Les événements bêta sensorimoteurs au repos et l’activité apériodique montrent une bonne fiabilité test-retest

Introduction

Les maladies du système nerveux comptent parmi les types de maladies qui affectent le plus la vie quotidienne des humains, en particulier celles qui touchent les fonctions sensorimotrices, comme la maladie de Parkinson. En raison du manque de changements précoces et évidents dans la structure du cerveau, le diagnostic précoce de ces maladies devient extrêmement difficile. De plus, l’évolution de la maladie et les résultats de la rééducation sont souvent imprévisibles. Par conséquent, il est urgent de disposer d’un biomarqueur clinique fonctionnel stable et fiable pour améliorer le diagnostic et le traitement de ces maladies.

La magnétocéphalographie (MEG) et l’électroencéphalographie (EEG) sont des méthodes d’enregistrement électrophysiologique non invasives capables de capturer l’activité neuronale dans les régions corticales du cerveau. Ces méthodes montrent un grand potentiel pour explorer les changements fonctionnels et structurels du système nerveux, en particulier le système sensorimoteur. Des recherches récentes ont révélé que le rythme bêta (14-30 Hz) du cortex sensorimoteur est étroitement lié à diverses tâches et états pathologiques. Par exemple, des événements bêta de grande amplitude peuvent prédire les performances comportementales et sont fréquemment modifiés dans les maladies du système nerveux sensorimoteur.

Source de l’étude

Cette recherche a été réalisée par six chercheurs : Amande M. Pauls, Pietari Nurmi, Heidi Ala-Salomäki, Hanna Renvall, Jan Kujala, Mia Liljeström. Les auteurs sont principalement affiliés à l’Hôpital universitaire d’Helsinki, au Centre d’imagerie médicale de l’Université d’Helsinki et à l’Université Aalto, en Finlande. Cet article a été publié dans la revue « Clinical Neurophysiology » sous le titre original « Human sensorimotor resting state beta events and aperiodic activity show good test–retest reliability », avec une date de publication prévue pour le 20 mars 2024.

Détails de l’étude

Sujets de l’étude et collecte des données

L’étude a été menée sur 50 adultes en bonne santé (âgés de 21 à 70 ans), tous sans antécédents de maladies neurologiques ni de troubles de l’apprentissage ou du langage. L’étude a suivi les directives éthiques d’Helsinki et a été approuvée par le comité d’éthique de l’Université Aalto. Les sujets ont été mesurés en état de repos lors de deux enregistrements MEG de 5 minutes chacun, avec un intervalle d’une à deux semaines entre les sessions.

Collecte et traitement des données

Les mesures ont été effectuées dans une chambre blindée magnétique, en utilisant un magnétomètre neurovisuel à 306 canaux (Megin Oy, Helsinki, Finlande). Les données ont été enregistrées à un taux d’échantillonnage de 1 kHz et filtrées avec un passe-bande de 0,03 à 330 Hz. La position de la tête des sujets et leur état de vigilance ont été surveillés pour garantir leur éveil.

Traitement des signaux MEG et extraction des paramètres

Les données MEG ont été prétraitées avec la méthode de séparation spatio-temporelle des signaux (tSSS) pour éliminer le bruit externe, et la compensation du déplacement de la tête a été effectuée avec le logiciel MaxFilter. Le traitement des données a été réalisé avec le logiciel MNE-Python version 1.3. Les données ont été filtrées avec un passe-bande de 2 à 48 Hz et la densité spectrale de puissance (PSD) a été calculée pour extraire les composantes périodiques et apériodiques.

Fiabilité des signaux

La fiabilité test-retest des différents paramètres a été évaluée en utilisant le coefficient de corrélation intraclasse (ICC). Les signaux comprenaient à la fois des événements bêta périodiques et des composantes apériodiques 1/f. Les signaux ont été analysés par transformation des ondelettes de Morlet, et la sélection des canaux de pointe et des fréquences bêta (automatique, manuelle et combinée) a donné des résultats hautement corrélés.

Extraction des paramètres et détection des événements

En fonction de l’intervalle entre les deux sessions de mesure, la composante 1/f et les événements bêta des signaux ont montré une bonne stabilité test-retest. Les composantes périodiques (ICC 0,77-0,88) et l’amplitude des événements bêta (ICC 0,74-0,82) étaient très stables, tandis que la variabilité de la durée des événements bêta était plus grande (ICC 0,55-0,7). Un enregistrement de 2 à 3 minutes était suffisant pour obtenir des résultats stables, et le taux de succès de l’analyse automatisée des signaux était de 86 %.

Principaux résultats

L’étude a révélé que les événements bêta et les composantes apériodiques du cortex sensorimoteur présentaient une stabilité significative test-retest, plus particulièrement dans l’hémisphère gauche. Les différents paramètres avaient peu d’effet sur la stabilité, mais les paramètres de largeur de bande et de seuil d’amplitude spécifiques avaient un certain impact sur les résultats (par ex., les seuils de percentile de 70 à 80 % donnaient les meilleurs résultats). Une longueur d’enregistrement de 2 minutes était suffisante pour obtenir des résultats de test stables.

Conclusion et implications

Cette étude a démontré qu’en état de repos, la MEG pouvait capturer des caractéristiques stables d’événements bêta sensorimoteurs et d’activités apériodiques chez des individus, caractéristiques qui pourraient servir de biomarqueurs cliniques pour les maladies neurologiques. Ce « phénotype sensorimoteur au repos » stable pourrait être utilisé en clinique pour le diagnostic précoce et la surveillance des effets thérapeutiques.

Points forts de l’étude

1. Validation de la stabilité: La stabilité élevée des événements bêta et des composantes 1/f en état de repos du système sensorimoteur a été confirmée par ICC.
2. Efficacité des enregistrements de courte durée: Une durée d’enregistrement de seulement 2 à 3 minutes est suffisante pour obtenir des résultats stables, ce qui facilite les applications cliniques.
3. Analyse automatisée: La méthode d’analyse automatisée proposée a réussi dans la plupart des cas, ce qui contribue à réduire l’intervention manuelle et à augmenter l’efficacité de l’analyse.

Directions futures

Les recherches futures devraient vérifier la performance de ces paramètres dans des populations cliniques et explorer la cohérence des mesures chez différents groupes de patients. En outre, l’étude des relations avec les artefacts cardiaques et moteurs, ainsi que la compréhension plus approfondie de la signification biologique de ces biomarqueurs, contribueraient à déployer leur plein potentiel clinique.

Conclusion

Cette étude a démontré la fiabilité test-retest des événements bêta et de l’activité apériodique en état de repos du système sensorimoteur sur 50 sujets sains enregistrés par MEG. Ces résultats soutiennent l’idée que le phénotype bêta sensorimoteur au repos pourrait être un biomarqueur potentiel pour les maladies neurologiques, ouvrant de nouvelles perspectives pour le diagnostic précoce et la surveillance thérapeutique clinique.