Une puce neuronale décode les interactions entre régions cérébrales

Une équipe de l'EPFL a développé une puce neuronale implantable qui suit la communication entre les régions cérébrales, identifiant les états cognitifs et émotionnels en temps réel.

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( Photo: EPFL/Lundi13 CC BY SA 4.0 )

ENGINEERINGNET/BE - La stimulation cérébrale profonde est une technique thérapeutique qui délivre des impulsions électriques à des zones spécifiques du cerveau via un implant, afin de moduler l'activité neuronale.

Déjà largement utilisée pour les troubles moteurs tels que la maladie de Parkinson, elle recèle un potentiel pour les maladies psychiatriques sévères, notamment la dépression majeure, le trouble de stress post-traumatique et le trouble obsessionnel compulsif.

Cependant, la plupart des systèmes de stimulation cérébrale profonde existants fonctionnent en mode «boucle ouverte»: la stimulation est délivrée selon des paramètres prédéfinis plutôt que d'adapter en continu l'activité cérébrale du patient ou de la patiente.

Même parmi les systèmes en boucle fermée, ou adaptatifs, beaucoup se basent sur des signaux enregistrés dans une seule région cérébrale. C'est une limitation majeure pour les troubles psychiatriques, où l'information cliniquement pertinente peut être répartie dans différents réseaux de régions cérébrales interagissant entre elles.

«Notre travail s'appuie sur un corpus de recherches de plus en plus solide suggérant que les troubles psychiatriques résultent davantage de perturbations de la communication entre les régions cérébrales que de dysfonctionnements de toute région prise isolément», explique Mahsa Shoaran, responsable du Laboratoire des neurotechnologies intégrées (INL) à la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur de l'EPFL et à l'Institut Neuro-X.

La chercheuse et son équipe ont développé un système sur puce neuronale implantable basse consommation. Baptisé LogSync, il enregistre l'activité cérébrale et extrait des biomarqueurs décrivant l'intensité des ondes cérébrales (oscillations) et la synchronie entre les signaux provenant de différentes régions cérébrales.

Un algorithme d'apprentissage automatique analyse ensuite ces biomarqueurs au niveau des réseaux pour distinguer les états cognitifs et émotionnels, et générer des déclencheurs de stimulation lorsque des états spécifiques sont détectés.

Publiés dans le IEEE Journal of Solid-State Circuits, ces travaux ont été menés dans le cadre d'un financement de 6,6 millions de francs de l'Institut américain pour la santé mentale (NIMH), visant à développer des systèmes implantables capables de mesurer et de contrôler les réseaux d'oscillations cérébrales pour les maladies psychiatriques sévères, particulièrement les troubles de l'humeur et de l'anxiété.

Ce projet découle de travaux antérieurs du laboratoire sur le décodage cerveau-texte et sur la neuromodulation en boucle fermée, et étend ces concepts aux biomarqueurs à l’échelle des réseaux et au décodage adaptatif, destinés à de futures applications thérapeutiques.

Les scientifiques ont évalué LogSync en utilisant des enregistrements cérébraux issus d'expériences psychiatriques précédentes. Un ensemble de données capturait les changements d'engagement cognitif lors de l'exécution d'une tâche mentale.

Un autre enregistrait l'excitation émotionnelle lorsque les participantes et participants visionnaient des clips vidéo. L'algorithme a distingué ces états cognitifs et émotionnels à partir des enregistrements neuronaux seuls.

Dans d'autres expériences menées chez le rat à l'Université du Minnesota, l’implant a suivi les oscillations en cours et généré des déclencheurs de stimulation aux phases prédéfinies de l'activité cérébrale (Auteur: Celia Luterbacher - Source: EPFL)