Analyse du comportement des rafales beta dans la maladie de Parkinson : Un nouveau cadre de détection temporelle et fréquentielle basé sur les ondelettes

Introduction

La maladie de Parkinson (MP) est une affection neurodégénérative courante, caractérisée principalement par des troubles moteurs tels que le tremblement, la rigidité et la bradykinésie. Ces dernières années, des études ont révélé que les troubles moteurs de la MP sont fortement liés à une synchronisation neuronale excessive dans la bande beta (13-35 Hz). Contrairement à la croyance traditionnelle selon laquelle l’activité de la bande beta serait tonique et constamment élevée chez les patients atteints de MP, des recherches récentes ont montré qu’elle se manifeste sous forme de rafales transitoires (rafales beta), dont l’intensité et la durée sont significativement accrues chez ces patients. Cependant, les méthodes actuelles se concentrent principalement sur un pic de fréquence unique dans la bande beta, ce qui risque de négliger des informations cruciales contenues dans une bande beta plus large. Pour pallier cette lacune, cette étude propose une nouvelle approche basée sur les ondelettes pour identifier et analyser les rafales beta dans une large plage de fréquences et explorer leurs corrélations avec les troubles moteurs.

Source de l’étude

Cette étude a été menée par Tanmoy Sil, Ibrahem Hanafi et al., affiliés à des institutions telles que l’Hôpital Universitaire de Würzburg en Allemagne et l’Imperial College London au Royaume-Uni. L’article a été publié dans Neurotherapeutics, Volume 20, 2023, avec une publication en ligne le 11 octobre 2023.

Méthodologie

Sujets de l’étude

L’étude a inclus sept patients atteints de MP avancée (une femme), d’âge moyen 57,57 ans, avec une durée moyenne de maladie de 9,29 ans. Tous les patients ont subi l’implantation d’électrodes de stimulation cérébrale profonde (DBS) Medtronic SenSight™ et ont été suivis trois mois après l’intervention pour des enregistrements chroniques du potentiel de champ local (LFP).

Acquisition des données

Les données LFP ont été collectées en état de repos, à un taux d’échantillonnage de 250 Hz pour une durée de 20,9 secondes. Les patients ont cessé leurs médicaments antiparkinsoniens au moins 12 heures avant l’enregistrement, et la stimulation DBS a été arrêtée 30 minutes avant le début des enregistrements. Les spectres temps-fréquence ont été générés par transformation en ondelettes, et les régions de rafales beta ont été identifiées par un seuil fixé au 80ᵉ centile.

Détection et analyse des rafales

La transformation en ondelettes a été réalisée avec des ondelettes de Morlet (largeur de 10 cycles), couvrant une plage de 10-40 Hz avec une résolution fréquentielle de 1 Hz. Les rafales ont été définies comme des régions de la matrice temps-fréquence dépassant un seuil prédéfini. Trois métriques ont été calculées : - Durée des rafales (Δt) : Largeur de la région sur l’axe temporel. - Plage fréquentielle (Δf) : Hauteur de la région sur l’axe fréquentiel. - Puissance des rafales : Valeur maximale de puissance dans une région donnée.

Analyse statistique

Les corrélations entre les caractéristiques des rafales dans les bandes beta basse (13-20 Hz) et beta haute (21-35 Hz) et les scores cliniques des troubles moteurs (MDS-UPDRS III) ont été évaluées à l’aide de coefficients de corrélation de Pearson et d’analyses de variance à mesures répétées (RM-ANOVA).

Résultats

Différences dans le comportement des rafales beta

Les résultats montrent des différences marquées entre les comportements des rafales dans les bandes beta basse et beta haute : 1. Beta basse : Les rafales plus longues (Δt élevé) et plus larges en fréquence (Δf élevé) sont positivement corrélées avec les scores MDS-UPDRS III, suggérant un rôle pathologique. 2. Beta haute : Les rafales avec des durées et des plages fréquentielles élevées sont négativement corrélées aux scores MDS-UPDRS III, indiquant un rôle compensatoire potentiel.

De plus, la probabilité d’occurrence des rafales est significativement plus élevée dans la bande beta basse, qui présente également une plus grande symétrie bilatérale par rapport à la bande beta haute.

Corrélations cliniques

La durée prolongée des rafales dans la bande beta basse est associée à une aggravation des symptômes moteurs, tandis que dans la bande beta haute, une durée prolongée est associée à une amélioration des scores cliniques.

Avantages méthodologiques

L’approche basée sur les ondelettes permet de détecter les rafales dans une large bande de fréquences, surmontant ainsi les limitations des méthodes traditionnelles axées sur un pic de fréquence unique. L’introduction de la métrique Δf fournit une dimension supplémentaire pour l’analyse des rafales beta.

Implications cliniques

Cette étude offre des perspectives importantes pour la compréhension de la pathologie de la MP et l’optimisation des thérapies DBS : 1. Mécanismes pathologiques : La bande beta basse pourrait limiter la capacité de codage de l’information du noyau sous-thalamique, contribuant ainsi aux troubles moteurs. 2. Optimisation de la DBS : Identifier les rafales beta basses les plus longues ou les plus larges pourrait améliorer le réglage des paramètres de stimulation en boucle ouverte ou fermée. 3. Nouveaux indicateurs : La plage fréquentielle (Δf) enrichit les outils d’analyse des rafales beta.

Perspectives futures

Des études longitudinales combinant des enregistrements LFP prolongés et des électroencéphalogrammes (EEG) à haute résolution sont nécessaires pour explorer les mécanismes de flux d’information dans la bande beta basse et confirmer son rôle pathologique. De plus, l’impact des traitements médicamenteux sur Δf et d’autres caractéristiques des rafales reste à étudier.

Conclusion

Cette étude propose un nouveau cadre basé sur les ondelettes pour détecter les rafales beta sur une large plage fréquentielle. Les résultats mettent en évidence des contributions distinctes des rafales dans les bandes beta basse et haute aux troubles moteurs de la MP, et introduisent une nouvelle métrique Δf pour caractériser ces rafales. Ces découvertes ouvrent des voies prometteuses pour améliorer la compréhension de la pathologie de la MP et affiner les stratégies thérapeutiques.