Imagerie de la fonction des connexions cérébrales humaines

Neuroimaging the white matter function in the living human brain

• Auteur / Autrice : Victor Nozais
• Direction : Michel Thiebaut de Schotten
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Soutenance le 27/03/2023
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Talence, Gironde ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des Maladies Neurodégénératives
• Jury : Président / Présidente : Thomas Tourdias
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thomas Tourdias, Daniel Margulies, Alexander Leemans, Sandra Chanraud, Emmanuelle Volle
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Daniel Margulies, Alexander Leemans

Mots clés

Mots clés contrôlés

Substance blanche

Connectome

Imagerie du tenseur de diffusion

Cerveau

Réseaux cérébraux

Mots clés libres

Cerveau humain

Réseaux fonctionnels cérébraux

Imagerie de diffusion et tractographie

Connectome

Substance blanche

Human brain

Functional brain networks

Diffusion imaging and tractography

Connectome

White matter

Résumé

Le projet de thèse s’est organisé autour de la problématique de cartographie fonctionnelle de la matière blanche du cerveau humain, relativement peu explorée pour le moment. La cartographie fonctionnelle consiste à associer les fonctions cognitives avec leurs substrats neuronaux, et ainsi obtenir une meilleure compréhension des relations entre structure et fonction organisant le cerveau. Or, en neuroimagerie chez l’être humain, la cartographie fonctionnelle du cerveau est majoritairement focalisée sur l’étude de la matière grise. Ce biais découlerait de limitations techniques des méthodes d'exploration, en particulier en imagerie par résonance magnétique (IRM). Il en résulte un biais conceptuel, une vision des réseaux cognitifs limitée à la matière grise. Et bien que la majorité des synapses soit en effet concentrée dans la matière grise, ignorer la connectivité cérébrale médiée par les axones (dans la matière blanche) lors de l’étude fonctionnelle du cerveau limite notre compréhension des interactions entre différentes régions cérébrales et l’émergence des fonctions cognitives.Pour permettre à la communauté de dépasser ces barrières techniques et conceptuelles, nous avons focalisé la première étude de la thèse sur le développement d’une méthode, le Functionnectome, capable de combiner les informations fonctionnelles et celles de connectivité structurelle issues de l’IRM. Cette approche offre une vision plus intégrée du cerveau et permet de représenter les circuits cognitifs directement sur la matière blanche dont ils émergent.Lors de la deuxième étude, nous nous sommes penchés sur la caractérisation de l’organisation fonctionnelle du cerveau à l’échelle globale, aussi bien dans la matière grise que dans la matière blanche. Pour cela, nous avons mis à profit le paradigme de “repos” en IRM fonctionnel (IRMf), c'est-à-dire l’étude des fluctuations spontanées du signal fonctionnel cérébral hors tâche cognitive spécifique (et donc au repos). Ces fluctuations sont généralement utilisées pour détecter les réseaux du repos dont elles émergent. Ces réseaux peuvent alors être utilisés pour caractériser fonctionnellement l’intégralité de la matière grise. Dans notre étude, nous avons employé le Functionnectome pour combiner le signal de repos classique avec l’information de connectivité de la matière blanche, et ainsi étudier les réseaux du repos directement sur la matière blanche. Nous avons ainsi créé WhiteRest, le premier atlas complet des réseaux du repos présentant à la fois leur couverture de la matière grise et de la matière blanche. Nous avons ensuite validé WhiteRest en associant certains de ces réseaux à des données de lésions cérébrales dans la matière blanche, démontrant une adéquation entre symptômes et perturbation des réseaux étudiés.Enfin, lors de la troisième étude, nous nous sommes penchés sur l’amélioration des données de connectivité structurelles que nous fournissons avec le Functionnectome. Ces données, générées par tractographie, ont ainsi pu être mieux optimisées pour l’analyse structuro-fonctionnelle du Functionnectome. Tout d’abord, nous avons amélioré l’interface entre la matière grise et les fibres de matière blanche, permettant une meilleure intégration des deux types d’information. Ensuite, nous avons divisé les fibres par type de connexion (association, projection, ou commissurale), ce qui a permis de réduire certains effets négatifs de croisement de fibres dans la matière blanche et de faciliter l’interprétation des cartes fonctionnelles générées grâce au Functionnectome.En conclusion, à travers le Functionnectome, nous avons créé un nouveau cadre technique et conceptuel pour réintégrer la matière blanche au centre de notre compréhension des réseaux cognitifs. Nous espérons que la démonstration de son efficacité encourage la communauté à poursuivre et étendre cette nouvelle approche de l’étude fonctionnelle du cerveau.

This PhD project is focused on the functional mapping of the white matter of the human brain, which is relatively unexplored at the moment. Functional mapping consists in associating cognitive functions with their neuronal substrates, thus obtaining a better understanding of the relationships between structure and function organising the brain. However, functional mapping of the brain has mainly been focused on the study of grey matter in human neuroimaging. This bias comes from limitations in the methods, in particular magnetic resonance imaging (MRI), that results in a conceptual bias, a vision of cognitive networks limited to grey matter. And although the majority of synapses are indeed concentrated in grey matter, ignoring axon-mediated brain connectivity (in white matter) when studying brain function limits our understanding of the interaction between brain regions and the emergence of cognitive functions.To enable the community to overcome these conceptual and technical barriers, we focused the first study of the thesis on the development of a method, the Functionnectome, that combines functional and structural connectivity information from MRI to offer a more integrated view of the brain and allow cognitive circuits to be represented directly on the white matter.In the second study, we focused on characterising the brain’s functional organisation on a global scale in both grey and white matter. For this purpose, we used the "resting-state" paradigm in functional MRI (fMRI), i.e. the study of spontaneous fluctuations in the brain's functional signal outside of a specific cognitive task (and therefore, at rest). These fluctuations generally reveal resting-state networks, which can then be used to functionally characterise the entire grey matter. In our study, we used the Functionnectome to combine the classical resting-state signal with white matter connectivity information, and thus study resting-state networks directly on white matter. We thus created WhiteRest, the first comprehensive atlas of resting-state networks showing both their grey and white matter coverage. We then validated WhiteRest by associating some of these networks with brain lesions in the white matter, demonstrating a match between symptoms and disruption of the studied networks.Finally, in the third study, we focused on improving the structural connectivity data we provide with the Functionnectome. These data, generated by tractography, were better optimised for the structural-functional analysis of the Functionnectome. First, we improved the interface between grey matter and white matter fibres, allowing better integration of the two types of information. Second, we divided the fibres according to their type of connectivity (association, projection, or commissural), which reduced some of the negative effects of fibre crossing in the white matter, and facilitated the interpretation of the functional maps generated by the Functionnectome.In conclusion, through the Functionnectome, we have created a new technical and conceptual framework to reintegrate white matter at the centre of our understanding of cognitive networks in the healthy brain. We hope that the demonstration of its effectiveness will encourage the community to pursue and extend this new approach to the functional study of the brain.