Le plissement cortical : un marqueur du neurodéveloppement
Le plissement cortical démarre pendant le dernier trimestre de grossesse et reste relativement stable tout au long de la vie à partir de la naissance (à terme). Ce processus conduit à la formation des sillons et circonvolutions cérébrales spécifiques à chaque individu et dont la structure reflète des mécanismes neurodéveloppementaux fondamentaux. Des preuves croissantes suggèrent que les troubles psychiatriques, tels que la schizophrénie, le trouble bipolaire et les troubles du spectre autistique, résultent d'interactions complexes entre des perturbations précoces du développement cérébral et des influences environnementales ultérieures. Ainsi, les motifs de plissement cortical pourraient constituer des biomarqueurs stables, révélateurs de la composante neurodéveloppementale de ces pathologies.
Des chercheurs du laboratoire GAIA (UMR BAOBAB / NeuroSpin) ont conduit une étude avec l'équipe Psychiatrie d'UNIACT (NeuroSpin / Hôpital Henri Mondor AP-HP) explorant l'utilisation de l'apprentissage profond (deep learning) pour extraire des représentations significatives des motifs de plissement cortical à partir d'images IRM structurelles. L'objectif est de démontrer que ces représentations permettent une prédiction individuelle des principaux troubles psychiatriques, ce qui ouvrirait la voie à une meilleure compréhension des origines neurodéveloppementales de ces maladies.
Les chercheurs ont développé et comparé trois approches distinctes :
- Un modèle global entraîné
de novo, c'est-à-dire un réseau de neurones entraîné directement sur des cohortes cliniques, servant de cadre de référence ;
- Un modèle de « fondation », utilisant un réseau neuronal pré-entraîné sur une large base de données de la population générale (UK Biobank) pour capturer des caractéristiques anatomiques robustes, puis les transférer pour des applications cliniques ;
- Une approche régionale : un ensemble de modèles spécialisés (générés par l'algorithme « Champollion » développé par le laboratoire GAIA) analyse des régions cérébrales spécifiques, offrant une meilleure interprétabilité. Les prédictions régionales sont ensuite combinées pour une prédiction globale.
Les résultats de l'étude, publiée dans le Journal of Neural Transmission, montrent que le pré-entraînement sur des larges cohortes comme la UK Biobank améliore significativement les performances prédictives, pour les troubles psychiatriques que sont le troubles bipolaire, la schizophrénie, et le troubles du spectre de l'autisme. L'approche régionale identifie des zones cérébrales clés, comme le sillon temporal supérieur, déjà connu comme étant impliqué dans les troubles du spectre autistique.
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