Une nouvelle technologie peut expliquer l’effet des facteurs génétiques sur la structure et la fonction du cerveau

Liang Zhan, professeur adjoint de génie électrique et informatique à la Swanson School of Engineering de Pitt, a reçu un prix CAREER de 500 000 $ de la National Science Foundation pour développer des outils informatiques qui améliorent notre compréhension du cerveau humain.

Dans ce projet, il tirera parti de la structure modulaire du cerveau pour étudier la génétique de l’imagerie cérébrale et développer de nouveaux outils informatiques pour éclairer l’impact des facteurs génétiques sur la structure et le fonctionnement du cerveau. Les chercheurs peuvent utiliser cette technologie pour examiner comment des gènes spécifiques, ou leurs variantes, affectent les systèmes neuronaux et contribuent aux troubles cérébraux. Ces travaux pourraient à terme faire progresser les domaines de l’informatique biomédicale, des neurosciences et de la science des données.

L’équipe de Zhan étudiera spécifiquement la maladie d’Alzheimer – une maladie qui affecte actuellement 5,8 millions d’Américains et devrait presque tripler pour atteindre 14 millions de personnes d’ici 2060.

Il n’y a aucune preuve claire pour montrer comment la maladie d’Alzheimer se développe. Les chercheurs développent une variété de méthodes pour découvrir les mécanismes derrière l’apparition et la progression de la maladie d’Alzheimer, mais il y a un manque d’outils informatiques efficaces pour étudier cette maladie. »

Liang Zhan, professeur adjoint de génie électrique et informatique, Swanson School of Engineering, Université de Pittsburgh

Bien que ce travail se concentre sur la maladie d’Alzheimer, les outils proposés peuvent également être appliqués à d’autres recherches sur le cerveau.

« Les études génétiques actuelles sur l’imagerie cérébrale supposent une relation linéaire un à un entre les gènes et les caractéristiques d’imagerie, mais la linéarité est trop simpliste et ne permet pas aux chercheurs d’identifier des modèles de haut niveau », a expliqué Zhan. « De plus, la recherche en IRM se concentre souvent sur de petites régions du cerveau, ce qui réduit la complexité de l’imagerie à une dimension et rejette des informations importantes sur la dynamique cérébrale. Au lieu de cela, mon groupe se concentrera sur la caractérisation des caractéristiques du réseau cérébral de niveau supérieur. « 

Relier les points avec le connectome humain

En collaboration avec l’Université de l’Illinois à Chicago (UIC), il associera ce prix CAREER à deux subventions R01 des National Institutes of Health pour approfondir l’étude de la fonction cérébrale dans les troubles neurologiques.

Le maintien des fonctions cérébrales essentielles, telles que l’apprentissage et la mémoire, nécessite des synapses pour transmettre des signaux électriques et chimiques entre les neurones. Le dysfonctionnement synaptique est une caractéristique de nombreux troubles neurologiques – y compris la maladie d’Alzheimer – et conduit à une hyperexcitation des circuits neuronaux. Cependant, les modifications du réseau neuronal liées au vieillissement normal rendent difficile pour les chercheurs de distinguer les altérations spécifiques à la maladie des modifications normales.

Zhan et ses collaborateurs développeront des outils informatiques innovants pour caractériser les modèles d’hyperexcitation dans le vieillissement et la maladie d’Alzheimer et valideront leur cadre avec des modèles murins longitudinaux et des données humaines de l’Initiative de neuroimagerie de la maladie d’Alzheimer et du projet Human Connectome.

« Le cerveau doit avoir un équilibre entre l’excitation et l’inhibition neuronales », a déclaré Zhan. « Le dysfonctionnement synaptique dans la maladie d’Alzheimer conduit à une hyperexcitation dans les circuits neuronaux, et cet équilibre anormal peut contribuer à l’apparition et à la progression de la maladie. L’indicateur d’hyperexcitation (HI), défini à l’aide de données d’IRM multimodales, signalera un déséquilibre entre l’excitation et l’inhibition neuronale. « 

Ajoutant à la complexité de cette recherche, d’autres troubles psychiatriques peuvent contribuer de manière significative au déclin cognitif accéléré et à la progression vers la démence. Zhan collaborera sur un autre R01 à l’UIC pour examiner la dépression en fin de vie et découvrir son impact sur la neurodégénérescence. Ils appliqueront une approche similaire à cette étude et clarifieront la relation entre la dépression et les processus neurodégénératifs en fin de vie.

Une étude préliminaire a démontré l’efficacité de l’hyperexcitation du groupe.

« Nous avons comparé des individus cognitivement normaux avec une prédisposition génétique à la maladie d’Alzheimer avec un groupe d’individus sans prédisposition génétique, en fonction de l’âge et du sexe », a déclaré Zhan. « Les résultats ont soutenu l’idée que les femmes génétiquement prédisposées, qui sont quatre fois plus susceptibles de développer la maladie d’Alzheimer que les hommes, présentaient une hyperexcitation à 50 ans, et notre méthode était plus sensible pour détecter cette différence. »

L’objectif de ce travail est d’accélérer la découverte de biomarqueurs d’imagerie plus robustes et non invasifs de la maladie d’Alzheimer et d’autres troubles neurologiques.