe (la somme pondérée de toutes les marches fermées d'un nœud) et la centralité intermédiaire (la fraction des longueurs de chemin les plus courtes passant par le nœud).
Les mesures de ségrégation ont montré comment le réseau cérébral se divise en groupes distincts et densément connectés. Ceux-ci comprenaient :
- Modularité (dans quelle mesure le réseau se sépare-t-il en groupes de nœuds qui ne se chevauchent pas)
- S-core (le plus grand sous-réseau défini par la force de connexion, qui avait tendance à augmenter plus régulièrement avec l'âge)
- K-core (le plus grand sous-réseau défini par le degré de nœud)
- Coefficient de clustering (à quelle fréquence les voisins d'un nœud sont également connectés les uns aux autres)
- structure noyau-périphérie (l'organisation des nœuds en un noyau dense et une périphérie clairsemée)
- Efficacité locale (avec quelle efficacité les nœuds voisins peuvent communiquer via des chemins courts)
Métriques d'intégration incluses
- Efficacité globale (longueur moyenne du chemin le plus court inverse)
- Résistance (somme des poids des bords)
- Longueur de trajet caractéristique (la longueur moyenne du trajet le plus court du réseau)
- Petit monde (le rapport entre le coefficient de regroupement et la longueur du trajet caractéristique).
La répartition par âge variait de 0 à 90 ans dans les ensembles de données. Des analyses topologiques ont été effectuées sur des réseaux seuillés à une densité fixe (10 %) pour permettre des comparaisons cohérentes entre les âges.
Trajectoires métriques de durée de vie
Il y a eu des fluctuations significatives de l’efficacité globale tout au long de la vie, culminant à 29 ans avant de décliner jusqu’à un minimum à 90 ans. La puissance moyenne du réseau a connu une augmentation linéaire significative, culminant à 90 ans.
La longueur du trajet caractéristique et la petitesse du monde présentaient des tendances inverses à l'efficacité globale. La modularité a montré des fluctuations significatives tout au long de la durée de vie, avec un minimum à 31 ans et un maximum à 90 ans. Dans le même temps, la structure noyau/périphérie a montré des fluctuations plus importantes que la modularité, atteignant un minimum à 55 ans et un maximum à 20 ans.
Le noyau S a augmenté de manière relativement linéaire, atteignant un minimum à 12 ans et un maximum à 90 ans. Le K-core n’a montré aucun changement significatif selon l’âge. Les mesures de ségrégation locale, telles que le coefficient de regroupement et l’efficacité locale, ont augmenté de manière plus linéaire avec l’âge, atteignant un maximum à 90 ans. La centralité intermédiaire a également fluctué tout au long de la durée de vie, tandis que la centralité des sous-graphes a montré une augmentation plus linéaire.
De nombreuses mesures topologiques étaient fortement corrélées, véhiculant des caractéristiques redondantes et uniques. Par conséquent, la dimensionnalité des données a été réduite pour explorer les changements non linéaires dans la topologie de la durée de vie en utilisant un apprentissage multiple. Des mesures significatives prévues par l’âge ont été utilisées pour construire des variétés. Au total, 968 approximations et projections uniformes (UMAP) ont été créées pour capturer des informations aux niveaux mondial et local.
Par la suite, des collecteurs ont été utilisés pour déterminer les points tournants. Des tournants majeurs ont été identifiés vers les âges de 9, 32, 66 et 83 ans, qui ont défini cinq époques de la vie. Les changements au fil des époques ont été évalués à l’aide des corrélations de Pearson pour déterminer les relations entre les mesures topologiques et l’âge. Des modèles régularisés d'opérateur de retrait et de sélection le moins absolu (LASSO) ont été utilisés pour identifier la ou les métriques à l'origine de ces relations.
Les tournants définissent cinq époques de développement distinctes
L'époque 1 allait de zéro à neuf ans, couvrant la petite enfance jusqu'à l'enfance. Huit mesures ont montré des corrélations significatives à cette époque. Le coefficient de regroupement était le prédicteur topologique de l’âge le plus puissant. Un déclin de l'intégration mondiale a caractérisé le développement topologique à cette époque. À la fin de l’époque 1, le facteur déterminant la relation âge-topologie est passé du coefficient de regroupement à la dimension du petit monde.
Il y a également eu un changement de direction, le réseau commençant à montrer une intégration croissante. La deuxième époque allait de neuf à 32 ans, couvrant la fin de l'enfance jusqu'au début de l'âge adulte. Toutes les mesures topologiques de cette époque étaient significativement corrélées à l'âge. En général, la ségrégation au niveau local et basée sur les forces a augmenté, tandis que la modularité mondiale a diminué. À l’époque 2, la petitesse du monde était le principal prédicteur de l’âge.
De nombreux changements de direction ont été observés à la fin de l’époque 2, avec une évolution vers une intégration plus faible, une centralité plus élevée entre les deux et une modularité plus élevée. Le facteur déterminant la relation avec l’âge est également passé de l’étroitesse du monde à l’efficacité locale.
L'époque 3 allait de 32 à 66 ans, s'étendant sur trois décennies de l'âge adulte, avec 10 mesures montrant des corrélations significatives. Elle se caractérise par une augmentation de la ségrégation, une diminution de l’intégration et des changements minimes dans la centralité. Le plus grand prédicteur de l’âge à l’époque 3 était l’efficacité locale. Il n’y a eu aucun changement de direction significatif à la fin de l’époque 3 ; le facteur déterminant la relation âge-topologie est passé de l'efficacité locale à la modularité.
L'époque 4, qui s'étendait de 66 à 83 ans, marquait une transition de l'âge adulte au vieillissement précoce. Seules quatre mesures étaient significativement corrélées à l'âge à l'époque 4, caractérisée par des changements de modularité distincts, une centralité croissante et une intégration décroissante. La modularité a été identifiée comme le prédicteur de l'âge le plus puissant à l'époque 4. De plus, aucun changement significatif dans la directionnalité n'a été observé à la fin de l'époque 4, la métrique topologique déterminante passant de la modularité à la centralité du sous-graphe.
La dernière époque variait de 83 à 90 ans, s'étendant du vieillissement tardif jusqu'à l'âge maximum étudié. À l’époque 5, seule la centralité du sous-graphique était significativement corrélée à l’âge, qui était également le prédicteur de l’âge le plus puissant. Les résultats de cette dernière époque doivent être interprétés avec prudence en raison de la puissance statistique réduite dans le groupe d’âge le plus avancé.
Cinq phases de la vie capturent le développement cérébral non linéaire
Les résultats mettent en évidence des changements complexes et non linéaires dans le développement topologique qui se produisent tout au long de la vie. Les résultats illustrent un schéma de ségrégation accrue du réseau et une diminution de la relation âge-topologie au cours des années suivantes.
Les analyses ont révélé quatre tournants majeurs à 9, 32, 66 et 83 ans, marquant des phases distinctes du développement topologique avec leurs propres modèles liés à l'âge. Des contrôles approfondis de robustesse des procédures d’harmonisation, des seuils de densité et des nombreux paramètres soutiennent la stabilité de ces résultats.
Téléchargez votre copie PDF maintenant !
