Identification de marqueurs IRM prédictifs de troubles cognitifs post-AVC

Identification of predictive MR markers for post-stroke cognitive disorders

• Auteur / Autrice : Clément Bournonville
• Direction : Xavier Leclerc, Renaud Lopes
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Soutenance le 06/11/2018
• Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé (Lille ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Troubles cognitifs dégénératifs et vasculaires (Lille) - Troubles cognitifs dégénératifs et vasculaires

Mots clés

Mots clés contrôlés

Médecine individualisée

Apprentissage machine

Troubles neurocognitifs

Accident vasculaire cérébral

Dissertations universitaires

Imagerie par résonance magnétique

Médecine personnalisée

Troubles de la cognition

Maladies cérébrovasculaires

Imagerie par résonance magnétique

Mots clés libres

IRM fonctionnelle de repos

AVC

Troubles cognitifs

Learning machine

Stroke

Cognitive disorders

Résumé

Au décours d’un AVC, près de 50% des patients vont développer un trouble de la cognition dans les six premiers mois suivant l’accident. Ces déficits ont la particularité de pouvoir être de natures différentes, en touchant plusieurs domaines cognitifs distincts, parfois simultanément. A l’aide de batteries de tests neuropsychologiques dédiés, ces altérations cognitives ont pu être largement décrites et caractérisées. En revanche, les mécanismes sous-jacents l’apparition de ces troubles sont encore mal compris.Grâce aux possibilités d’analyse structurelle et fonctionnelle du cerveau, l’imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique de plus en plus utilisée pour identifier de nouveaux marqueurs diagnostiques des maladies neurodégénératives. L’objectif principal de de travail de thèse était de mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques impliqués dans l’apparition de troubles cognitifs post-AVC à l’aide de méthodologies avancées en IRM.La première étude est une étude transversale comportant un versant pré-clinique chez des rats ischémiés et un versant clinique chez des patients victimes d’un AVC. Chez l’Homme, les résultats ont montré des anomalies morphologiques de l’hippocampe ainsi que des anomalies structurelles du cortex entorhinal chez les patients présentant un déficit cognitif 6 mois après AVC. Chez le rongeur, l’imagerie a montré des déformations des contours de l’hippocampe chez les rats ischémiés présentant des anomalies cognitives 6 mois après occlusion de l’artère cérébrale moyenne.Nous avons ensuite analysé les anomalies de connectivité fonctionnelle spécifiques aux troubles cognitifs survenant dans les 6 mois après un AVC chez l’Homme car certains travaux ont démontré l’importance des anomalies de communication fonctionnelle dans l’apparition des troubles cognitifs post-AVC. Nous avons ainsi identifié un réseau fonctionnel spécifique organisé autour du lobe frontal supérieur et temporal. De plus, chaque fonction cognitive était associée à un motif spécifique de connexions fonctionnelles altérées.Enfin, à l’aide d’algorithmes d’apprentissage machine, nous avons montré que ce réseau fonctionnel impliqué dans la génèse des troubles cognitifs post-AVC était un excellent marqueur prédictif des altérations cognitives chez l’Homme 3 ans après l’AVC.Ainsi, les mesures morphométriques du lobe temporal médian et de connectivité fonctionnelle globale apparaissent comme des marqueurs IRM complémentaires dans la caractérisation des troubles cognitifs post-AVC. L’ensemble de ces résultats suggèrent ainsi que des mécanismes physiopathologiques spécifiques seraient impliqués dans la survenue de des troubles cognitifs, permettant d’envisager dans l’avenir des prises en charge personnalisées pour les fonctions cognitives des patients victimes d’AVC.

After a stroke, nearly 50% of the patients are prompt to develop cognitive disorders in the first 6 months. These deficits can be various, affecting distinct cognitive functions and sometimes simultaneously. Using specific cognitive battery, these disorders can be well described and characterized. However, the mechanisms leading to the development of these cognitive impairments are poorly understood.In that sense, magnetic resonance imaging offers many possibilities for the detection of occurring cognitive disorders after a stroke. The aim of this study of to better define imaging markers that could help to better understand the physiopathology and potentially, using advances methods, predict the long-term outcome of stroke patients.First, a translational study highlighted morphological deformations of hippocampus and structural changes of entorhinal cortex in patients with a cognitive disorder 6 month after stroke compared to patients without. These alterations have also been found in a rat model of ischemia, that presented deformations of hippocampus 6 months after the ischemia compared to control animals.Second, many imaging studies reported that the post-stroke cognitive disorders could be more associated with spread dysfunctions rather than focal alteration at the lesion site. In that sense, we analyzed the functional alterations that could exist in patients with a cognitive disorder 6 months post-stroke compared to patients without. We then identified a functional network that seemed to be organized around regions in superior frontal and temporal lobes. Moreover, each cognitive function presented specific pattern of correlated connections in this network.Lastly, using machine learning algorithms, we showed that this identified functional network 6 months post-stroke can predict the diagnosis of cognitive impairment 30 months later, and also predict alterations of specific cognitive domains at the same time.Then, morphological measures of the medial temporal lobe and the global functional connectivity analyses appeared to be complementary MRI markers for the characterization of patients developing a cognitive disorder after stroke. All these results suggest then that specific physiopathological mechanisms could be involved in the appearance of post-stroke cognitive disorders, permitting to imagine potential new personalized care of post-stroke cognitive disorders.