Le concept de réseaux - l'idée que deux ou plusieurs nœuds distribués peuvent interagir pour produire un phénomène - a longtemps été utilisé dans la recherche et le traitement de l'épilepsie. En effet, même dans les épilepsies considérées comme «focales», les perspectives cliniques et théoriques soulignent l'importance des questions suivantes, à savoir : 1) comment pouvons-nous localiser, partitionner et caractériser les réseaux impliqués dans l'épilepsie et 2) dans quelle mesure ces réseaux interagissent avec le réseau cérébral à grande échelle? Récemment, la notion de réseaux pathologiques dans l'épilepsie a été renforcée par l’apport de la neuroimagerie, avec en particulier le paradigme 'd'état de repos' qui reconnaît l'information inhérente à l'activité spontanée du cerveau, en plus de celle liée aux événements transitoires exogènes et paroxystiques endogènes.En tirant partie de ces techniques, ce travail fournit de nouveaux concepts sur 1) les relations multimodales et le couplage entre l’hémodynamique et la connectivité fonctionnelle électro physiologique aussi bien dans les cortex épileptiques que non affectés, 2) les processus pathologiques affectant l’homéostasie ionique et les dysfonctionnements neuronaux dans les réseaux épileptiques, 3) les interactions au niveau de groupe entre les réseaux épileptiques et les propriétés topologiques du cerveau, et 4) comment les interactions entre la pathologie épileptique et des propriétés uniques du réseau cérébral peuvent contribuer à produire des effets cliniques au niveau du réseau. / The concept of networks – the idea that two or more distributed nodes may interact to produce a phenomenon – has long been of utility in research into and the treatment of epilepsy. Indeed, even in epilepsies deemed ‘focal’, clinical and theoretical insights underline the importance of the questions 1) how can we localize, partition and characterize networks involved in epilepsy, and 2) to what extent do such networks interact with the brain network at large? Recently, the notion of pathological network effects in epilepsy has been reinvigorated with input from neuroimaging, especially a ‘resting-state’ paradigm that recognizes the systemic information inherent in the ongoing activity of the brain in addition to that provided when it is disturbed by transient exogenous events and endogenous paroxysms. By leveraging these techniques, this work provides novel insights into 1) the multimodal relationships and coupling between haemodynamic- and electrophysiologically-defined functional connectivity, both in epileptic and unaffected cortices 2) pathological processes affecting ionic homeostasis and neural dysfunction in epileptic networks 3) group-level interactions between epileptic networks and brain network topological properties and 4) how interactions between epileptic pathology and unique brain network properties may contribute to produce to clinical effects at the network level. This work opens up new perspectives on the understanding of network effects in epilepsy, sources of variance in their analysis, the biological processes occurring in parallel and contributing to them and their role in an individualized understanding of pathology.

La compréhension du fonctionnement cérébral passe par l'étude des relations entre les structures cérébrales et les fonctions cognitives qu'elles implémentent. Les études en activation, qui permettent d'obtenir, grâce aux techniques de neuroimagerie fonctionnelle, des données sur l'activité cérébrale pendant l'accomplissement d'une tâche cognitive, visent à étudier ces liens. Ces études, ainsi que de nombreux travaux chez l'animal, suggèrent que le support neurologique des fonctions cognitives est constitué de réseaux à grande échelle d'aires corticales et de régions sous-corticales interconnectées. Cependant, la mise en correspondance simple entre réseaux activés et tâche accomplie est insuffisante pour comprendre comment l'activation découle du traitement de l'information par le cerveau. De plus, le traitement cérébral est très complexe, et les mesures fournies par la neuroimagerie sont incomplètes, indirectes, et de natures différentes, ce qui complique grandement l'interprétation des données obtenues. Un outil de modélisation explicite des mécanismes de traitement et de propagation de l'information cérébrale dans les réseaux à grande échelle est nécessaire pour palier ces défauts et permettre l'interprétation des mesures de l'activité cérébrale en termes de traitement de l'information. Nous proposons ici un formalisme original répondant à ces objectifs et aux contraintes imposées par le système à modéliser, le cerveau. Il est basé sur une approche graphique causale et probabiliste, les réseaux bayésiens dynamiques, et sur une représentation duale de l'information. Nous considérons le cerveau comme un ensemble de régions fonctionnelles anatomiquement interconnectées, chaque région étant un centre de traitement de l'information qui peut être modélisé par un noeud du réseau bayésien. L'information manipulée dans le formalisme au niveau d'un noeud est l'abstraction du signal généré par l'activité de la population neuronale correspondante. Ceci nous conduit à représenter l'information cérébrale sous la forme d'un couple numérique/symbolique, permettant de tenir compte respectivement du niveau d'activation et de la configuration des neurones activés. Ce travail se situe dans le prolongement d'un projet visant à développer une approche causale originale pour la modélisation du traitement de l'information dans des réseaux cérébraux à grande échelle et l'interprétation des données de neuroimagerie. L'aspect causal permet d'exprimer explicitement des hypothèses sur le fonctionnement cérébral. Notre contribution est double. Au niveau de l'intelligence artificielle, l'utilisation de variables aléatoires labellisées dans des réseaux bayésiens dynamiques nous permet de définir des mécanismes d'apprentissage non-supervisés originaux. Sur le plan des neurosciences computationnelles, nous proposons un nouveau formalisme causal, plus adapté à la représentation du fonctionnement cérébral au niveau des réseaux d'aires que les réseaux de neurones formels, et présentant plus de plausibilité biologique que les autres approches causales, en particulier les réseaux causaux qualitatifs.

Les crises épileptiques sont des épisodes paroxysmiques d'activité cérébrale hypersynchrone. Ce travail de thèse s'attache à examiner les mécanismes de propagation des crises d'épilepsie sur une échelle temporelle lente et une grande échelle spatiale dans le cerveau humain et à les appliquer au contexte clinique. Chez les patients souffrant d'épilepsie partielle réfractaire, les crises débutent dans certaines régions localisées du cerveau, dénommées zone épileptogène, avant de recruter des régions distantes. Le succès de l'ablation chirurgicale de la zone epileptogène dépend principalement de sa délimitation adéquate, un problème souvent épineux en pratique clinique. À cela s'ajoute notre compréhension parcellaire des mécanismes à l'origine des crises et de leur propagation. Nous utilisons un modèle mathématique de masse neuronale reproduisant le décours temporel de l'activité moyenne critique et intercritique d'une région cérébrale, guidé de manière autonome par une variable permittive lente. Nous introduisons tout d'abord un couplage permittif lent entre ces masses neuronales, afin de révéler l'importance de la variété lente dans le recrutement des régions cérébrales dans la crise. Nous présentons ensuite un pipeline de traitement des données structurelles et de diffusion IRM pour reconstruire automatiquement le cerveau virtuel d'un patient. Nous utilisons ensuite une analyse de stabilité linéaire et la connectivité large-échelle pour prédire la zone de propagation. Nous appliquons notre méthode à un jeu de données de 15 patients épileptiques et démontrons l'importance du connectome pour prédire la direction de propagation des crises. / Epileptic seizures are paroxysmal hypersynchronizations of brain activity, spanning several temporal and spatial scales. In the present thesis, we investigate the mechanisms of epileptic seizure propagation on a slow temporal and large spatial scale in the human brain and apply them to a clinical context. For patients with partial refractory epilepsy, seizures arise from a localized region of the brain, the so-called epileptogenic zone, before recruiting distant regions. Success of the resective surgery of the epileptogenic zone depends on its correct delineation, which is often difficult in clinical practice. Furthermore, the mechanisms of seizure onset and recruitment are still largely unknown. We use a mathematical neural mass model to reproduce the time course of interictal and ictal mean activity of a brain region, in which the switching between these states is guided by an autonomous slow permittivity variable. We first introduce a slow permittivity coupling function between these neural masses, hypothesizing the importance of the slow manifold in the recruitment of brain regions into the seizure. Before exploring large-scale networks of such coupled systems, we present a processing pipeline for automatic reconstruction of a patient's virtual brain, including surface and connectivity (i.e., connectome), using structural and diffusion MRI, and tractography methods. Using linear stability analysis and large-scale connectivity, we predict the propagation zone. We apply our method to a dataset of 15 epileptic patients and establish the importance of the connectome in determining large-scale propagation of epileptic seizures.

Thèse de doctorat présentée en vue de l'obtention du doctorat en psychologie (Ph.D). / L'enfance et l'adolescence sont des périodes uniques de la vie où les changements neuronaux favorisent l'établissement de réseaux cérébraux matures et le développement des capacités intellectuelles. Le langage est un domaine cognitif qui est, non seulement essentiel pour la communication interhumaine, mais qui contribue également au développement de nombreuse capacités et prédit de manière significative la réussite académique. Les régions cérébrales frontotemporales sont des régions clés du réseau langagier du cerveau. Il a été démontré que les neuropathologies telles que l'épilepsie des lobes frontal et temporal (ELF et ELT) interfèrent avec le développement des réseaux cérébraux du langage et provoquent des circuits cérébraux aberrants. Les patrons exacts de réorganisation des réseaux cérébraux fonctionnels ne sont toutefois, pas entièrement compris et l'association avec le profil neuropsychologique reste spéculative. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est d'accroître la compréhension des altérations du réseau langagier et d'améliorer les connaissances de l'association de l'architecture du réseau et des capacités cognitives chez les enfants et les adolescents avec ELF ou ELT. La présente thèse est composée de trois articles scientifiques, les deux premiers présentant des travaux méthodologiques qui ont permis d'optimiser les méthodes appliquées dans le troisième article, l'étude empirique principale menée auprès d'enfants avec ELF et ELT. Le premier article présente le bilan neuropsychologique pédiatrique comme un outil important pour estimer les capacités cognitives et dresser un profil cognitif avec ses forces et ses faiblesses. Dans le deuxième article, l'analyse factorielle parallèle (PARAFAC) est présentée et validée comme une nouvelle technique employée pour corriger les artefacts de mouvement qui contaminent le signal hémodynamique évalué par la spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge (fNIRS). Une meilleure qualité du signal permet une interprétation fiable de la réponse cérébrale en plis de déduire des métriques d'organisation du réseau cérébral. Le troisième article consiste en une étude empirique, où le traitement cérébral du langage, est comparé entre des enfants avec ELF et ELT, et des pairs neuroptypiques. Les schémas de connectivité fonctionnelle indiquent que le groupe de patients présente moins de connexions intra-hémisphériques dans l'hémisphère gauche et entre les hémisphères, et des connexions accrues dans l'hémisphère droit par rapport au groupe témoin. Les mesures de l'architecture du réseau révèlent en outre une efficacité de traitement local plus élevée dans l'hémisphère droit chez les enfants atteints de ELF et ELT par rapport aux enfants en bonne santé. L'architecture du réseau local de l'hémisphère gauche et la capacité intellectuelle globale dans le groupe de patients sont négativement liées, tandis que dans le groupe contrôle, aucune association de ce type n'est identifiable. Ces résultats suggèrent que la réorganisation du réseau de langage chez les enfants avec ELF ou ELT semble dans certains cas soutenir un meilleur résultat cognitif, soit lorsque l'efficacité du traitement local dans l'hémisphère gauche est diminuée. Au contraire, une plus grande efficacité de traitement local semble être une caractéristique d'un réseau de langage cérébral associé à de moins bonnes capacités cognitives. Les travaux de recherche de cette thèse de doctorat fournissent des lignes directrices pour l'utilisation de l'évaluation neuropsychologique pédiatrique, à la fois dans un contexte clinique et scientifique. L'introduction de PARAFAC pour corriger les artefacts de mouvement dans le signal fNIRS est un ajout important au pipeline de prétraitement qui permet d'augmenter la qualité du signal pour une analyse ultérieure. De futurs projets pourront s'appuyer sur cette validation initiale et étendre l'utilisation de PARAFAC pour les analyses du signal fNIRS. Sur cette base méthodologique solide, le travail empirique confirme l'incidence accrue de circuits cérébraux aberrants liés au traitement du langage chez les enfants atteints de ELF et de ELT, et soutient en outre l'efficacité du réseau local en tant que déterminant clé de l'impact de la plasticité cérébrale précoce sur les capacités cognitives. Afin de mieux comprendre les altérations du réseau en réponse aux neuropathologies et leur impact, des études avec des échantillons plus grands et de différents groupes d'âge, devraient étudier plus spécifiquement le rôle des facteurs cliniques (e.g., le type d'épilepsie, la latéralisation de l'épilepsie, le contrôle des crises, etc.) et aborder leurs influences sur le développement. À long terme, cela augmentera le pronostic des phénotypes cliniques chez les patients pédiatriques atteints de ELF et de ELT, et offrira des opportunités d'interventions précoces pour soutenir un développement typique. / Childhood and adolescence are unique periods in life where neuronal changes support the establishment of mature brain networks and the development of intellectual capacities. Language is one cognitive domain that is not only an essential part of inter-human communication but also contributes to the development of other capacities and significantly influences academic achievement. Frontotemporal brain areas are key regions of the brain's language network. Neuropathologies such as frontal and temporal lobe epilepsies (FLE and TLE) have been shown to interfere with developing brain language networks and cause aberrant cerebral circuits. The exact patterns of functional brain network reorganization are not fully understood and the association with the neuropsychological profile remains speculative. Therefore, the main objective of this thesis was to increase comprehension of language network alterations and enhance the knowledge on the association of network topology and cognitive capacities in children and adolescents with FLE or TLE. This thesis consists of three scientific articles, with the first two presenting methodological work that allowed for the optimization of the methods applied in the third article, which is the main empirical study conducted on children with FLE and TLE. The first article presents the pediatric neuropsychological assessment as a valuable tool to estimate cognitive capacities and draw a cognitive profile with strengths and weaknesses. In the second article, parallel factor analysis (PARAFAC) is presented and validated as a novel technique to correct motion artifacts that contaminate the hemodynamic signal assessed with functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). A better signal quality is the basis for a reliable interpretation of the cerebral response and derive metrics of brain network organization. The third article consists of an empirical study where cerebral language processing is compared between children with FLE and TLE, and neuroptypical peers. Patterns of functional connectivity indicate that the patient group demonstrates fewer intra-hemispheric connections in the left hemisphere and between hemispheres, and increased connections within the right hemisphere as compared to the control group. Metrics of network architecture further reveal a higher local processing efficiency within the right hemisphere in children with FLE and TLE compared to healthy peers. Local network architecture of the left hemisphere and the overall intellectual capacity in the patient group is negatively related, while in the control group no such association is identifiable. These findings suggest that language network reorganization in children with FLE or TLE in some cases seems to support a better cognitive outcome, namely when local processing efficiency in the left hemisphere is decreased. On the contrary, a higher local processing efficiency seems to be a characteristic of a brain language network that goes along with worse cognitive capacities. The research work of this doctoral thesis provides guidelines for the use of pediatric neuropsychological assessment both in a clinical and scientific context. The introduction of PARAFAC to correct motion artifact in the fNIRS signal is an important add-on to the preprocessing pipeline that allows to increase signal quality for subsequent analysis. Future projects will be able to build on this initial validation and extend PARAFAC's use for fNIRS analysis. On this solid methodological foundation, the empirical work confirms the increased incidence of aberrant brain circuits related to language processing in children with FLE and TLE, and further supports local network efficiency as a key determinant of the impact of early brain plasticity on cognitive capacities. In order to further understand network alterations in response to neuropathologies and their impact, studies with larger samples sizes and different age groups should further investigate the specific role of clinical factors (e.g., epilepsy type, epilepsy lateralization, seizure control, etc.) and address developmental influences. Ultimately, this will increase prognosis of clinical phenotypes in pediatric patients with FLE and TLE, and offer opportunities for early interventions to support a healthy development.