Un nouveau modèle du cerveau humain

Des chercheurs de Dartmouth ont introduit un nouveau modèle cérébral, « OpenNeuro Average » (onavg), qui améliore la précision et l’efficacité de l’analyse des données de neuroimagerie. Ce développement promet d’avoir un impact significatif sur la recherche en neurosciences cognitives et cliniques, facilitant les études sur les fonctions et les troubles cérébraux.  

D’après Issues.fr, le cerveau humain joue un rôle essentiel dans la gestion de fonctions essentielles telles que la perception, la mémoire, le langage, la cognition, la conscience et les émotions. 
 
Pour comprendre le fonctionnement du cerveau, les scientifiques ont souvent recours à la neuroimagerie pour enregistrer l’activité cérébrale des participants lorsque le cerveau exécute une tâche ou est au repos. Les fonctions cérébrales sont organisées de manière systématique sur le cortex cérébral, la couche externe du cerveau humain. Les chercheurs utilisent souvent ce que l’on appelle un « modèle de surface corticale » pour analyser les données de neuroimagerie et étudier l’organisation fonctionnelle du cerveau humain. 
 
Chaque cerveau a une forme différente. Pour analyser les données de neuroimagerie de plusieurs individus, les chercheurs doivent enregistrer les données en utilisant le même modèle cérébral, ce qui permet d’identifier le même emplacement anatomique sur différents cerveaux, même si ces derniers ont des formes différentes. Ces emplacements sont appelés « sommets ». 
 
Au cours des 25 dernières années, plusieurs itérations de ces modèles ont été réalisées, et les modèles de surface corticale les plus couramment utilisés aujourd’hui sont basés sur des données collectées auprès de 40 cerveaux. 
 

Présentation de la « moyenne OpenNeuro »

Désormais, les chercheurs de Dartmouth ont créé un nouveau modèle de surface corticale appelé « OpenNeuro Average », ou « onavg » en abrégé, qui offre une plus grande précision et l’efficacité dans l’analyse des données de neuroimagerie. 
 
Les résultats sont publiés dans Méthodes de la nature. 
 
« Notre modèle de surface corticale, onavg, est le premier à échantillonner uniformément différentes parties du cerveau », explique l’auteur principal Feilong Ma, chercheur postdoctoral et membre du laboratoire Haxby du département de psychologie et des sciences du cerveau de Dartmouth. « Il s’agit d’une carte moins biaisée et plus efficace sur le plan informatique. » 
 
L’équipe a construit ce modèle en se basant sur l’anatomie corticale de 1 031 cerveaux issus de 30 ensembles de données d’OpenNeuro, une plateforme libre et open source de partage de données de neuroimagerie. Selon les co-auteurs, il s’agit également du premier modèle de surface corticale basé sur la forme géométrique du cerveau. 
 
En revanche, les modèles précédents échantillonnaient différentes parties du cortex de manière inégale et étaient basés sur une forme sphérique pour définir l’emplacement des sommets corticaux, ce qui entraînait des biais dans la distribution des sommets. 
 
Avec le modèle onavg, moins de données sont nécessaires pour l’analyse. 
 
« Obtenir des données par neuroimagerie est très coûteux et pour certaines populations cliniques, comme celles qui étudient une maladie rare, il peut être difficile, voire impossible, d’acquérir une grande quantité de données. La capacité d’accéder à de meilleurs résultats avec moins de données est donc un atout », explique Feilong. « Grâce à une utilisation plus efficace des données, notre modèle peut potentiellement augmenter la reproductibilité et la reproductibilité des résultats dans les études universitaires. »

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