Un nouveau logiciel révèle que la myéline se développe beaucoup plus lentement après la naissance
Un seul cerveau est incroyablement complexe. Ainsi, les chercheurs sur le cerveau, qu’ils examinent des ensembles de données construits à partir de 300 000 neurones chez 81 souris ou à partir d’IRM de 1 200 jeunes adultes, traitent désormais tellement d’informations qu’ils doivent également trouver de nouvelles méthodes pour les comprendre. Développer de nouveaux outils d’analyse est devenu aussi important que de les utiliser pour comprendre la santé et le développement du cerveau.
Une équipe comprenant des chercheurs de l’Université de Washington a récemment utilisé un nouveau logiciel pour comparer les IRM de 300 bébés et a découvert que la myéline, une partie de la substance blanche du cerveau, se développe beaucoup plus lentement après la naissance. Les chercheurs ont publié leurs résultats le 7 août dans le Actes de l’Académie nationale des sciences.
UW News s’est entretenu avec l’auteur principal Ariel Rokem, professeur agrégé de recherche à l’UW au département de psychologie et chercheur en science des données à l’eScience Institute, à propos de l’article et de son approche de recherche.
Quels sujets recherchez-vous et comment ?
Ariel Rokem: Mon groupe travaille en neuroinformatique, qui se concentre sur la construction de méthodes et de logiciels pour analyser les données des neurosciences. Nous nous concentrons spécifiquement sur les mesures IRM dans le cerveau humain. Un cerveau est constitué d’un vaste réseau de connexions entre différentes zones. Dans notre cerveau, nous avons ces gros faisceaux de connexions appelés substance blanche qui contiennent de nombreux axones, qui sont les longues parties ramifiées des neurones qui leur permettent de communiquer entre eux sur des distances assez grandes. Nous utilisons donc l’IRM pour détecter ces faisceaux chez chaque personne participant à une étude, puis donner un sens aux tissus contenus dans ces faisceaux. À partir de là, nous pouvons trouver des différences entre les personnes atteintes de certaines maladies et celles qui n’en souffrent pas, ou des différences dans le développement ou les capacités cognitives.
En quoi cette approche diffère-t-elle de la façon dont la recherche sur le cerveau a été pratiquée historiquement ?
RA: Pendant de nombreuses années, les chercheurs emmenaient les sujets testés dans leur hôpital local ou dans un centre d’IRM et collectaient des données. Et les gens font encore ça. En fait, nous avons un de ces scanners au nouveau Centre UW pour les neurosciences humaines, dont je fais partie. Mais des approches plus récentes impliquent de collecter des quantités de données beaucoup plus importantes. Par exemple, il serait difficile pour quiconque ici dans le département de l’UW de collecter des données auprès de plus de 1 000 personnes. Mais il y a quelques années, les National Institutes of Health ont financé ce qu’on appelle le Human Connectome Project pour faire exactement cela : ; obtenez un échantillon de 1 200 personnes adultes en bonne santé et collectez d’assez grandes quantités de données sur chacune d’elles. En neuroinformatique, nous prenons ce type d’ensembles de données et développons les outils pour les étudier.
À quelles découvertes ces méthodes ont-elles conduit dans le domaine de la science du cerveau ?
RA: Notre récent article en est un bon exemple. Notre équipe a utilisé un vaste ensemble de données librement disponibles du projet Developing Human Connectome, qui collecte des données sur les nouveau-nés au cours des premiers jours de leur vie. Nous avons étudié le développement de la substance blanche dans ces scans de plus de 300 bébés. Ma collaboratrice et auteure principale, Mareike Grotheer, de l’Université Philipps de Marburg, avait déjà utilisé un logiciel permettant de rechercher des faisceaux de substance blanche chez les adultes et l’avait adapté pour fonctionner sur le cerveau des bébés. Dans cette étude, nous avons étendu son approche en utilisant le cloud computing. Nous avons étudié comment la myéline, une gaine graisseuse qui isole les axones, se développe dans la substance blanche.
Nous savons grâce à d’autres études qu’un développement anormal de la myéline est associé à de nombreux troubles du développement et de santé mentale, de la dépression chronique à la schizophrénie. Mais avant cette étude, nous ne savions pas encore comment la naissance modifiait le cours du développement de la myéline.
Nous avions plusieurs hypothèses que nous souhaitions tester. La première est que peu importe la date exacte de votre naissance ; le temps écoulé entre la conception et le moment où vous êtes scanné compte. Une autre raison était que le temps écoulé depuis la conception n’avait aucune importance, et peu importe le temps écoulé depuis la naissance après l’examen. Et nous avions une troisième hypothèse selon laquelle ces deux choses comptent : combien de temps le bébé a passé en gestation dans le ventre de sa mère et combien de temps s’est écoulé entre la naissance et le moment de l’échographie. Nous avons donc comparé les examens de bébés nés à différents âges gestationnels, allant d’une naissance très prématurée à des bébés nés quelques semaines après le terme complet de 40 semaines. Grâce à ce vaste ensemble de données, nous avons pu réellement suivre l’évolution du cerveau des bébés au cours des premiers jours et semaines de leur vie.
Nous avons constaté que les données confirment que l’âge gestationnel à la naissance et l’âge gestationnel au moment de l’analyse étaient importants, mais il existe un point d’inflexion dès la naissance. À ce moment-là, le développement de ces offres groupées que nous étudiions ralentit considérablement. C’est un fait fondamental, mais nous ne le savions pas jusqu’à présent, et nous l’avons découvert en examinant des données accessibles au public. Cela a des implications sur notre compréhension fondamentale du développement cérébral au début de la vie, ainsi que sur les moyens par lesquels nous pourrions atténuer les effets néfastes d’une naissance prématurée. Peut-être, par exemple, créer un environnement « semblable à celui de l’utérus » après la naissance pourrait-il compenser ce ralentissement du développement et donner au cerveau des bébés prématurés plus de temps pour se développer.
Que cherchez-vous à étudier avec ces méthodes à l’avenir ?
RA: Nous commençons à nous poser des questions sur les connexions cérébrales liées aux troubles du spectre autistique et à la schizophrénie. Nous faisons également désormais partie de l’étude ACT de l’UW, ou étude sur les changements de pensée chez les adultes. Il existe depuis près de 30 ans et suit une large cohorte de personnes vieillissant dans la région de Seattle. Lors de la récente série de cette étude, nous avons ajouté des mesures IRM. Nous développons des méthodes permettant de tirer des conclusions sur les faisceaux de substance blanche chez les personnes vieillissantes.
Les autres co-auteurs de cet article sont David Bloom, ancien étudiant post-baccalauréat de l’UW au département de psychologie ; John Kruper, doctorant à l’UW au département de psychologie ; Adam Richie-Halford, ancien chercheur postdoctoral de l’UW au département de psychologie ; Stephanie Zika et Vicente A. Aguilera González de l’Université Philipps de Marburg ; et Jason D. Yeatman et Kalanit Grill-Spector de l’Université de Stanford. Cette recherche a été financée par l’Institut national de la santé mentale et le National Eye Institute.
