Human Connectome Project

Le Human Connectome Project (HCP) est un projet de recherche d'une durée initiale de cinq ans (ultérieurement étendu à dix ans), financé par seize composantes des National Institutes of Health (NIH) et réparti entre deux consortiums d'institutions de recherche. Lancé en juillet 2009, il constitue le premier des trois « Grands Défis » du Blueprint for Neuroscience Research établi par les NIH. Le 15 septembre 2010, les NIH annoncent l’attribution de deux subventions : l'une de 30 millions de dollars sur cinq ans à un consortium dirigé par la Washington University à St. Louis et l’Université du Minnesota, avec une contribution notable de l’Université d’Oxford (FMRIB), et l'autre de 8,5 millions de dollars sur trois ans à un consortium mené par l’Université Harvard, le Massachusetts General Hospital et l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA).

L’objectif du Human Connectome Project (HCP) était d’établir une « carte du réseau » (connectome) révélant la connectivité anatomique et fonctionnelle du cerveau humain sain. Le projet visait également à produire un ensemble de données destiné à faciliter la recherche sur divers troubles neurologiques et psychiatriques tels que la dyslexie, l’autisme, la maladie d’Alzheimer et la schizophrénie Purdy, Michael (15 septembre 2010). « Un projet de 30 millions de dollars cartographiera les connexions du cerveau » [communiqué de presse], St. Louis, Missouri : Washington University School of Medicine. Consulté le 16 février 2012[1].

Un certain nombre de projets successeurs sont actuellement en cours, basés sur les résultats du projet Human Connectome[2].

Consortium WU-Minn-Oxford

Le consortium WU-Minn-Oxford a développé des instruments IRM améliorés, ainsi que de nouvelles méthodes d’acquisition et d’analyse d’images, permettant de cartographier la connectivité du cerveau humain avec une résolution spatiale nettement supérieure à celle des techniques précédentes. Grâce à ces avancées, le consortium a recueilli une vaste quantité de données d’IRM et de données comportementales auprès de 1 200 adultes en bonne santé — comprenant des paires de jumeaux et leurs frères et sœurs, issus de 300 familles — à l’aide d’un instrument IRM spécialement conçu fonctionnant à 3 teslas. De plus, 184 participants de cet échantillon ont été scannés avec une résolution spatiale encore plus élevée, en utilisant une IRM à 7 teslas.

Les données recueillies ont été analysées afin de cartographier les connexions anatomiques et fonctionnelles entre les différentes régions du cerveau pour chaque individu, et mises en relation avec des résultats de tests comportementaux. En comparant les connectomes et les données génétiques de jumeaux monozygotes et dizygotes, les chercheurs ont pu estimer les contributions respectives des facteurs génétiques et environnementaux dans la formation des circuits cérébraux, et identifier certaines variations génétiques pertinentes. Ces cartes ont également permis de mieux comprendre l’organisation des réseaux neuronaux du cerveau.

En utilisant une combinaison de technologies d’imagerie non invasives — notamment l’IRM fonctionnelle au repos (resting-state fMRI), l’IRM fonctionnelle basée sur des tâches (task-based fMRI), la magnétoencéphalographie (MEG), l’électroencéphalographie (EEG) et l’IRM de diffusion — le consortium WU-Minn a cartographié les connectomes à l’échelle macroscopique. Cela consistait à représenter de vastes systèmes cérébraux divisés en régions distinctes sur les plans anatomique et fonctionnel, plutôt qu’à cartographier les neurones individuellement.

Des dizaines de chercheurs et d'investigateurs provenant de neuf institutions ont contribué à ce projet. Parmi les institutions de recherche figurent : l’Université de Washington à St. Louis, le Centre de recherche en résonance magnétique à l’Université du Minnesota, l’Université d’Oxford, l’Université Saint Louis, l’Université de l’Indiana, l’Université D'Annunzio de Chieti-Pescara, l’Ernst Strungmann Institute, l’Université de Warwick, Advanced MRI Technologies et l’Université de Californie à Berkeley[3].

Les données résultant de cette recherche sont disponibles publiquement sur une plateforme de neuro-informatique en accès libre et en ligne[4].

Consortium MGH/Harvard-UCLA

Le consortium MGH/Harvard-UCLA s'est concentré sur l'optimisation de la technologie IRM pour l'imagerie des connexions structurelles du cerveau à l'aide de l'IRM de diffusion, dans le but d'augmenter la résolution spatiale, la qualité et la vitesse. L'IRM de diffusion, utilisée dans les deux projets, cartographie les connexions fibreuses à longue distance du cerveau en suivant le mouvement de l'eau. Les modèles de diffusion de l'eau dans différents types de cellules permettent la détection de différents types de tissus. Grâce à cette méthode d'imagerie, les longues extensions des neurones, appelées matière blanche, peuvent être observées en relief[5].

Le nouveau scanner construit au MGH Martinos Center pour ce projet était « 4 à 8 fois plus puissant que les systèmes conventionnels, permettant l'imagerie de la neuroanatomie humaine avec une plus grande sensibilité que ce qui était possible auparavant. » Le scanner a une force de gradient maximale de 300 mT/m et une vitesse de balayage de 200 T /m/s, avec des valeurs b testées jusqu'à 20 000 s/mm^2. À titre de comparaison, une bobine à gradient standard est de 45 mT/m[6],[7].

Tests et mesures comportementales

Pour mieux comprendre la relation entre la connectivité cérébrale et le comportement, le projet Human Connectome a utilisé une batterie de mesures fiables et bien validées qui évaluent un large éventail de fonctions humaines. Le cœur de sa batterie est constitué des outils et méthodes développés par la NIH Toolbox for Assessment of Neurological and Behavioral function[8].

Recherche

Le projet Human Connectome est devenu un grand groupe d’équipes de recherche. Ces équipes utilisent le style de numérisation cérébrale développé par le Projet[9]. Les études impliquent généralement l'utilisation de grands groupes de participants, l'analyse de nombreux angles du cerveau des participants et la documentation minutieuse de l'emplacement des structures dans le cerveau de chaque participant[10]. Les études affiliées au projet Human Connectome sont actuellement cataloguées par le Connectome Coordination Facility. Les études se répartissent en trois catégories : les connectomes des adultes en bonne santé, les données sur les connectomes de la durée de vie et les connectomes liés aux maladies humaines. Sous chacune de ces catégories se trouvent des groupes de recherche travaillant sur des questions spécifiques.

Connectomes adultes sains

L’étude du projet Human Connectome Young Adult[11] a mis à la disposition de la communauté scientifique des données sur les connexions cérébrales de 1 100 jeunes adultes en bonne santé[12]. Les scientifiques ont utilisé les données de l’étude pour étayer les théories sur les zones du cerveau qui communiquent entre elles[13]. Par exemple, une étude a utilisé les données du projet pour montrer que l’ amygdale, une partie du cerveau essentielle au traitement émotionnel, est connectée aux parties du cerveau qui reçoivent les informations des sens et planifient les mouvements[14]. Une autre étude a montré que les individus en bonne santé qui avaient une forte tendance à ressentir de l’anxiété ou de la dépression avaient moins de connexions entre l’amygdale et un certain nombre de zones du cerveau liées à l’attention.

Données du connectome de la durée de vie

Il existe actuellement quatre groupes de recherche qui collectent des données sur les connexions dans le cerveau de populations autres que les jeunes adultes. Le but de ces groupes est de déterminer la connectivité cérébrale ordinaire pendant la petite enfance, l’enfance, l’adolescence et le vieillissement. Les scientifiques utiliseront les données de ces groupes de recherche de la même manière qu’ils ont utilisé les données de l’étude sur les jeunes adultes du Human Connectome Project[15].

Connectomes liés aux maladies humaines

Quatorze groupes de recherche étudient comment les connexions dans le cerveau changent au cours d’une maladie particulière. Quatre des groupes se concentrent sur la maladie d’Alzheimer ou la démence. La maladie d’Alzheimer et la démence sont des maladies qui commencent avec le vieillissement. La perte de mémoire et les troubles cognitifs marquent la progression de ces maladies. Alors que les scientifiques considèrent la maladie d’Alzheimer comme une maladie ayant une cause spécifique, la démence décrit en réalité des symptômes qui pourraient être attribués à un certain nombre de causes. Deux autres groupes de recherche étudient la manière dont les maladies qui perturbent la vision modifient la connectivité dans le cerveau. Quatre autres groupes de recherche se concentrent sur les troubles anxieux et le trouble dépressif majeur, des troubles psychologiques qui entraînent une régulation émotionnelle anormale. Deux autres groupes de recherche se concentrent sur les effets de la psychose, un symptôme de certains troubles psychologiques dans lesquels un individu perçoit la réalité différemment des autres. L’une des équipes étudie l’épilepsie, une maladie caractérisée par des crises. Enfin, une équipe de recherche documente les connexions cérébrales du peuple Amish, un groupe religieux et ethnique qui présente des taux élevés de certains troubles psychologiques[16].

Bien que des théories aient été avancées sur la manière dont les connexions cérébrales changent dans les maladies étudiées, nombre de ces théories ont été étayées par des données provenant de populations en bonne santé[14]. Par exemple, une analyse du cerveau d’individus en bonne santé a soutenu la théorie selon laquelle les personnes souffrant de troubles anxieux et de dépression ont moins de connectivité entre leurs centres émotionnels et les zones qui régissent l’attention. En collectant des données spécifiquement auprès de personnes atteintes de ces maladies, les chercheurs espèrent avoir une idée plus précise de la façon dont les connexions cérébrales de ces personnes évoluent au fil du temps.

Statut

Le projet a été achevé en 2021[17]. et une analyse rétrospective est disponible[18]. Un certain nombre de nouveaux projets ont été lancés sur la base des résultats[2].

Liens utiles

  • Wiki HCP - Wiki du Projet Connectome Humain
  • ICA-FIX - Documentation sur l'algorithme ICA-FIX utilisé sur les données IRMf au repos[19],[20],[21]

Références

(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Human Connectome Project » (voir la liste des auteurs).
  1. ↑ Geddes, « Human brain mapped in unprecedented detail », Nature,‎ (DOI 10.1038/nature.2016.20285, S2CID 89023120).
  2. « Connectome Coordination Facilty ».
  3. ↑ « $40 Million Awarded to Trace Human Brain's Connections » [archive du ], NIMH, (consulté le ).
  4. ↑ « ConnectomeDB ».
  5. ↑ Fan, Witzel, Nummenmaa et Van Dijk, « MGH-USC Human Connectome Project datasets with ultra-high b-value diffusion MRI », NeuroImage, vol. 124, no Pt B,‎ , p. 1108–1114 (ISSN 1095-9572, PMID 26364861, PMCID 4651764, DOI 10.1016/j.neuroimage.2015.08.075).
  6. ↑ « About the Center », .
  7. ↑ Fan, Nummenmaa, Witzel et Zanzonico, « Investigating the capability to resolve complex white matter structures with high b-value diffusion magnetic resonance imaging on the MGH-USC Connectom scanner », Brain Connectivity, vol. 4, no 9,‎ , p. 718–726 (ISSN 2158-0022, PMID 25287963, PMCID 4238244, DOI 10.1089/brain.2014.0305).
  8. ↑ « Components of the Human Connectome Project - Behavioral Testing - Connectome », humanconnectome.org (consulté le ).
  9. ↑ Glasser, Smith, Marcus et Andersson, « The Human Connectome Project's neuroimaging approach », Nature Neuroscience, vol. 19, no 9,‎ , p. 1175–87 (PMID 27571196, PMCID 6172654, DOI 10.1038/nn.4361).
  10. ↑ (en) UpAndRunning, « Connectome - Homepage », www.humanconnectome.org (consulté le ).
  11. ↑ (en) UpAndRunning, « HCP Young Adult - Connectome - Publications », www.humanconnectome.org (consulté le ).
  12. ↑ « Publications | Human Connectome Project » [archive du ] (consulté le ).
  13. ↑ Toschi, Duggento et Passamonti, « Functional connectivity in amygdalar-sensory/(pre)motor networks at rest: New evidence from the Human Connectome Project », European Journal of Neuroscience, vol. 45, no 9,‎ , p. 1224–1229 (PMID 28231395, DOI 10.1111/ejn.13544, lire en ligne).
  14. De Witte et Mueller, « White matter integrity in brain networks relevant to anxiety and depression: Evidence from the human connectome project dataset », Brain Imaging and Behavior, vol. 11, no 6,‎ , p. 1604–1615 (PMID 27744495, DOI 10.1007/s11682-016-9642-2, hdl 1854/LU-8163582, S2CID 21758303, lire en ligne).
  15. ↑ (en) UpAndRunning, « Connectome - HCP Lifespan Studies », www.humanconnectome.org (consulté le ).
  16. ↑ (en) UpAndRunning, « Connectome - Human Connectome Studies Related To Disease », www.humanconnectome.org (consulté le ).
  17. ↑ From « NIH Director's Blog - Human Connectome Project ».
  18. ↑ Elam, Glasser, Harms et Sotiropoulos, « The human connectome project: a retrospective », NeuroImage, Elsevier, vol. 244,‎ , p. 118543 (lire en ligne).
  19. ↑ Smith, Beckmann, Andersson et Auerbach, « Resting-state fMRI in the Human Connectome Project », NeuroImage, vol. 80,‎ , p. 144–68 (PMID 23702415, PMCID 3720828, DOI 10.1016/j.neuroimage.2013.05.039).
  20. ↑ Griffanti, Douaud, Bijsterbosch et Evangelisti, « Hand classification of fMRI ICA noise components », NeuroImage, vol. 154,‎ , p. 188–205 (PMID 27989777, PMCID 5489418, DOI 10.1016/j.neuroimage.2016.12.036).
  21. ↑ Salimi-Khorshidi, Douaud, Beckmann et Glasser, « Automatic denoising of functional MRI data: Combining independent component analysis and hierarchical fusion of classifiers », NeuroImage, vol. 90,‎ , p. 449–68 (PMID 24389422, PMCID 4019210, DOI 10.1016/j.neuroimage.2013.11.046).

Voir aussi

Articles connexes

Liens externes

Projets Connectome connexes
Communiqués de presse
  • Purdy, Michael (15 septembre 2010). « Un projet de 30 millions de dollars cartographiera les connexions du cerveau » [communiqué de presse], St. Louis, Missouri : Washington University School of Medicine. Consulté le 16 février 2012.
  • Asher, Jules (29 mars 2012). « Brain wiring a no-brainer? » [communiqué de presse], National Institutes of Health. Consulté le 16 février 2013. Une étude financée par les NIH révèle une structure tridimensionnelle en grille étonnamment simple.
Reportages d'actualité
  • Mitra, Partha (22 mai 2012). « The Brain's Highways: Mapping the Last Frontier », Scientific American. Consulté le 16 février 2013. L'article s'interroge sur l'organisation des neurones : seraient-ils structurés comme des réseaux routiers ?
  • Dillow, Clay (16 septembre 2010). « The Human Connectome Project Is a First-of-its-Kind Map of the Brain's Circuitry », Popular Science. Consulté le 16 février 2013.
  • « $30 million project will map the brain's wiring », The Medical Daily, 16 septembre 2010. Consulté le 16 février 2013.
  • Gustin, Georgina (8 octobre 2010). « Brain mapping study centered in St. Louis », St. Louis Post-Dispatch. Consulté le 16 février 2013.
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