Les chercheurs de l’USC Mark et de l’Institut de neuroimagerie et d’informatique Mary Stevens (Stevens INI) de la Keck School of Medicine de l’USC ont créé l’un des plus grands modèles de référence jamais développés pour le cerveau humain, en utilisant des IRM de diffusion de plus de 54 000 personnes pour tracer comment les voies de communication du cerveau se développent, mûrissent et déclinent tout au long de la vie.

Publié dans Communications naturellesl’étude fournit l’équivalent de « courbes de croissance » pour la substance blanche du cerveau – le vaste réseau de câblage neuronal qui permet aux régions du cerveau de communiquer. Le nouvel outil offre aux chercheurs une nouvelle façon de détecter des modèles subtils liés au vieillissement, à la maladie d’Alzheimer, au risque de schizophrénie et à d’autres troubles neurologiques et psychiatriques.

« Tout comme les courbes de croissance pédiatriques aident les cliniciens à déterminer si la taille ou le poids d’un enfant se développe comme prévu, ces courbes cérébrales fournissent une référence sur la façon dont les voies neuronales du cerveau changent généralement au cours de la vie », a déclaré Julio E. Villalón-Reina, MD, PhD, chercheur postdoctoral au Stevens INI et premier auteur de l’étude. « Cela nous donne un nouveau moyen puissant d’identifier le moment où le câblage cérébral d’un individu se situe en dehors de la plage attendue. »

La substance blanche est essentielle à une communication efficace dans tout le cerveau. Pour l’étudier, l’équipe a utilisé l’IRM de diffusion, une méthode d’imagerie qui suit la façon dont l’eau se déplace dans les tissus cérébraux. Étant donné que le mouvement de l’eau est façonné par des éléments microscopiques tels que les fibres nerveuses et la myéline, le revêtement protecteur qui les entoure, l’IRM de diffusion peut révéler des changements subtils dans l’organisation des tissus qui ne sont pas visibles sur les scanners cérébraux standards. Après avoir compilé les données d’IRM de diffusion de 54 583 individus répartis dans 19 ensembles de données internationaux, les chercheurs ont construit des « diagrammes de croissance et de déclin » statistiques pour les voies neuronales du cerveau, le réseau de fibres nerveuses qui relient différentes régions du cerveau et leur permet de communiquer.

Les chercheurs se sont concentrés sur quatre mesures largement utilisées de la microstructure de la substance blanche dans 21 principales régions du cerveau. En modélisant la manière dont ces mesures varient selon l’âge et le sexe, ils ont généré des courbes de durée de vie et des fourchettes de percentiles qui montrent ce qui est typique aux différentes étapes de la vie. Les résultats ont révélé que la substance blanche suit des trajectoires de développement et de vieillissement distinctes, certaines mesures atteignant leur maturité maximale au début de l’âge adulte et d’autres plus tard au milieu de la vie.

« Le développement et le vieillissement du cerveau ne sont pas des processus uniformes », a déclaré Villalón-Reina. « Les voies neuronales du cerveau mûrissent selon des délais distincts, et certaines sont plus vulnérables au déclin que d’autres. Notre modèle révèle cette structure en fusionnant les données à une échelle véritablement mondiale. »

L’équipe a également découvert des preuves d’une théorie de longue date sur le vieillissement cérébral, parfois décrite comme « dernier entré, premier sorti ». Selon cette théorie, les voies cérébrales qui se développent en dernier lieu au cours de l’enfance et de l’adolescence ont tendance à être plus susceptibles de décliner avec l’âge. Les chercheurs ont observé que les régions de la substance blanche qui mûrissent plus tard déclinent en effet plus rapidement avec la vieillesse, offrant ainsi de nouvelles informations reliant le développement du cerveau et le vieillissement.

Pour démontrer la valeur pratique du modèle, les chercheurs l’ont appliqué à des ensembles de données cliniques provenant de personnes atteintes de troubles cognitifs légers, de démence et du syndrome de délétion 22q11.2, une maladie génétique qui augmente le risque de schizophrénie. Dans chaque cas, le modèle a identifié des altérations dans les circuits cérébraux qui s’écartaient des normes attendues en fonction de l’âge. Il est important de noter que ces écarts n’étaient pas identiques entre les individus ayant le même diagnostic, ce qui souligne la valeur d’une approche spécifique à chaque personne.

« Cette étude monumentale a duré sept ans », a déclaré Paul M. Thompson, PhD, directeur associé du Stevens INI et auteur principal de l’étude. « La vaste échelle des données et l’échelle fine des caractéristiques cérébrales évaluées signifient que nous pouvons désormais évaluer vos voies neuronales par rapport à d’autres personnes du même âge, du même sexe et des mêmes caractéristiques démographiques. Nous pouvons voir en quoi votre cerveau diffère de ce à quoi nous nous attendrions pour une personne de votre âge et de votre sexe, ce qui nous donne un outil à utiliser dans les essais cliniques de traitements pour des dizaines de maladies cérébrales. « 

Lorsqu’il est appliqué à des personnes atteintes de démence et de troubles cognitifs légers, le modèle a détecté des modèles atypiques de substance blanche dans les régions du cerveau impliquées dans la mémoire et la communication interrégionale. Chez les personnes atteintes du syndrome de délétion 22q11.2, elle a identifié des déviations dans plusieurs voies neuronales clés, aidant ainsi les chercheurs à découvrir quels systèmes cérébraux se développent différemment. Les tableaux de référence peuvent également aider les chercheurs à évaluer les traitements en vérifiant si les mesures de la substance blanche d’une personne se rapprochent de la plage attendue ou si un traitement ralentit l’évolution des modèles sains au fil du temps. Les graphiques seront désormais utilisés pour comparer plus de 30 maladies et affections cérébrales, offrant ainsi un cadre commun pour étudier la manière dont différents troubles apparaissent, progressent et réagissent à l’intervention.

Les modèles constituent également une ressource accessible au public qui peut être étendue à mesure que des données supplémentaires d’imagerie cérébrale deviennent disponibles. Les méthodes sont désormais utilisées pour étudier les troubles neurologiques, psychiatriques et neurodéveloppementaux en fournissant une norme de référence commune pour la microstructure de la substance blanche tout au long de la vie.

Cette étude démontre la puissance du partage international de données à grande échelle pour créer des outils que l’ensemble de la communauté de recherche peut utiliser. En établissant un cadre de durée de vie pour les voies de communication du cerveau, ce travail ouvre de nouvelles opportunités pour détecter les changements subtils liés à la maladie, comparer les conditions de manière plus rigoureuse et progresser vers une compréhension plus individualisée de la santé du cerveau.

Arthur W. Toga, PhD, directeur du Stevens INI et professeur principal à l’USC

À propos de l’étude

L’étude intitulée « Modélisation normative de la durée de vie de la microstructure cérébrale » a été publiée dans Communications naturelles. . . . Outre Villalón-Reina et Thompson, les auteurs de l’étude comprennent Alyssa H. Zhu, Leila Nabulsi, Sophia I. Thomopoulos, Clara A. Moreau, Yixue Feng, Tamoghna Chattopadhyay, Sebastian Benavidez, Leila Kushan, John P. John, Himanshu Joshi, Iyad Ba Gari, Katherine E. Lawrence, Talia M. Nir, Neda Jahanshad, Carrie E. Bearden, Seyed Mostafa Kia, Andre F. Marquand et l’Initiative de neuroimagerie de la maladie d’Alzheimer.

Ce travail a été soutenu par des subventions des National Institutes of Health, notamment l’Institut national sur le vieillissement, le Centre international Fogarty et l’Institut national de la santé mentale, ainsi que par le soutien de l’Association Alzheimer, du Conseil européen de la recherche et du Wellcome Trust, et de la Chaire Popovich sur les maladies neurodégénératives.