Thèse soutenue

Neurophysiologie des réseaux corticaux associés à une tâche de reversal learning : application de la spectroscopie proche infrarouge (fNIRS)
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Auteur / Autrice : Charlotte Piau
Direction : Fabrice WalloisMahdi Mahmoudzadeh
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biologie-Santé. Neurosciences et traitement du signal
Date : Soutenance le 16/12/2021
Etablissement(s) : Amiens
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, technologie et santé (Amiens)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de recherches sur l'analyse multimodale de la fonction cérébrale (Amiens)
Jury : Président / Présidente : Laure Ibernon
Examinateurs / Examinatrices : Mircea Polosan, Olivier David
Rapporteurs / Rapporteuses : Nadège Roche-Labarbe, Julien Bastin

Résumé

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Notre comportement au quotidien nécessite une adaptation constante à notre environnement via la prise en compte d'informations et l'élaboration d'actions qui en découlent. Ce processus peut sembler banal et instinctif mais c'est le fruit d'un traitement élaboré et complexe de la part de notre cerveau et de différentes sous-structures clefs. Le traitement cortical est le socle des fonctions cognitives dont le siège est situé au niveau du lobe frontal. Parmi ces fonctions cognitives, la flexibilité comportementale demande un ajustement rapide pour adapter ou "stopper" un comportement en fonction des signaux reçus. Plusieurs pathologies sont caractérisées par des difficultés à mettre à jour ce comportement, notamment les pathologies liées à des compulsions et à la désinhibition comme la maladie de Parkison ou les troubles obsessionnels compulsifs (TOCs). Pour mesurer les activités corticales associées à cette fonction cognitive, différents outils peuvent être utilisés. Plusieurs études ont déjà été menées à l’aide de l'électroencéphalogramme (EEG) ou de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Notre choix s'est porté sur une technique non invasive et offrant une meilleure résolution temporelle : la spectroscopie proche infrarouge (functionnal Near InfraRed Spectroscopy). Elle analyse l'activité corticale via la mesure des modifications de la réponse hémodynamique (changement de concentration en hémoglobine oxygène et désoxygénée). Elle apparaît plus pertinente pour une appréciation de l'activité corticale en continu. De plus, pour des sujets implantés, la fNIRS permet de tenir compte de la présence d'électrodes profondes, ce qui est difficilement réalisable avec l'IRMf. Cependant, à ce jour, aucune étude fNIRS n'a été menée autour de la flexibilité. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés, via l'outil fNIRS, aux activations corticales associées à une tâche de flexibilité : l'apprentissage par inversion (reversal learning - RLT). L'étude a été menée auprès de sujets sains via des apprentissages par inversion par récompenses (condition reward) et par punition (condition punishment). Les résultats obtenus permettent d'approfondir les études antérieures obtenues en IRMf et mettent en évidence une sensibilité hémisphérique dépendante de la condition. Ainsi nous avons mis en évidence l'implication de l'hémisphère gauche en condition reward, caractérisée par une activation précoce du cortex dorsolatéral préfrontal (DLPFC) gauche suivi de l'activation du gyrus frontal inférieur (IFG) gauche puis en condition punishment, l'implication du cortex orbitofrontal (OFC) et de l'hémisphère droit (r-DLPFc et r-IFG). Ces travaux confirment l'utilisation de l'imagerie fNIRS dans les tâches d'apprentissage par inversion comme stratégie translationnelle, en particulier chez les sujets qui ne peuvent pas subir d'enregistrements IRMf. De plus, ce travail de thèse, a permis aussi de développer et d'exploiter différentes pistes d'améliorations de l'outil fNIRS utilisé : un prototype développé au sein du laboratoire en vue d'une commercialisation future