Thèse soutenue

Approche multi-niveaux de la connectivité cérébrale dans la maladie d'Alzheimer

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Auteur / Autrice : Jérémy Guillon
Direction : Fabrizio De Vico Fallani
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 09/11/2018
Etablissement(s) : Sorbonne université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut du cerveau et de la moelle épinière (Paris). Algorithmes, modèles et méthodes pour les images et les signaux du cerveau humain sain et pathologique
Jury : Président / Présidente : Alexandre Gramfort
Examinateurs / Examinatrices : Raffaella Lara Migliaccio, Lionel Tabourier
Rapporteurs / Rapporteuses : Alex Arenas, Dimitri Van De Ville

Résumé

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La maladie d’Alzheimer provoque des altérations de la structure des réseaux cérébraux et des fonctions cérébrales qui peuvent être modélisées par une analyse de la connectivité cérébrale. Nous avons proposé une approche en réseaux multi-niveaux pour analyser les réseaux cérébraux multi-fréquentiels et multimodaux construits à partir des enregistrements de magnétoencéphalographie (MEG), d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et de diffusion (IRMd). Les principaux résultats de ces travaux ont démontré l’existence d’un type de hubs non définis précédemment que sont les hubs inter-fréquentiels, identifiés grâce à leur coefficient de multi-participation (MPC) calculé à partir d’un réseau de connectivité cérébrale en topologie multiplexe multi-fréquentiel. Ces hubs sont impactés par la maladie d’Alzheimer, qui diminue leur capacité, naturellement très élevée, à intégrer l'information se propageant à travers différentes bandes de fréquences. Nous avons également généralisé le concept d’une structure en noyau-périphérie aux réseaux multi-niveaux afin de pouvoir ensuite l’appliquer à un modèle de connectivité cérébrale multimodale combinant des réseaux structurels et fonctionnels dans une seule et même topologie en multiplexe. Ainsi, nous avons pu identifier d’un point de vue systémique les régions les plus importantes à l’échelle du cerveau et étudier leur altération chez les patients atteints de la maladie d’Alzheimer. Cette thèse expose donc comment les réseaux complexes multi-niveaux appliqués à la connectivité cérébrale peuvent aider à comprendre l’impact de maladies neurodégénératives telles que la maladie d’Alzheimer.