Etude de la connectivité fonctionnelle dans les pathologies de mouvement de Parkinson et de Huntington en utilisant l’approche par graine et la théorie des graphes

par Fatma Gargouri

Thèse de doctorat en Neuroscience

Sous la direction de Stéphane Lehéricy.

Soutenue le 14-12-2017

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris) , en partenariat avec Institut du Cerveau et de la Moëlle Epinière = Brain and Spine Institute (laboratoire) .

Le président du jury était Yves Burnod.

Le jury était composé de Habib Benali, Pascal Belin.

Les rapporteurs étaient Claire Boutet, Nicolas Menjot De Champfleur.


  • Résumé

    L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle permet d’explorer l’activité neuronale en utilisant un contraste endogène appelé BOLD. Il a été montré que les fluctuations du signal BOLD au repos corrélaient dans des régions cérébrales distantes. C’est la connectivité fonctionnelle. Elle représente l’activité spontanée du cerveau et elle est mesurée par l’IRMf au repos. Notre projet de recherche a donc combiné un aspect méthodologique et deux applications dans le domaine des pathologies du mouvement. Nous avons étudié les stratégies de prétraitement des données. L'objectif était d'étudier l'influence du type de prétraitement ainsi que leur ordre d'application sur l'optimisation de la topologie des réseaux cérébraux. Nous avons comparé 12 stratégies différentes de prétraitement. Dans ces stratégies nous avons appliqué les techniques standards avec un ordre d'application différent. Les deux études suivantes ont utilisé l'IRMf au repos pour étudier la physiopathologie de deux pathologies du mouvement : la maladie de Huntington et la maladie de Parkinson. Dans ces pathologies, nous nous sommes centrés sur l'étude des réseaux cérébraux grâce à l'étude de la connectivité fonctionnelle. Nous avons déterminé si l'IRMf au repos et les mesures de la théorie des graphes permettaient d'identifier des biomarqueurs robustes de l'évolution de la maladie de Huntington dans une étude longitudinale. Ensuite, nous avons étudié le rôle des noyaux cholinergiques du cerveau basal antérieur et de leurs connexions dans la survenue des troubles cognitifs présentés par les patients atteints de maladie de Parkinson. L'approche par graine est une méthode adaptée à ce type de question.

  • Titre traduit

    Functional connectivity study in Parkinson's and Huntington diseases using the seed based analysis and graph theory


  • Résumé

    Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a technique that allows exploring neuronal activity using an endogenous contrast based on the oxygenation level of hemoglobin. This contrast is called BOLD (Blood oxygenated Level Dependent). It has been shown that fluctuations in the BOLD signal at rest, correlated in distant brain regions, defining long-distance brain functional networks. This is called functional connectivity. The latter represents the spontaneous activity of the brain and it is measured by fMRI at rest. Our research project has therefore combined a methodological aspect and two applications in the field of movement pathologies. In the first part of our project we studied data preprocessing strategies. The objective was to study the influence of the preprocessing steps and their order of application on the brain networks’ topology. We compared 12 different pretreatment strategies. In these strategies we applied the standard and most used techniques but with a different order of application. The following two studies used resting-state fMRI to study: Huntington's disease and Parkinson's disease. In these pathologies, we focused on the study of the brain networks addressed through the study of functional connectivity. We determined whether resting-state fMRI and graph theory measures were able to identify robust biomarkers of Huntington's disease progression in a longitudinal study. In the second study, we investigated the role of cholinergic basal nuclei of the forebrain and their connections in the onset of cognitive problems presented in Parkinson's disease. The seed-based analysis is a suitable method for this type of question.


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