« J’y pense tous les jours et j’en rêve la nuit. Cela fait maintenant cinq ans que c’est toute ma vie », déclare Enrico Amico, scientifique et SNSF Ambizione Fellow au Laboratoire de traitement d’images médicales de l’EPFL et au Centre de neuroprothèse de l’EPFL. Il parle de ses recherches sur le cerveau humain en général, et sur les empreintes digitales cérébrales en particulier. Il a appris que chacun de nous a une « empreinte digitale » cérébrale et que cette empreinte digitale change constamment dans le temps. Ses conclusions viennent d’être publiées dans Avancées scientifiques.
« Ma recherche examine les réseaux et les connexions au sein du cerveau, et en particulier les liens entre les différentes zones, afin de mieux comprendre comment les choses fonctionnent », explique Amico. “Nous le faisons en grande partie en utilisant des IRM, qui mesurent l’activité cérébrale sur une période de temps donnée.” Son groupe de recherche traite les scans pour générer des graphiques, représentés sous forme de matrices colorées, qui résument l’activité cérébrale d’un sujet. Ce type de technique de modélisation est connu dans les milieux scientifiques sous le nom de neurosciences en réseau ou de connectomique cérébrale. « Toutes les informations dont nous avons besoin se trouvent dans ces graphiques, communément appelés « connectomes cérébraux fonctionnels ». Le connectome est une carte du réseau de neurones. Ils nous informent de ce que les sujets faisaient pendant leur IRM – s’ils se reposaient ou effectuaient d’autres tâches, par exemple. Nos connectomes changent en fonction de l’activité exercée et des parties du cerveau utilisées », explique Amico.
Deux scans suffisent
Il y a quelques années, les neuroscientifiques de Université de Yale l’étude de ces connectomes a révélé que chacun de nous a une empreinte cérébrale unique. En comparant les graphiques générés à partir d’examens IRM des mêmes sujets pris à quelques jours d’intervalle, ils ont pu faire correspondre correctement les deux examens d’un sujet donné près de 95 % du temps. En d’autres termes, ils pourraient identifier avec précision un individu en fonction de son empreinte digitale cérébrale. “C’est vraiment impressionnant parce que l’identification a été faite en utilisant uniquement des connectomes fonctionnels, qui sont essentiellement des ensembles de scores de corrélation”, explique Amico.
« Toutes les informations dont nous avons besoin se trouvent dans ces graphiques, communément appelés « connectomes cérébraux fonctionnels ». Crédit : Enrico Amico
Il a décidé d’aller plus loin dans cette découverte. Dans des études antérieures, les empreintes digitales cérébrales ont été identifiées à l’aide d’IRM qui ont duré plusieurs minutes. Mais il se demandait si ces empreintes pouvaient être identifiées au bout de quelques secondes seulement, ou s’il y avait un moment précis où elles apparaissaient – et si oui, combien de temps durerait ce moment ? «Jusqu’à présent, les neuroscientifiques ont identifié des empreintes digitales cérébrales à l’aide de deux IRM prises sur une période assez longue. Mais les empreintes digitales apparaissent-elles réellement après seulement cinq secondes, par exemple, ou ont-elles besoin de plus de temps ? Et si les empreintes digitales de différentes zones cérébrales apparaissaient à des moments différents ? Personne ne connaissait la réponse. Nous avons donc testé différentes échelles de temps pour voir ce qui se passerait », explique Amico.
Une empreinte cérébrale en seulement 1 minute et 40 secondes
Son groupe de recherche a découvert que sept secondes n’étaient pas assez longues pour détecter des données utiles, mais qu’environ 1 minute et 40 secondes l’étaient. « Nous avons réalisé que les informations nécessaires au déploiement d’une empreinte cérébrale pouvaient être obtenues sur des périodes de temps très courtes », explique Amico. « Il n’y a pas besoin d’une IRM qui mesure l’activité cérébrale pendant cinq minutes, par exemple. Des échelles de temps plus courtes pourraient également fonctionner. Son étude a également montré que les empreintes digitales cérébrales les plus rapides commencent à apparaître à partir des zones sensorielles du cerveau, et en particulier des zones liées aux mouvements oculaires, à la perception visuelle et à l’attention visuelle. Au fil du temps, les régions du cortex frontal, celles associées à des fonctions cognitives plus complexes, commencent également à révéler des informations uniques à chacun de nous.
La prochaine étape consistera à comparer les empreintes digitales cérébrales de patients en bonne santé avec ceux souffrant de Alzheimer maladie. « Sur la base de mes premières découvertes, il semble que les caractéristiques qui rendent une empreinte cérébrale unique disparaissent progressivement à mesure que la maladie progresse », explique Amico. « Il devient de plus en plus difficile d’identifier les personnes en fonction de leurs connectomes. C’est comme si une personne atteinte de la maladie d’Alzheimer perdait son identité cérébrale.
Le long de cette ligne, les applications potentielles pourraient inclure la détection précoce des conditions neurologiques où les empreintes digitales cérébrales disparaissent. La technique d’Amico peut être utilisée chez des patients atteints d’autisme, d’accident vasculaire cérébral ou encore chez des sujets toxicomanes. “Ce n’est qu’un petit pas de plus vers la compréhension de ce qui rend notre cerveau unique : les opportunités que cette idée pourrait créer sont illimitées.”
Une histoire à succès du programme FNS Ambizione
Les recherches d’Enrico Amico ont été rendues possibles grâce à une bourse SNSF Ambizione. «Ce programme unique a pu attirer un jeune chercheur prometteur en Suisse lorsqu’il était post-doctorant à l’Université Purdue», mentionne le professeur Van De Ville, responsable du laboratoire de traitement d’images médicales. « Ambizione lui a permis de poursuivre en toute indépendance ses idées de recherche, mais aussi de faire le choix de collaborations fructueuses avec le laboratoire d’accueil. C’est gratifiant de voir ces objectifs atteints.
Référence : 15 octobre 2021, Avancées scientifiques.
DOI : 10.1126 / sciadv.eabj0751
