Imagerie ultrasonore dynamique de la fonction neuromusculaire

Dynamic quantitative ultrasound imaging of neuromuscular function

• Auteur / Autrice : Salomé Vignat
• Direction : Quentin Grimal, Véronique Marchand-pauvert
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Acoustique
• Date : Inscription en doctorat le 30/09/2024
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Imagerie Biomédicale
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Ultrasons et imagerie pour la caractérisation de la qualité osseuse

Mots clés

Mots clés libres

Motor neuron

Emg

Mechanical wave

Emg

Motoneurone

Onde mécanique

Résumé

Chez l'homme, la fonction neuromusculaire est bien explorée d'un point de vue électrique grâce à l'électromyogramme (EMG). Cependant, l'EMG fournit peu de détails spatiaux pour l'étude d'unités motrices uniques. En outre, l'EMG a une sensibilité assez faible et peut être complexe à interpréter. L'EMG n'est pas sensible à la plasticité neuromusculaire dans des conditions physiologiques et pathologiques. Malgré ses limites, l'EMG reste la technique de référence pour l'évaluation de la fonction neuromusculaire, pour le diagnostic des maladies neuromusculaires et pour les études de physiologie de l'exercice et la médecine de réadaptation. La fonction musculaire est également étudiée d'un point de vue mécanique : la production de force globale d'un muscle est principalement enregistrée à l'aide de capteurs de force, sans rendre compte de la mécanique des unités motrices individuelles. Les limites des méthodologies existantes nous amènent à proposer des approches alternatives pour faire progresser notre compréhension de la fonction neuromusculaire, pour une utilisation en recherche clinique, et pour définir des biomarqueurs plus sensibles pour certaines maladies neurologiques telles que la sclérose latérale amyotrophique (SLA). L'imagerie musculaire fonctionnelle par ultrasons (UFMI) a été proposée pour étudier le territoire et la cinétique de contraction d'unités motrices isolées. Des séquences ultrasonores ultrarapides sont utilisées pour enregistrer plusieurs milliers d'images par seconde. Le mouvement des tissus est ensuite quantifié à partir des images ou des signaux radiofréquence. En utilisant à la fois l'imagerie échographique et des acquisitions EMG haute densité, il semble possible d'isoler temporellement et spatialement les contributions des différentes unités motrices. De plus, la propagation de l'onde électromécanique lors des contractions évoquées peut être suivie, ce qui pourrait fournir des informations supplémentaires sur le délai électromécanique. L'UFMI produit une grande quantité de données encore peu explorées. L'objectif du projet est de mettre en œuvre et de valider une nouvelle stratégie UFMI pour cartographier et caractériser en profondeur les unités motrices. Nous nous concentrerons en partie sur l'interprétation quantitative du mouvement des tissus. Cette interprétation est complexe en raison d'une superposition de mouvements passifs et actifs des fibres musculaires et du fait que la taille des fibres est plus petite que la résolution de l'image. Enfin, nous évaluerons la valeur ajoutée de la technique pour des applications choisies en physiologie et pathologie musculaires. Le doctorant devra (1) développer un modèle de simulation ; (2) développer des fantômes pour réaliser des expériences contrôlées ; et (3) réaliser des expériences in vivo chez l'homme et la souris avec des protocoles originaux dédiés au suivi du mouvement des unités motrices individuelles et à la quantification de la cinétique du mouvement des fibres. Le doctorant développera les séquences d'imagerie échographique dédiées, les configurations et les pipelines de traitement du signal et de l'image. Le principal résultat attendu est une approche validée pour quantifier la cinétique de contraction. Une analyse approfondie du mouvement des tissus chez l'homme et sur le modèle animal, ainsi que des simulations et des expériences fantômes dans des conditions contrôlées fourniront un éclairage sans précédent de la propagation des ondes électromécaniques dans les tissus musculaires. Ce projet doctoral est un projet multidisciplinaire impliquant trois équipes du Laboratoire d'Imagerie Biomédicale (LIB) spécialisées dans les maladies neuromusculaires et la physiologie musculaire (V. Marchand-Pauvert), l'imagerie cardiaque échographique (S Salles) et l'imagerie quantitative des tissus musculo-squelettiques (Q Grimal), et un laboratoire de neurosciences de l'Université Paris Descartes (G Caron).

In humans, the neuromuscular function is well explored from an electrical perspective using electromyogram (EMG). However, EMG provides little spatial detail for investigating single motor units. Additionally, EMG has a rather low sensitivity and may be complex to interpret. On top of this, EMG is not sensitive to neuromuscular plasticity in physiological and pathological conditions. Despite its limitations, EMG remains the reference technique for assessing neuromuscular function for diagnosing neuromuscular diseases, and for studies on exercise physiology, sports, and rehabilitation medicine. Muscle function is also investigated from a mechanical perspective: mainly the global force production of a muscle is recorded with force sensors, overlooking the mechanics of individual motor units. The inherent limitations of existing methodologies underscore the need for alternative approaches to advance our understanding of neuromuscular function, for use in clinical research to evaluate new therapeutic strategies, and to define more sensitive biomarkers for some neurological diseases such as Amyotrophic lateral sclerosis (ALS). Ultrasound functional muscle imaging (UFMI) has been proposed to investigate the territory and the contraction kinetics of isolated motor units. Ultrafast ultrasound sequences are used to record several thousand images per second. Tissue motion is then quantified from the images or the radio-frequency signals. Using both ultrasound imaging perpendicular to muscle fibers and high-density EMG acquisitions, it seems possible to isolate temporally and spatially the independent contributions of different motor units during voluntary contractions. Additionally, the propagation of the electromechanical wave during evoked contractions (direct muscle stimulation) in the direction of the muscle fibers can be tracked, which could yield additional insight into the electromechanical delay, i.e. the time between electrical activation of the muscle and force production. UFMI yields a large amount of data that has been little explored. The aim of the project is to implement and validate a new UFMI strategy to map and characterize in depth the motor units. We will in part focus on the quantitative interpretation of the motion of the tissue as captured with ultrasound. This interpretation is in essence complex because of the mix of passive and active motion of muscle fibers and because the size of the fibers is smaller than the image resolution cell. Additionally, we will assess the added value of the technique for selected applications in muscle physiology and pathology. The doctoral student will (1) develop a simulation framework; (2) develop phantoms to perform controlled experiments; and (3) perform in vivo experiments in humans and mice with original protocols dedicated to tracking the motion of individual motor units, quantifying the fiber motion kinetics and relate it to force production. The doctoral student will develop the dedicated ultrasound imaging sequences, setups, and the signal and image processing pipelines. The doctoral work should yield a validated approach to quantify contraction kinetics.In-depth analysis of tissue motion in humans an the animal model, together with simulations and phantom experiments in controlled conditions will provide unprecedented insight into the electromechanical wave propagation within muscle tissue. This doctoral project is a multidiscplinary project involving three teams of the Biomedical Imaging Laboratory (LIB) involved in neuromuscular diseases and muscle physiology (V. Marchand-Pauvert), ultrasound cardiac imaging (S Salles) and quantitative imaging of musculoskeletal tissues (Q Grimal), and a collaboration with a neurosciences laboratory of University Paris Descartes (G Caron).