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Billet de blog 23 nov. 2022

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Booster les capacités cérébrales : Une discussion avec Damien Fair

Une interview de Damien Fair sur les possibilités des études de neuro-imagerie et les problèmes rencontrés.

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spectrumnews.org Traduction de "Boosting brain power: A conversation with Damien Fair"

  • Expert : Damien Fair - Professeur, Université du Minnesota
Matrice de connectivité pour visualiser le connectome. Cette matrice est une signature de l’état du cerveau. Pour poser un diagnostique, il faudra comparer la matrice d’un individu donné avec une matrice de référence qui devra être déterminée par la recherche clinique. © ICONEUS

La possibilité de voir à l'intérieur du cerveau humain a permis d'améliorer les diagnostics et de révéler comment les régions du cerveau communiquent, entre autres choses. Pourtant, des questions subsistent quant à la reproductibilité des études de neuro-imagerie qui visent à relier des différences structurelles ou fonctionnelles à des traits ou des conditions complexes, comme l'autisme.

Certains neuroscientifiques appellent ces études "études d'association à l'échelle du cerveau" - un clin d'œil aux "études d'association à l'échelle du génome", ou GWAS, qui relient des variantes spécifiques à des traits particuliers. Mais contrairement aux études d'association pangénomique, qui analysent généralement des centaines de milliers de génomes en une seule fois, la plupart des études d'association pangénomique publiées ne concernent, en moyenne, qu'une vingtaine de participants, ce qui est bien trop peu pour donner des résultats fiables, selon une analyse réalisée en mars.

Spectrum s'est entretenu avec Damien Fair, co-investigateur principal de l'étude et directeur du Masonic Institute for the Developing Brain à l'université du Minnesota à Minneapolis, au sujet des solutions à ce problème et des questions de reproductibilité dans les études de neuro-imagerie en général.

Cette interview a été modifiée pour des raisons de longueur et de clarté.  

Spectrum : Comment les études de neuro-imagerie ont-elles évolué au fil du temps, et quelles en sont les conséquences ?

Damien Fair : La prise de conscience de la possibilité de pénétrer de manière non invasive dans le cerveau et d'observer la façon dont il réagit à certains types de stimuli a ouvert la voie à des études mettant en corrélation des mesures d'imagerie avec des comportements ou des phénotypes. Mais même si le type de question posée a changé, la conception de l'étude est restée identique. Cela a causé une grande partie des problèmes de reproductibilité que nous constatons aujourd'hui, car nous n'avons pas modifié la taille des échantillons.

L'opportunité est énorme à l'heure actuelle car nous comprenons enfin, en tant que communauté, comment utiliser l'imagerie par résonance magnétique pour obtenir des résultats hautement fiables, hautement reproductibles et hautement généralisables.

S : Où les problèmes de reproductibilité dans les études de neuro-imagerie ont-ils commencé ?

DF : Le domaine s'est habitué à un certain type d'études qui fournissaient des résultats significatifs et intéressants, mais sans avoir la rigueur nécessaire pour montrer comment ces résultats se reproduisaient. Pour les études d'association à l'échelle du cerveau, l'importance de disposer de grands échantillons n'a été comprise que plus récemment. Le même problème se posait au début des études d'association pangénomique portant sur les variantes génétiques communes et leur lien avec des traits complexes. Si vous n'avez pas assez de puissance, les résultats hautement significatifs peuvent ne pas être généralisés à la population.

S : Quelles sont les solutions à ce problème ?

DF : Comme dans le cas des études d'association pangénomique, l'utilisation de très grands échantillons peut être très fructueuse. Les organismes de financement et les évaluateurs de subventions doivent comprendre qu'il y a des types de questions auxquelles un seul laboratoire ne pourra pas répondre. Il est probable qu'il faille changer la façon dont nous finançons la recherche - en encourageant des subventions plus collaboratives, de façon à ce que, lorsque vous étudiez une tendance dans une population, l'échantillon soit suffisamment grand pour être fiable.

Au niveau des institutions, nous valorisons généralement des choses telles que la rapidité et les grands résultats. Les gens doivent aussi être capables d'apprécier les résultats nuls et les résultats négatifs. Car si chaque personne publiait tous les résultats, qu'ils soient négatifs ou positifs, nous ne serions pas du tout dans cette situation. Si vous faisiez une méta-analyse de toutes ces données, vous obtiendriez l'effet réel. Mais comme les rédacteurs en chef et les institutions n'accordent de l'importance qu'aux grandes découvertes, nous ne publions jamais que les résultats dont la valeur p est inférieure à 0,05. Cela signifie que, dans la littérature, la taille de l'effet réel de tout type de résultat est plus grande qu'elle ne l'est en réalité, car nous ne publions pas les résultats intermédiaires. 

Par ailleurs, nous devons mettre davantage l'accent sur la conception des expériences. Les expériences qui obtiennent des échantillons répétés des mêmes participants sont très puissantes - vous n'avez pas besoin d'un grand nombre de personnes pour pouvoir poser des questions avec ce type de plans. Mais il y a des questions auxquelles on ne peut pas répondre sans un grand échantillon. 

S : À quels types de questions les grandes études peuvent-elles répondre de manière fiable par rapport aux petites ?

DF : Si vous voulez savoir comment la connectivité fonctionnelle du cerveau d'un enfant autiste change à la suite d'une intervention cognitive, vous prenez cet individu, vous le scannez pendant des heures et des heures, vous faites l'intervention, vous le scannez pendant des heures et des heures encore, et même avec seulement une poignée de personnes, vous pouvez voir quel pourrait être l'effet, parce que vous regardez le changement au sein des participants. 

D'un autre côté, si vous voulez identifier le lien entre un type de fonction cognitive et le cerveau dans la population, vous pouvez recueillir de nombreuses mesures de la fonction exécutive et de l'imagerie cérébrale, puis établir une corrélation entre les deux dans la population. Si vous essayez de poser ce type de question, il vous faudra des milliers de personnes, car la variabilité d'échantillonnage d'un enfant à l'autre est très élevée.

S : Qu'est-ce que cela signifie pour la recherche sur l'autisme, dans laquelle la collecte de scans cérébraux d'un si grand nombre de personnes peut être un défi ?

 DF : L'essentiel est que nous devons tout publier. Nous ne pouvons pas publier uniquement les éléments positifs. Nous avons également besoin que tous les membres de la communauté partagent leurs données dans un référentiel commun afin de pouvoir commencer à générer les grands échantillons nécessaires aux études d'association à l'échelle du cerveau. La communauté peut se rendre service en commençant à normaliser la manière dont nous recueillons les données, afin qu'elles puissent être plus facilement croisées. Et essayer de convaincre les agences de financement de commander un effort coordonné pour collecter de grands échantillons standardisés.

S : Certains scientifiques disent qu'il est difficile de comparer des scanners cérébraux provenant de différents sites parce que les machines et les protocoles sont différents, et que les données sont donc plus parasitées. Comment conciliez-vous ces problèmes avec votre demande de grands échantillons ?

DF : La question est de savoir, en fonction des moyens de correction du "bruit", dans quelle mesure cela importe. Dans notre article  "Nature", nous avons montré que les différences entre les sites ne représentaient qu'une petite partie, voire aucune, de la variabilité de l'échantillon. Il est presque certain que la variabilité des sites a de l'importance, mais il s'agit probablement d'une partie mineure du problème plus important ici.

Citer cet article : https://doi.org/10.53053/NHLO4665


Le 10 novembre a eu lieu le 3ème colloque du GIS autisme et TND (groupement d'intérêt scientifique)

Une intervention de Mickaël Tanter a permis d'apprendre sur les perspectives permises grâce à l'utilisation d'un nouvel outil, la technique d'imagerie fonctionnelle par ultrasons : un Doppler 100 fois plus sensible. Une technique peu coûteuse et facile d'utilisation.

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