Description du projet 

L’imagerie médicale est un outil de choix dans la compréhension des mécanismes cérébraux sous-jacents à l’apparition et l’évolution des troubles cognitifs dans les maladies neurologiques. Nous avons développé des marqueurs transversaux utilisant des données IRM et TEP, par des approches géométriquement optimisées à l’analyse du cortex, d’analyse des connectivités cérébrales et de quantification du métabolisme, de la perfusion et de la charge en fer. Il convient à présent de mener des travaux sur l’intégration de ces marqueurs afin d’en exploiter les informations multimodales et complémentaires.

Le projet de l’équipe est de développer des mesures  de connectivité cérébrale multimodale dans l’étude des mécanismes physiopathologiques des troubles cognitifs appliquées aux maladies neurologiques et leurs modèles animaux. Ces outils permettront un suivi personnalisé par des approches d’IA et seront basés sur l’intégration d’informations provenant de données médicales multimodales.

Composition de l'équipe: UMR-S 1172 : Renaud Lopes (PI), Grégory Kuchcinski (co-PI), Régis Bordet, Jean-Pierre Pruvo, Xavier Leclerc, Olivier Outteryck, Cécile Bordier, Frank Semah, Kathy Dujardin, Florence Pasquier, Charlotte Cordonnier, Luc Defebvre, David Devos, Caroline Moreau, Etienne Allart, Maxime Bertoux, Xavier Delbeuck, Nacim Betrouni, Thibaut Dondaine, Martin Bretzner (doctorant), Quentin Vannod-Michel (doctorant), Morgan Gautherot (doctorant), Vincent Roca (doctorant), Jean-Baptiste Davion (doctorant), Guillaume Carey (doctorant) ;

UMS2014 – US41 : Damien Huglo, Romain Viard, Florent Auger, Clémence Leboullenger

Faits marquants

1 - Etude en imagerie des troubles cognitifs post-AVC

Depuis 2015, nous menons des travaux sur l’étude des troubles cognitifs post-AVC. Nous avons identifié un réseau fonctionnel altéré en IRM et spécifique aux atteintes cognitives. Ce réseau a ensuite été utilisé et couplé à un algorithme d’IA dans la prédiction personnalisée au long terme de ces atteintes, grâce à une collaboration avec les Prs. M. Dichgans et M. Duering de l’Institute for stroke and dementia research de Munich. 2 publications dans Neurology sont issues de ces travaux.

Etude en imagerie des troubles cognitifs post-AVC

 

2 - Apport de l'Intelligence Artificielle en neurosciences

Depuis 2018, un partenariat scientifique avec General Electric est en place sur la prédiction d’âge cérébral en IRM, par deep learning, comme marqueur des formes de la maladie d’Alzheimer du sujet jeune (thèse de M. Gautherot). Depuis 2020, un partenariat avec Philips est en place sur l’harmonisation par IA des images IRM dans le cadre des études multicentriques (thèse de V. Roca). Par ailleurs, M. Bretzner (doctorant) réalise une mobilité au MGH à Boston sur l’utilisation de machine learning sur une cohorte de 2000 AVC ischémiques.  

Partenariats scientifiques avec General Electric et Philips

 

3 - Identification de marqueurs IRM en pathologies neurodégénératives et en santé mentale – Projet ARIANES

Le projet ARIANES (arianes.fr) a pour objectif la mise en réseau des différentes technologies IRM de la Région Hauts-de-France afin d’améliorer le dépistage, le diagnostic précoce et le suivi des patients atteints de maladies neurologiques et psychiatriques. L’acquisition d’une future IRM 7T est priorisée pour la définition de nouveaux marqueurs de ces pathologies qui résonneront sur l’ensemble de la Région grâce à des techniques d’IA. Le projet a été sélectionné pour le prochain CPER 2021-2027.

Association pour la recherche en imagerie avancée en neurosciences et santé mentale – ARIANES

Publications

Lopes, R ; Bournonville, C ; Kuchcinski, G ; Dondaine, T ; Mendyk, A-M ; Viard, R ; Pruvo, J-P ; Hénon, H ; Geogarkis, M ;Duering, M ; Dichgans, M ; Cordonnier, C ; Leclerc, X ; Bordet, R ; Prediction of Long-term Cognitive Functions after Minor Stroke, Using Functional Connectivity, Neurology, 2021, early view. DOI: 1212/WNL.0000000000011452

Vanhoutte, M ; Semah, F ; Leclerc, X ; Sillaire, AR ; Jaillard, A ; Kuchcinski, G ; Pasquier, F ; Lopes, R, Three-year changes of cortical 18F-FDG in amnestic vs. non-amnestic sporadic early-onset Alzheimer's disease., Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2020, 47, 304-318. DOI: 1007/s00259-019-04519-w

Kuchcinski, G.; Munsch, F.; Lopes, R.; Bigourdan, A.; Su, J.; Sagnier, S.; Renou, P.; Pruvo, J.; Rutt, B.; Dousset, V.; Sibon, I.; Tourdias, T. Thalamic Alterations Remote to Infarct Appear as Focal Iron Accumulation and Impact Clinical Outcome. Brain 2017, 140, 1932–1946. DOI: 1093/brain/awx114