Postdoctorat H/F en neuroimagerie "Découverte de biomarqueurs basée sur le réseau des maladies neurodég

Missions :
Contexte : Les maladies neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer (MA) et la maladie de Parkinson (MP) sont la conséquence de processus pathologiques qui débutent plusieurs décennies avant l’apparition des symptômes cliniques typiques [1][2]. Cependant, le diagnostic actuel intervient relativement tard dans l’évolution de la maladie, alors que de nombreuses données mettent en évidence les multiples bénéfices associés à un diagnostic plus précoce [3]. Un défi majeur pour les neurosciences cliniques est donc de fournir des biomarqueurs fiables, non invasifs, abordables et faciles à suivre, capables d’améliorer à la fois la détection précoce et le suivi des maladies neurodégénératives, et pouvant être appliqués au niveau individuel.

Il est largement reconnu que la MA et la MP présentent, tout au long de leur évolution, une perturbation progressive et multifactorielle des réseaux cérébraux, étroitement liée au phénotype clinique [4]. Dans la recherche de ces biomarqueurs, l’introduction de techniques d’imagerie non invasives, telles que l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et l’imagerie pondérée par diffusion (DWI), a conduit à des découvertes majeures, permettant d’établir une cartographie complète des connexions neuronales, appelée le connectome. L’application des sciences des réseaux à l’analyse du connectome offre de nouvelles perspectives sur les perturbations spécifiques des réseaux, caractéristiques de certaines pathologies cérébrales [5].

La modélisation mathématique basée sur la théorie des graphes, introduite en neuroimagerie au début de ce siècle, fournit des outils quantitatifs puissants pour analyser les réseaux cérébraux complexes [6][7]. La connectivité cérébrale non dirigée a été classée en deux catégories : (i) la connectivité structurelle estimée par DWI, où les liens représentent les axones ou la densité de fibres neuronales ; (ii) la connectivité fonctionnelle (mesurée, par exemple, avec l’IRMf) où les liens représentent des dépendances statistiques entre signaux cérébraux de différentes régions, telles que les corrélations, la cohérence ou l’entropie de transfert.

Cependant, les études antérieures se sont principalement concentrées sur la comparaison entre des patients atteints de MA ou de MP et des sujets sains. En conséquence, la pertinence des altérations de réseaux cérébraux rapportées peut être limitée par un manque de spécificité. En effet, les caractéristiques extraites, sensibles à la MA ou à la MP, peuvent refléter des processus neurodégénératifs communs, et donc manquer de spécificité vis-à-vis de la physiopathologie propre à chaque maladie au niveau individuel. L’intégration simultanée de ces modalités pourrait fournir un outil puissant pour approfondir nos connaissances sur le cerveau et mettre en évidence des biomarqueurs robustes de la MA et de la MP, plus sensibles aux changements physiopathologiques.

Objectifs scientifiques
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