Corrélats cérébraux de l'anxiété catégorielle et dimensionnelle

Neural correlates of categorical and dimensional anxiety

• Auteur / Autrice : Alice Chavanne
• Direction : Jean-Luc Martinot, Ulrike Lueken, Eric Artiges
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de la vie et de la santé
• Date : Inscription en doctorat le 31/08/2020
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay en cotutelle avec Université Humboldt de Berlin
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Signalisations et réseaux intégratifs en biologie
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre Borelli
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Trajectoires développementales en psychiatrie
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté de médecine
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Life Sciences and Health (2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Anxiété

Neuroimagerie

Irm

Apprentissage machine

Anxiety

Neuroimaging

Mri

Machine-learning

Résumé

Les troubles anxieux sont très pertinents pour une approche translationnelle en neurosciences : le décryptage de leurs mécanismes cérébraux permettrait de développer des traitements plus ciblés. Toutefois, les régions cérébrales impliquées dans ces troubles restent à comprendre de manière plus approfondie malgré un nombre considérable d'études en neuroimagerie. Le présent projet de thèse vise à aborder les relations entre les symptômes initiaux de l'anxiété et la modification de la structure du cerveau par des déterminations psychocomportementales et IRM longitudinales, grâce à des bases de données de personnes à risques, ou traitées pour des symptômes d'anxiété. En outre, les approches d'apprentissage machine se sont davantage répandues ces dernières années, mais la plupart des études de neuroimagerie ne disposent pas d'un échantillon de validation externe, distinct de l'échantillon d'apprentissage. Nous proposons ici un projet de doctorat d'analyse de données portant sur les diagnostics catégoriels et les marqueurs dimensionnels de l'anxiété dans une grande cohorte européenne de neuroimagerie de jeunes participants de la population générale, et dans deux cohortes allemandes rassemblant des données cliniques de neuroimagerie disponibles en tant qu'échantillon de validation, visant à identifier des marqueurs cérébraux et psychométriques de l'anxiété ayant une valeur prédictive.

Anxiety disorders share features of excessive fear and anxiety with related behavioral disturbances such as avoidance of the fearful stimulus or situation. They are good examples of a translational neuroscience approach: better understanding their neural mechanisms would allow for a more target-based treatment development. However, those remain to be robustly understood despite a considerable number of neuroimaging studies. Machine-learning approaches have become increasingly popular in recent years in the psychiatry neuroimaging research field, but many studies lack an out-of-sample validation set. Here, we propose a cotutelle data analysis PhD project investigating categorical diagnoses and dimensional markers of anxiety in one large European neuroimaging cohort and two German clinical neuroimaging datasets, aiming to identify consistent neural and psychometric markers of anxiety with a predictive value.