Le nouveau modèle de surface corticale offre une plus grande précision lors de l’analyse des données de neuroimagerie

Le cerveau humain est responsable de fonctions cruciales, notamment la perception, la mémoire, le langage, la pensée, la conscience et les émotions.

Pour comprendre le fonctionnement du cerveau, les scientifiques utilisent souvent la neuroimagerie pour enregistrer l’activité cérébrale des participants lorsque le cerveau exécute une tâche ou est au repos. Les fonctions cérébrales sont systématiquement organisées dans le cortex cérébral, la couche externe du cerveau humain. Les chercheurs utilisent souvent ce qu’on appelle un « modèle de surface corticale » pour analyser les données de neuroimagerie et étudier l’organisation fonctionnelle du cerveau humain.

Chaque cerveau a une forme différente. Pour analyser les données de neuroimagerie de plusieurs personnes, les chercheurs doivent enregistrer les données dans le même modèle cérébral, ce qui permet d’identifier le même emplacement anatomique dans différents cerveaux, même si les cerveaux ont des formes différentes. Ces emplacements sont appelés « sommets ».

Il y a eu plusieurs itérations de tels modèles au cours des 25 dernières années, et les modèles de surface corticale les plus couramment utilisés aujourd’hui sont basés sur des données collectées auprès de 40 cerveaux.

Aujourd’hui, les chercheurs de Dartmouth ont créé un nouveau modèle de surface corticale appelé OpenNeuro Average, ou onavg, qui offre une plus grande précision et efficacité lors de l’analyse des données de neuroimagerie.

Les résultats seront publiés dans Méthodes naturelles.

“Notre modèle de surface corticale onavg est le premier à échantillonner uniformément différentes parties du cerveau”, explique l’auteur principal Feilong Ma, chercheur postdoctoral et membre du laboratoire Haxby du département de psychologie et des sciences du cerveau de Dartmouth. “C’est une carte moins déformée et plus efficace sur le plan informatique.”

L’équipe a créé le modèle basé sur l’anatomie corticale de 1 031 cerveaux provenant de 30 ensembles de données dans OpenNeuro, une plateforme gratuite et open source de partage de données de neuroimagerie. Selon les co-auteurs, il s’agit également du premier modèle de surface corticale basé sur la forme géométrique du cerveau.

En revanche, les modèles précédents capturaient de manière inégale différentes parties du cortex et s’appuyaient sur une forme sphérique pour définir la position des sommets corticaux, entraînant des distorsions dans la répartition des sommets.

Avec le modèle onavg, moins de données sont nécessaires pour l’analyse.

“Il est très coûteux d’obtenir des données par neuroimagerie, et pour certaines populations cliniques – par exemple si vous étudiez une maladie rare – il peut être difficile, voire impossible, de collecter une grande quantité de données afin d’obtenir de meilleurs résultats.” les données sont un avantage », déclare Feilong. “En utilisant les données plus efficacement, notre modèle peut potentiellement augmenter la reproductibilité et la reproductibilité des résultats dans les études universitaires.”

Je crois qu’onavg représente une avancée méthodologique qui a de larges applications dans tous les aspects des neurosciences cognitives et cliniques.

James Haxby, co-auteur, professeur au Département de psychologie et des sciences du cerveau et ancien directeur du Centre de neurosciences cognitives à Dartmouth

Il affirme que leur modèle de surface corticale pourrait être utilisé pour étudier la vision, l’audition, le langage et les différences individuelles, ainsi que pour des troubles tels que l’autisme et les maladies neurodégénératives telles que la maladie d’Alzheimer et la maladie de Parkinson.

« Nous pensons que cela aura un impact vaste et profond dans le domaine », déclare Haxby.

Jiahui Guo, ancien chercheur postdoctoral en psychologie et sciences du cerveau et professeur adjoint à l’École des sciences du comportement et du cerveau de l’Université du Texas à Dallas, et Maria Ida Gobbini, professeure agrégée au Département des sciences médicales et chirurgicales de l’Université. de Bologne, a également contribué à l’étude.