Le présent document offre un survol de différentes méthodes employant une approche réseau afin d'identifier des anomalies au sein de réseaux cérébraux associés à un diagnostic dans le cadre d'études cas-témoins. Le cadre opérationnel employé compare les réseaux cérébraux d'individus portant un certain diagnostic associé à une condition du cerveau (cas) avec les réseaux cérébraux d'individus en "santé" (témoins). Chaque patient est représenté par un seul réseau cérébral. Les méthodes réseaux discutées peuvent opérer sur certaines propriétés observables dans les réseaux cérébraux. Le choix des propriétés à investiguer devrait être guidé par des hypothèses et des connaissances actuelles des moyens de communications dans le cerveau. À cet effet, une revue de quelques mesures possibles, et les raisons pour lesquelles celles-ci pourraient être pertinentes dans un contexte de réseaux cérébraux est donnée. Quatre méthodes seront présentées, soit le Permutation Network Framework (PNF), ANOVA, le contrast-subgraph et le Network-based statistic (NBS). Par ailleurs, une extension au NBS, appelée NBS-SNI (NBS-simultaneous node investigation) est proposée. Des résultats employant NBS et NBS-SNI appliqués à des données fonctionnelle associées à des études cas-témoins (ABIDE I (autisme), ADHD200 (trouble du déficit de l'attention et hyperactivité), une étude sur la schizophrénie et d'autres) seront présentés. En outre, les différences identifiées avec ces méthodes seront également employé avec NBS-predict afin de réaliser des prédictions (diagnostics) sur des réseaux cérébraux individuels. Entre autres, des performances de prédiction de 70% et 66% ont été obtenues sur l'entièreté des données provenant de ABIDE I et de l'étude ADHD200, respectivement. Les résultats obtenus sur les données ABIDE I ont été analysés plus en profondeur et comparés à ceux d'autres études. Les attributs employés contribuant le plus aux prédictions se révèlent sous forme de sous-réseaux plus fortement/faiblement connectés chez les individus atteints par la condition. Certaines caractéristiques retrouvées dans ces sous-réseaux semblent être cohérentes avec des résultats rapportés précédemment obtenus sur les mêmes données, ou portant sur le spectre l'autisme en général. Finalement, quelques opinions à propos de l'utilisation d'un formalisme réseaux en neuroscience sont offertes, ainsi que des directions et modifications possibles pour l'extension NBS-SNI dans le futur. / This document offers an overview of different methods employing a network-based approach to identify abnormalities in brain networks associated with a certain diagnostic in typical case-control studies. In these methods, networks associated to patients with a condition are compared against healthy control brain networks. Every patient is represented by a single brain network. The methods discussed operate on some property observed on these brain networks. The choice of a property to measure should be meaningful and related to the (thought to be) means of communication in the brain. A review of a few of these possible measurable properties such as centrality measures is included. Four known methods will be presented, namely, a Permutation Network Framework (PNF), the one-way ANOVA, contrast-subgraph and the Network-based statistic (NBS). In addition, a modification/extension to the NBS called the NBS-SNI (NBS-Simultaneous Node Investigation) will be proposed. Some results obtained using the NBS and the novel NBS-SNI methods on various functional datasets associated to case-control studies (such as ADHD200 (attention deficit hyperactivity disorder), ABIDE I (autism), a schizophrenia study and others) will be presented. Moreover, the differences identified between the two groups of brain networks (condition and control) will also be used to make predictions/diagnosis of individuals using NBS-predict (a prediction extension of NBS). For example, prediction accuracies of 70% and 66% were obtained on the complete ABIDE I and ADHD200 datasets, respectively. Also, the results obtained on the complete ABIDE I dataset were further investigated and compared with other work. The features, which manifest in the condition group as hyperconnected or hypoconnected subnetworks that contributed the most to the prediction performance yielded by NBS-predict were extracted. Some characteristics of these subnetworks seemed to be coherent with previously reported findings on the same dataset/condition. Finally, considerations about using network neuroscience in the context of case-control studies are given, along with future outlooks for the proposed NBS-SNI method.

Le développement et le raffinement de moyens d'évaluation à visées diagnostique et prédictive adaptés à la clientèle victime d'un accident vasculaire cérébral constituent un enjeu important pour les milieux d'intervention et les individus concernés. Ainsi, la mise sur pied d'une instrumentation permettant de justifier, appuyer et orienter les plans de traitement dès l'entrée en réadaptation est à l'origine d'un courant de recherche important. La présente étude s'inscrit dans cet effort de raffinement des outils cliniques utilisés avec cette clientèle. Le projet vise à vérifier plusieurs hypothèses concernant la possibilité de prédire de façon précoce le potentiel de récupération des individus victimes d'un accident vasculaire cérébral à partir d'indices de vitesse des opérations mentales. Dans un premier temps, l'étude a permis de démontrer qu'il est possible d'observer une amélioration significative (p < 0,05) de la plupart des indices de vitesse des opérations mentales, mesurés par des tâches informatisées (les Tests de rendement cognitifs pour adultes : TRCa (Loranger & Pépin, 1993)), entre la première semaine suivant l'entrée en réadaptation et la sixième. Elle suggère également que le temps de réaction avec prise de décision est plus affecté par la lésion cérébrale que le temps de réaction simple. De plus, elle confirme la présence de corrélations significatives (p < 0,05) de modérées à élevées entre les TRCa et des indices de la Mesure d'incapacité fonctionnelle (MIF) à une et à six semaines de l'entrée en réadaptation. Il est également possible d'y noter la présence de corrélations significatives élevées entre les mesures de vitesse des opérations mentales à la première semaine et la MIF à la sixième semaine. Les résultats sont discutés en fonction de leurs implications sur le suivi de cette clientèle en phase de réadaptation.

Titre de l'écran-titre (visionné le 14 août 2023) / La maladie d'Alzheimer (MA) est la cause la plus commune de démence chez les personnes de 65 ans et plus. Qu'est-ce qui déclenche réellement cette maladie ? La réponse est probablement une interaction dynamique de diverses voies, y compris l'amyloïde-bêta, les protéines tau hyperphosphorylées et les cytokines inflammatoires, modulées par des facteurs de risque tels que la génétique et le sexe. Cependant, tester une telle hypothèse multifactorielle chez l'humain est logistiquement presque impossible. Les modèles mathématiques pourraient résoudre ce problème en offrant un moyen de démêler les relations causales. Dans le cadre de ce mémoire, nous avons construit un modèle mathématique décrivant l'évolution d'un cerveau normal vers un état pathologique. Il est composé de dix-neuf équations différentielles ordinaires utilisant des paramètres issus de la littérature. Nos variables incluent l'amyloïde-bêta, les protéines tau, les neurones, les astrocytes activés, les microglies et macrophages, et certaines cytokines. Nous obtenons des résultats pour ces variables pour le vieillissement entre 30 et 80 ans d'âge. En raison de son importance dans la MA, nous avons séparé l'accumulation d'amyloïde-bêta en plusieurs composantes, soit les monomères intracellulaires et extracellulaires, les oligomères et les plaques. L'effet du sexe et la présence de l'allèle APOE4 ont été pris en compte via des paramètres sélectionnés. Le modèle est également sensible à l'insuline, étant donné que le diabète est un facteur de risque bien connu de la MA. Notre modèle relie avec succès la plupart des variables par rapport à l'âge. Nous présentons aussi deux variations du modèle, soit sans la variation de la concentration d'insuline, ou avec une diminution du taux d'activation des microglies. Les résultats obtenus sont cohérents avec les observations expérimentales. Malgré cela, notre modèle est encore sujet à plusieurs améliorations et une validation avec des données expérimentales est à faire. / Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of dementia in people aged 65 and over. What actually triggers this disease? The solution is likely a dynamic interplay of various pathways, including amyloid-beta, hyperphosphorylated tau proteins, and inflammatory cytokines, modulated by risk factors such as genetics and gender. However, testing such a multifactorial hypothesis is logistically almost impossible to achieve in humans in practice. Mathematical models could solve this problem by offering a way to untangle causal relationships. As part of this thesis, we have built a mathematical model presenting the evolution of a normal brain towards a pathological state. It is composed of nineteen ordinary differential equations using parameters taken from the literature. Our variables include amyloid-beta, tau proteins, neurons, activated astrocytes, microglia and macrophages, and some cytokines. We obtain results for these variables for aging between 30 and 80 years of age. Because of its importance in AD, we have separated amyloid-beta accumulation into several components, namely intracellular and extracellular monomers, oligomers and plaques. The effect of sex and the presence of the APOE4 allele were taken into account via selected parameters. The model is also insulin sensitive, as diabetes is a well-known risk factor for AD. Our model successfully links most of the variables with age. We also present two variations of the model, either without the variation in insulin concentration, or with a decrease in the rate of activation of microglia. The results obtained are consistent with the experimental observations. Despite this, our model is still subject to several improvements and a validation with experimental data is to be done.

Après un coma, certains patients restent de manière prolongée dans un état d’éveil non-répondant (éveil sans conscience) ou en état de conscience minimale (éveil et fluctuation de la conscience) (Gosseries & Bruno et al. 2011b). Des travaux antérieurs ont montré que l’évaluation comportementale aboutissait fréquemment à des erreurs diagnostiques. Des études de neuroimagerie en IRM et TEP se sont développées pour mesurer plus objectivement l’état de conscience de ces patients (Gosseries et al. 2011d). Ces techniques ne sont cependant pas encore assez sensibles pour détecter des signes de conscience au niveau individuel. Le premier objectif de ce travail est de valider de nouveaux marqueurs diagnostiques paracliniques en utilisant d’autres outils tels que l’électroencéphalographie et la stimulation magnétique transcrânnienne. D’un point de vue neuroscientifique, les théories de l’information intégrée (Tononi, 2004), de l’espace de travail neuronal global (Dehaene et al, 2006) et du syndrome de déconnexion (Laureys et al. 2005c) émettent l’hypothèse qu’un réseau neuronal largement connecté et spécialisé est requis pour l’émergence de la conscience. Ces modèles proposent un parallèle entre la connectivité au sein d’un large réseau fronto-pariéto-thalamique et le degré de conscience d’un sujet. Le second objectif de notre travail est de tester ces hypothèses, en intégrant nos résultats dans un cadre théorique général de la conscience. <p><p>Evaluation comportementale. Avant de plonger dans le vif du sujet, nous avons évalué des facteurs pronostiques à court terme de la récupération fonctionnelle après un coma. L’intervalle de temps entre la lésion cérébrale et l’admission dans un centre de réadaptation, le score à la Disability Rating Scale à l’admission et l’étiologie semblent de bons facteurs pronostiques. Nos modèles de prédiction ne peuvent cependant pas être utilisés dans le cadre des décisions cliniques individuelles, en raison d’une trop grande variabilité entre les patients (Gosseries & Whyte et al. 2009). <p><p>Evaluations électroencéphalographiques (EEG). Une mesure automatisée d’EEG-entropie a permis de discriminer entre les patients conscients et inconscients dans les stades aigus avec une très bonne sensibilité (Gosseries et al. 2011b). Les valeurs de l’EEG-entropie étaient élevées chez les patients en état de conscience minimale alors qu’elles étaient basses chez les patients en état d’éveil non-répondant, suggérant une diminution de la complexité cérébrale chez ces derniers. Cette technique, qui est facilement applicable en routine clinique, n’a par contre montré aucune valeur pronostique. Une seconde mesure a ensuite été évaluée à l’aide des potentiels évoqués auditifs combinés à des analyses spécifiques de reconstruction de source. Ces données ont montré une altération des connexions cortico-corticales (connexions rétrogrades fronto-temporales) chez les patients en état d’éveil non-répondant (Boly et al. 2011a). Ces résultats nécessitent encore une validation au niveau individuel mais soulignent l’importance des projections neuronales rétrogrades dans l’émergence de la conscience, et confirment les hypothèses de la perte de connectivité effective et du syndrome de déconnexion chez les patients en état de conscience altérée. <p><p>Stimulation magnétique transcrânienne (SMT). Nous avons ensuite utilisé la technique SMT pour mesurer les connexions cortico-spinales. Les mesures électromyographiques ont montré des résultats globalement similaires au niveau périphérique alors que les mesures corticales différaient selon le niveau de conscience. En effet, le seuil moteur, les courbes de recrutement et l’inhibition afférente à courte latence étaient altérés chez les patients, et les deux dernières mesures étaient en lien avec le niveau de conscience des patients (Gosseries & Lapitskaya et al. soumis). Ces résultats suggèrent donc une diminution de l’excitabilité et de l’inhibition cortico-spinale, ainsi qu’un syndrome de déconnexion d’origine corticale chez les patients en état de conscience altérée. Combinaison de la SMT et de l’EEG. Enfin, nous avons évalué directement l’effet de la SMT sur l’activité du cortex cérébral (Gosseries & Rosanova et al. soumis). Cette méthode a permis de différencier au niveau individuel les patients en état d’éveil non-répondant des patients en état de conscience minimale. Chez les premiers, la réponse était initialement plus forte mais s’éteignait rapidement et ne se dispersait pas au-delà du site de stimulation. Chez les patients en état de conscience minimale, une réponse initiale au site de stimulation était suivie par une séquence complexe d’ondes qui se propageaient aux aires corticales adjacentes. Les patients présentant une récupération progressive de la conscience ont quant à eux montré une résurgence d’interactions cérébrales rapides et à longue distance (Gosseries & Rosanova et al. 2012). La SMT-EEG semble être une technique sensible qui pourrait être utilisée comme marqueur diagnostique en routine clinique. Ces résultats confirment également un syndrome de déconnexion au niveau cortico-cortical et une perte de conscience liée à une altération de la connectivité effective entre les différentes aires cérébrales (perte d'intégration et de différentiation de l’activité neuronale). <p><p>Aspects psychologiques liés à la prise en charge des patients sévèrement cérébrolésés. Parallèlement aux études susmentionnées, nous avons évalué le syndrome du burnout parmi le personnel soignant prenant en charge des patients non communicants dans des centres de réadaptation et des maisons de repos. Sur 523 personnes interrogées, 18% présentaient un burnout modéré (15%) à sévère (3%). La profession (équipe infirmière), le lieu de travail (maison de repos) et le nombre d’heures passées avec les patients étaient associés à la présence de burnout (Gosseries et al. accepté). L’importance et la satisfaction de différents besoins des familles des patients ont également été évaluées. Les besoins considérés comme importants étaient le besoin d’information médicale, le soutien émotionnel et social ainsi que l’implication dans les soins. Les familles étaient insatisfaites pour les trois premiers besoins rapportés et présentaient souvent des pensées dépressives et de l’anxiété (Gosseries et al. soumis). Le burnout du personnel soignant et les besoins des familles doivent être pris en compte afin de réduire la détresse psychologique associée à la difficulté de la prise en charge de ces patients et afin de favoriser une qualité optimale des soins prodigués aux patients. Au terme de ce travail, nous proposons des perspectives de futures études sous forme de deux nouvelles approches. La première approche, multimodale et longitudinale, consiste à comparer les différents types de connectivité cérébrale (structurelle, fonctionnelle, effective) lors de la récupération de conscience. La seconde approche est d’ordre thérapeutique, et vise à établir dans quelle mesure la restauration de la connectivité effective est liée à la restauration de conscience lors de traitements pharmacologiques et de stimulation cérébrale. <p><p><p>Summary <p><p>Following a coma, some patients may stay in a chronic unresponsive wakefulness syndrome (wakefulness without awareness) or in a minimally conscious state (wakefulness and fluctuation of awareness) (Gosseries & Bruno et al. 2011b). Previous works showed that behavioral assessments frequently lead to diagnostic errors. Neuroimaging studies using MRI and PET were developed to measure more objectively the state of consciousness of these patients (Gosseries et al. 2011d). However these techniques are not sensitive enough to detect signs of consciousness at the individual level. Our first objective is to validate new diagnostic paraclinical markers using electroencephalography and transcranial magnetic stimulation. At the neuroscientific level, the information integration (Tononi, 2004), the global neuronal workspace (Dehaene et al. 2006) and the disconnection syndrome (Laureys and al, on 2005) theories postulate that activation of a widely connected and specialized neuronal network is required for consciousness to emerge. The level of consciousness can therefore be linked to the level of connectivity in a wide fronto-parieto-thalamic network. Our second objective is to test these hypotheses by integrating our results into a general theoretical frame of consciousness.<p><p>Clinical assessment. Outside the scope of our main objectives, we studied predictors of short-term outcome. The time interval post-injury and the Disability Rating Scale score at enrollment in a rehabilitation centre were predictors of early recovery. Etiology was also a good predictor in some analysis. None of these predictive models could however explain sufficient variance to allow their use in individual clinical decision making (Gosseries & Whyte et al. 2009). <p><p>EEG assessment. We investigated the usefulness of EEG in differentiating unconscious from minimally conscious patients. Automated EEG-entropy could reliably discriminate these patients in the acute setting with a good sensitivity (Gosseries et al. 2011b). EEG-entropy values were high in minimally conscious patients and low in unconscious patients, suggesting a decrease of neural network complexity in the latter. This technique, which is easily applicable in clinical routine, offered however no reliable prognosis information. In a second study, using auditory evoked potentials and specific source reconstruction analysis, we showed that the only difference between unresponsive patients and healthy controls was an impairment of backward connectivity from frontal to temporal cortices. By contrast, minimally conscious patients exhibited near-normal recurrent effective connectivity (Boly et al. 2011a). These results require further validation at the individual level but emphasize the importance of top-down projections in recurrent processing for conscious perception, and confirm the hypotheses of the loss of effective connectivity and disconnection syndrome. <p><p>Transcranial magnetic stimulation assessment (TMS). We assessed cortico-spinal excitability through the stimulation of motor cortices and electromyography recordings. Spinal measurements were globally similar whereas cortical measurements differed according to the level of consciousness. Patients revealed a higher motor threshold, narrower stimulus/response curves and a decreased short afferent inhibition (using an additional electrical stimulation on the median nerve) compared to healthy controls participants. Recruitment curves and short afferent inhibition were associated to the level of consciousness. Our findings suggest decreased cortico-spinal excitability and inhibition as well as a cortical disconnection syndrome in disorders of consciousness (Gosseries & Lapitskaya et al. submitted). <p><p>Multimodal TMS and EEG assessment. To further assess cortical excitability and effective cortico-cortical connectivity, we employed TMS combined with EEG (Gosseries & Rosanova et al. submitted). This technique allowed to reliably discriminate between unresponsive and minimally conscious patients at the individual level. In unresponsive patients, TMS triggered a stereotyped and local response whereas in minimally conscious patients, TMS triggered rapidly changing and long-lasting widespread responses. Through longitudinal measurements, we also showed that this clear-cut change in the brain’s capacity for internal communication occurred at an early stage during recovery of consciousness, before reliable communication could be established with the patient (Gosseries & Rosanova et al, 2012). TMS-EEG seems therefore a trustworthy tool which could be used as a diagnostic marker in clinical routine. These results also confirm the cortico-cortical disconnection syndrome and the loss of consciousness related to altered effective connectivity between brain areas (loss of integration and differentiation of the neuronal activity). <p><p>Psychological issues related to the management of patients with disorders of consciousness. In parallel to the above studies, we also investigated the presence of burnout among healthcare professionals working with unresponsive and minimally conscious patients in rehabilitation centres and nursing homes. Out of 523 caregivers, 18% presented a moderate (15%) to severe burnout (3%). Profession (i.e. nurse/nursing assistants), working place (i.e. nursing home) and the amount of time spent with patients were associated with burnout (Gosseries et al. accepted). We also evaluated the family needs of chronic patients with disorders of consciousness. The most important needs reported were the medical information, the social and emotional support as well as the involvement in the care. Unsatisfaction was nevertheless observed for the emotional and social support as well as for medical information, in addition to frequent depressive thoughts and anxiety (Gosseries et al. submitted). Insufficient consideration of professional workers burnout and family needs may lead to important psychological distress and may favor inadequate quality of care in patients with disorders of consciousness. <p><p>At the end of this work, we propose two new approaches in future studies. The first approach, multimodal and longitudinal, consists in comparing various types of connectivity (i.e. structural, functional and effective) during recovery of consciousness. The second approach is of therapeutic interest, and will allow to evaluate in which measure the restoration of effective connectivity is connected to the restoration of consciousness during pharmacological treatments and during brain stimulation. / Doctorat en Sciences biomédicales et pharmaceutiques / info:eu-repo/semantics/nonPublished