La stimulation cérébrale peut produire des effets très différents à différents moments, même lorsque le stimulus est délivré exactement de la même manière. Une nouvelle étude publiée dans Stimulation cérébralebasé sur des données cérébrales détaillées hébergées par EBRAINS, montre que l’activité continue du cerveau avant la stimulation peut prédire une grande partie de cette variabilité, ouvrant ainsi la voie à des thérapies de neuromodulation plus fiables.
La stimulation cérébrale est une technique thérapeutique et de recherche qui utilise des champs électriques ou magnétiques pour moduler l’activité neuronale, aidant ainsi à traiter des troubles tels que la dépression, la maladie de Parkinson et l’épilepsie. Pourtant, même lorsque le site et les paramètres de stimulation sont identiques, les réponses cérébrales peuvent varier plusieurs fois d’un essai à l’autre – un problème qui compromet à la fois la reproductibilité de la recherche et la fiabilité thérapeutique. Cette étude visait à savoir si l’état actuel du cerveau au moment de la stimulation pouvait expliquer cette variabilité et, si oui, quelles caractéristiques fournissaient les prédicteurs les plus fiables.
Pour répondre à cette question, les chercheurs ont analysé un ensemble de données hébergé par EBRAINS, à partir du EBRAINS Knowledge Graph, comprenant des enregistrements intracrâniens simultanés (SEEG) et du cuir chevelu (hd-EEG) de 36 patients épileptiques ayant subi une stimulation électrique intracrânienne dans le cadre de procédures de cartographie des crises cliniquement indiquées. Au cours d’environ 320 séances et plus de 10 000 stimulations individuelles, l’équipe a testé 125 mesures différentes de l’activité cérébrale avant le stimulus – y compris des marqueurs de synchronisation de réseau, de connectivité fonctionnelle et de complexité des signaux – pour déterminer lesquelles prédisaient le mieux la réponse du cerveau à la stimulation.
Les résultats ont montré que les modèles d’activité du cerveau entier prédisaient bien mieux les résultats de la stimulation que les enregistrements locaux sur un seul site, et que la prévisibilité était plus forte lorsque les réseaux sensorimoteurs et visuels étaient ciblés. Restreindre la stimulation aux essais avec des signatures pré-stimulus spécifiques a réduit la variabilité de la réponse jusqu’à 24 %, ce qui suggère que le timing de la stimulation en fonction de l’état actuel du cerveau pourrait rendre les interventions plus cohérentes et plus fiables. Notamment, ces modèles prédictifs étaient cohérents dans l’EEG intracrânien et du cuir chevelu, confortant la robustesse de l’approche et son potentiel pour des applications cliniques non invasives.
Cette étude met en valeur la valeur des ensembles de données ouverts d’EBRAINS pour permettre des analyses reproductibles à grande échelle des données de stimulation cérébrale, et pointe vers un avenir dans lequel la surveillance en temps réel de l’état du cerveau pourrait rendre les thérapies de neuromodulation plus précises et plus prévisibles.
