Des chercheurs de l'Institut de Neurosciences (IN), un centre conjoint du Conseil National de Recherche Espagnol (CSIC) et de l'Université Miguel Hernández (UMH) d'Elche, en collaboration avec une équipe de l'Institut de Neurosciences de Transylvanie (Roumanie), et en collaboration avec des experts de l'Université Polytechnique de Valence, ont développé une approche innovante pour étudier les connexions cérébrales à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Récemment publiée dans Systèmes cellulairesce travail introduit une nouvelle façon de comprendre l'architecture cérébrale à travers des réseaux fonctionnels dynamiques, remettant en question l'approche statique traditionnelle.
L’étude a révélé que les retards de communication entre les régions cérébrales sont essentiels pour comprendre l’organisation des réseaux fonctionnels. Contrairement aux méthodes conventionnelles qui font la moyenne d’un seul réseau statique, l’équipe a utilisé une approche qui étudie l’évolution temporelle de la force des connexions, en analysant leur distribution statistique plutôt que leur activation moyenne. Cela leur a permis de découvrir une architecture cérébrale à la fois robuste et dynamique.
La vitesse de connexion entre les régions cérébrales et les temps d'intégration sont variables, ce qui introduit des délais de communication. Notre objectif a été d'intégrer ces délais dans l'analyse de la connectivité fonctionnelle pour développer une méthode plus précise et plus sensible. »
Santiago Canals, chercheur, laboratoire de Pasticité des Réseaux Cérébraux à l'IN
Les résultats de cette recherche révèlent l'existence d'une ossature fonctionnelle formée d'interactions robustes et sans délai, complétées par un grand nombre de connexions plus faibles dont la force fluctue au fil du temps, ajoutant de la flexibilité à l'architecture fonctionnelle du cerveau. « Cette approche dynamique capture mieux la réalité en constante évolution du cerveau. Elle nous a permis d'obtenir des résultats comparables chez les rats, les ouistitis et les humains, avec une cohérence extraordinaire lorsque le même sujet est scanné de manière répétée au fil du temps, ce qui est peu courant dans le domaine de la résonance magnétique », souligne Canals.
L'une des découvertes les plus importantes de l'étude est l'identification de la « colonne vertébrale » – un ensemble de connexions fonctionnelles robustes et stables qui servent de noyau à la communication dans le cerveau. Bien que ces connexions représentent moins de 10 % de toutes celles étudiées, elles jouent un rôle crucial dans la cohésion globale des réseaux cérébraux, en maintenant une connectivité robuste qui assure une communication efficace entre les différentes régions. « L'efficacité de la communication réseau est considérablement réduite lorsque ces connexions sont compromises, ce qui souligne leur importance dans la structure fonctionnelle du cerveau. Pendant ce temps, les connexions plus faibles et plus dynamiques amplifient les états fonctionnels potentiels du système, offrant ainsi de la flexibilité », conclut Canals.
Pour mener cette étude, les scientifiques ont utilisé des données d’IRMf provenant de rats, de primates non humains, d’humains et de patients souffrant de troubles liés à la consommation d’alcool. Ces résultats ouvrent de nouvelles perspectives pour identifier des biomarqueurs cérébraux plus précis et plus sensibles, capables de détecter des altérations subtiles des réseaux neuronaux, ce qui pourrait avoir des implications importantes pour le diagnostic des maladies neuropsychiatriques.
Ces résultats ont été rendus possibles grâce à une collaboration internationale conjointe qui a réuni des experts de divers domaines. Canals souligne que la recherche n'a été possible qu'avec une équipe multidisciplinaire. Le laboratoire dirigé par Maria Ercsey-Ravasz à l'Institut transylvanien des neurosciences (TINS) possède une vaste expérience dans la physique des réseaux complexes. Dans le même temps, le laboratoire de Raul C. Muresan dans la même institution se concentre sur le développement d'outils avancés pour l'analyse des séries chronologiques. Le groupe de David Moratal du Centre de biomatériaux et d'ingénierie tissulaire (CBIT) de l' Université Polytechnique de Valence ont également contribué à l’étude.
Ce travail a été possible grâce au financement du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne, du programme ERA-Net NEURON, de l'Agence espagnole de recherche (AEI), du Fonds européen de développement régional (FEDER), du ministère espagnol de la Santé, des Services sociaux et de l'Égalité, du programme PROMETEO de la Generalitat Valenciana, du programme Severo Ochoa pour les centres d'excellence en R&D, du projet Human Brain Partnering Project ERANET-FLAG-ERA-ModelDXConsciousness et du projet ERANET-NEURON-2-UnscrAMBLY, de l'Autorité nationale de la Société roumaine pour la recherche scientifique et l'innovation et de la Société allemande de recherche (DFG).
