Étude sur la relation entre la dynamique inhérente macroscopique et la fonction des microcircuits dans l’épilepsie

Contexte de l’étude

L’épilepsie est un ensemble de troubles neurologiques caractérisés par une activité cérébrale spontanée anormale, impliquant des changements dans l’organisation fonctionnelle du cerveau à plusieurs échelles. Cependant, il n’est pas encore clair dans quelle mesure les perturbations de l’activité cérébrale spontanée associées à l’épilepsie affectent la dynamique inhérente macroscopique et l’organisation des microcircuits, ni comment ces changements soutiennent leur corrélation pathologique. Par conséquent, étudier comment l’activité cérébrale spontanée des patients épileptiques influence la dynamique macroscopique et la fonction des microcircuits pour explorer leurs mécanismes pathologiques a une importance scientifique majeure.

Sources de l’étude

Cette étude a été réalisée conjointement par les chercheurs suivants : Siqi Yang (Académie de cybersécurité, Université d’ingénierie de l’information de Chengdu), Yimin Zhou (Académie de cybersécurité, Université d’ingénierie de l’information de Chengdu), Chengzong Peng (Académie de cybersécurité, Université d’ingénierie de l’information de Chengdu), Yao Meng (Institut des sciences de la vie et de la technologie, Université de science et de technologie électronique de Chine), Huafu Chen (Institut des sciences de la vie et de la technologie, Université de science et de technologie électronique de Chine), Shaoshi Zhang (Centre de recherche sur le sommeil et la cognition, Faculté de médecine, Université nationale de Singapour), Xiaolu Kong (Centre de recherche translationnelle par résonance magnétique, Faculté de médecine, Université nationale de Singapour), Ru Kong (Centre de recherche translationnelle par résonance magnétique, Faculté de médecine, Université nationale de Singapour), B. T. Thomas Yeo (Centre de recherche sur le sommeil et la cognition, Faculté de médecine, Université nationale de Singapour), Wei Liao (Institut des sciences de la vie et de la technologie, Université de science et de technologie électronique de Chine), Zhiqiang Zhang (Laboratoire de neuroimagerie, Hôpital JNNU, Université de Nankin). L’article a été publié dans la revue « Communications Biology ».

Méthodes de recherche

a) Processus de recherche

L’étude est principalement divisée en plusieurs étapes :

1. Sélection des sujets d’étude : Comprend 75 patients atteints d’épilepsie temporale (TLE), 79 patients atteints d’épilepsie généralisée génétique (GTCS) et 108 témoins sains (HC).
2. Extraction des caractéristiques de la série temporelle : Utilisation des séries temporelles BOLD de fMRI pour extraire de nombreuses caractéristiques temporelles afin de représenter la dynamique inhérente macroscopique.
3. Analyse de la dynamique inhérente macroscopique : Utilisation de l’analyse en composantes principales (PCA) pour extraire les gradients spatiaux principaux à partir des caractéristiques de la série temporelle.
4. Simulation des microcircuits : Utilisation du modèle de champ moyen paramétrique (PMFM) pour simuler la fonction des microcircuits, y compris les connexions récurrentes (RC) et les entrées externes (I).
5. Analyse et corrélation des données : Analyse de la corrélation spatiale entre la dynamique inhérente macroscopique et la fonction des microcircuits dans l’épilepsie.

Extraction des caractéristiques de la série temporelle et analyse en composantes principales

1. Extraction des séries temporelles BOLD fMRI en utilisant les régions anatomiques de Desikan-Killiany : Extraction des séries temporelles de 68 régions corticales.
2. Extraction des caractéristiques : Utilisation de la boîte à outils HCTSA pour extraire plus de 7000 caractéristiques de chaque région de la série temporelle.
3. Analyse en composantes principales : Capture des gradients spatiaux de la matrice de caractéristiques de la série temporelle par analyse en composantes principales.

Simulation des microcircuits

1. Modèle de champ moyen paramétrique (PMFM) : Utilisé pour simuler les propriétés synaptiques locales, calculer la connectivité fonctionnelle (FC) et la connectivité structurelle moyennes de groupe, et calculer la dynamique de la connectivité fonctionnelle (FCD) pour chaque participant.
2. Estimation des paramètres de la dynamique neuronale : Les paramètres RC, I et σ sont établis comme une combinaison linéaire des gradients de FC, et ces paramètres sont estimés en minimisant les divergences entre les matrices FC et FCD empiriques et simulées.

Principaux résultats

Dynamique inhérente macroscopique

1. Gradient des caractéristiques de la série temporelle : Les deux premières composantes principales (PC1 et PC2) extraites par PCA capturent respectivement le gradient ventral-médial-latéral et le gradient sensoriel-associatif. Dans les TLE et les GTCS, les changements de gradient des caractéristiques de la série temporelle diffèrent significativement de ceux du groupe témoin sain.
2. Changements régionaux et de réseau : L’augmentation de PC1 dans les TLE et GTCS se voit dans les régions sensorimotrices et visuelles, tandis qu’elle diminue dans le cingulum. PC2 augmente dans l’insula bilatérale et le cingulum antérieur dans les TLE, tandis qu’il diminue dans le cortex visuel des GTCS.

Simulation des microcircuits

1. Paramètres RC et I : Dans les TLE et GTCS, RC diminue dans les régions sensorimotrices, tandis qu’elle augmente dans les régions corticales associatives. Le paramètre I augmente dans les régions sensorimotrices des TLE, mais dans l’ensemble du cortex des GTCS. Un test de permutation aléatoire révèle une diminution significative de RC dans les régions sensorimotrices et fusiformes.

Corrélation entre les fonctions cérébrales à multiples échelles

L’étude montre une forte corrélation négative entre les différences de gradient de dynamique inhérente macroscopique et les changements de connexions récurrentes des microcircuits dans les TLE et GTCS, soulignant l’interaction de la dysfonction fonctionnelle au niveau micro et macro. L’étude confirme également la similitude entre les gradients de signal BOLD réels et simulés par PMFM, indiquant une relation étroite entre la dynamique inhérente macroscopique et la fonction des microcircuits dans l’épilepsie.

Conclusion et valeur de l’étude

1. Valeur scientifique : Cette étude révèle l’impact de l’activité neuronale anormale dans l’épilepsie sur les réseaux macroscopiques et les réseaux de haut niveau, indiquant une anomalie systémique de l’organisation hiérarchique du cerveau.
2. Valeur appliquée : En reliant les fonctions cérébrales macroscopiques et microscopiques, il est possible de mieux comprendre les mécanismes neuronaux de l’épilepsie, offrant de nouvelles perspectives pour le diagnostic et le traitement de l’épilepsie.

Points forts de l’étude

1. Résultats importants : Changements significatifs dans les gradients des caractéristiques de la série temporelle macroscopique et les connexions récurrentes de microcircuit dans l’épilepsie, en particulier dans le cortex sensorimoteur et le réseau par défaut.
2. Caractère novateur : La méthodologie novatrice de cette étude, à travers l’extraction et l’analyse multidimensionnelle des caractéristiques de la série temporelle, offre une représentation complète de l’activité cérébrale spontanée dans l’épilepsie.

Autres informations précieuses

1. Innovation méthodologique : La boîte à outils HCTSA et le modèle PMFM utilisés dans cette étude offrent des méthodes novatrices pour analyser les caractéristiques de la série temporelle et simuler la dynamique neuronale.
2. Coopération interdisciplinaire : La collaboration d’experts de différents domaines aide à utiliser diverses techniques et à améliorer la profondeur et l’ampleur de la recherche.

Conclusion

Cette étude, à travers l’utilisation combinée de l’analyse de série temporelle, de la simulation de la dynamique neuronale et de l’analyse de la corrélation des fonctions cérébrales à multiples échelles, révèle les caractéristiques de l’activité neuronale dans l’épilepsie et l’interaction entre les dysfonctionnements fonctionnels macroscopiques et microscopiques, fournissant de nouveaux fondements scientifiques pour la compréhension et le traitement de l’épilepsie.