Les mathématiques traduisent le langage du cerveau Une nouvelle méthode mathématique utilise les caractéristiques d’un électroencéphalogramme classique pour déduire les phénomènes neurophysiologiques sous-jacents à l’œuvre dans le cerveau. Santé © Teeradej/stock.adobe.com Notre intelligence, nos capacités cognitives et notre comportement sont le résultat de calculs exécutés par des neurones à l’intérieur du cerveau. Pour comprendre le fonctionnement de cet organe, il est nécessaire de mesurer l’activité électrique de ces neurones. Les procédures d’analyse invasives peuvent uniquement être menées sur des animaux. Chez l’homme, seul un électroencéphalogramme (EEG) permet, en principe, de mesurer les potentiels électriques à la surface du cerveau. D’où viennent les données EEG? L’EEG est un outil puissant qui enregistre l’activité électrique du cerveau à l’aide d’électrodes fixées sur le cuir chevelu. Cet outil a joué un rôle décisif dans l’étude non invasive des fonctions de cet organe telles que la perception, la cognition et la motricité, chez les personnes saines comme malades. Les données EEG prennent la forme de pics de tensions et d’ondes, les fluctuations qui se dessinent représentant l’activité électrique de nombreux neurones. Il est possible de localiser anatomiquement les régions du cerveau qui produisent une distribution topographique donnée des valeurs de tension EEG. Les mécanismes du cerveau sous-jacents responsables de ces oscillations EEG demeurent toutefois un mystère. En outre, nous ne savons pas établir de corrélation entre les données EEG et les circuits neuronaux spécifiques du cerveau, ni discerner les types de neurones à l’origine de cette activité. L’objectif cardinal du projet ESNECO était d’élaborer des méthodes mathématiques d’analyse des EEG de la surface du cerveau qui permettraient aux scientifiques d’estimer l’activité et les caractéristiques des différents types de neurones à l’intérieur du cerveau. Approche mathématique de l’analyse des données EEG Entreprises avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie (MSCA), ces recherches se sont attachées à concevoir un nouvel ensemble d’algorithmes mathématiques permettant de mesurer l’activité des neurones dans le cerveau à partir de données électroencéphalographiques. «L’algorithme mathématique ainsi créé nous a permis d’analyser les données EEG et de traduire les informations en paramètres et propriétés neuronales du cerveau», précise Stefano Panzeri, coordinateur du projet. L’algorithme élaboré par ESNECO a trouvé des applications immédiates dans la recherche sur les neurosciences cognitives et en milieu clinique, permettant non seulement de comprendre le fonctionnement du cerveau humain, mais aussi de suivre les fluctuations de l’activité cérébrale pendant une maladie. Son utilisation dans le cadre d’expériences dans le domaine des neurosciences cognitives permettra aux scientifiques de mieux comprendre l’exécution par le cerveau des fonctions cognitives dans des conditions normales. Qui plus est, son application aux données cliniques facilitera l’étude des mécanismes réellement à l’œuvre dans le cerveau au cours des différents stades de certaines maladies. Ces informations sont fondamentales à l’heure de décider et de concevoir de nouvelles interventions susceptibles de restaurer les fonctions normales. Selon Stefano Panzeri: «Notre prochaine étape consistera à distribuer ces algorithmes afin qu’ils puissent être appliqués aux données cliniques sur les troubles du spectre autistique. Cette démarche aidera les chercheurs à lever le voile sur la base neuronale de ces troubles et à concevoir des interventions appropriées.» Mots‑clés ESNECO, cerveau, électroencéphalogramme, EEG, méthode mathématique, algorithme, neurone, tension
