Élucider le risque des maladies mentales
Les systèmes biologiques sont complexes et bruyants. Comprendre ces derniers nécessite une expertise dans des domaines interdisciplinaires comme les mathématiques, l'ingénierie, les neurosciences et la psychiatrie. Sous l'égide du projet IAFGB (Integration of analyses among fMRI, biophysical models and genetic data), des chercheurs ont travaillé à l'intégration réussie de données génétiques et d'IRMf dans des modèles mathématiques. Une question importante de troubles mentaux est un diagnostic précis, notamment lorsque les symptômes sont similaires, comme dans le cas de la schizophrénie et du trouble bipolaire. Les chercheurs ont développé une approche statistique intéressante pour identifier les caractéristiques générales. De plus, ils ont découvert deux biomarqueurs potentiels permettant de détecter l'épilepsie. Ces méthodes pourraient contribuer à une base de données d'index biochimique pour le transdiagnostic des troubles mentaux. Les scientifiques ont développé une boîte à outils pour l'analyse de causalité au sens de Granger, qui est disponible en ligne. Cet outil pourrait s'avérer utile pour détecter les flux d'informations anormales chez les patients atteints de troubles mentaux en surveillance le transfert d'informations en utilisant les données d'imagerie cérébrale. En utilisant des modèles pour des comportements d'activation neuronale émergents, le projet a identifié le mécanisme impliqué dans la régulation de la propagation de synchronisation par l'oxytocine et l'inhibition des neurotransmetteurs. Ces constatations pourraient être utilisées pour l'analyse de la réaction à l'application d'hormonale et de glutamate pendant le traitement des troubles mentaux. Ils ont également développé des méthodes pour analyser les comportements dynamiques dans des réseaux de systèmes dynamiques couplés comme les réseaux neuronaux et les systèmes d'apprentissage. Les chercheurs ont exploité l'IRMf et les données génétiques pour établir une approche innovante. Cette méthode a associé les polymorphismes à nucléotide unique du gène DISC-1 à la schizophrénie dans le précuneus (une région cérébrale importante). Cette structure est déjà employée par d'autres groupes de recherche partenaires en Chine et au Royaume-Uni. En utilisant des données d'IRMf et de modélisation informatique, IAFBG a caractérisé le vieillissement cérébral avec une entropie fonctionnelle comme mesure servant à quantifier les neurones excitateurs et la conductance de l'excitation. L'outil informatique peut être utilisé pour détecter toute variation pathologique au niveau des neurones et des neurotransmetteurs. En plus du transfert de connaissances effectué par la publication d'articles et les conférences, les activités du projet ont facilité de nouvelles collaborations entre la Chine et l'Europe. L'application clinique des outils comme l'analyse d'IRMf pour le diagnostic et l'identification du risque héréditaire pour les troubles mentaux permettrait un meilleur diagnostic et un traitement amélioré, ce qui pourrait améliorer le pronostic des patients et la qualité de vie.
Mots‑clés
Trouble mental, IRMf, bioinformatique, biophysique, génétique, schizophrénie
