Ce projet a été appelé la radio-biopsie ou la biopsie virtuelle dans les maladies neuro-dénégatives car il vise à développer de nouveaux marqueurs d’imagerie par résonance magnétique (IRM) pour améliorer le diagnostic et le pronostic des troubles neuro-dégénératifs. L’objectif va donc au-delà de l’étude au niveau de la cohorte de patients mais vise à mettre en place des outils, utilisables en routine clinique permettant la précise de décision au niveau individuel du patient.

Ainsi, le projet est construit sur deux axes, le premier concerne l’extraction des marqueurs et leur utilisation en les combinant avec d’autres facteurs prédictifs, démographiques et/ou cliniques en utiisant les méthodes d’apprentissage machine. Dans les maladies neurodégénératives, l’imagerie jouent un rôle important pour la prise de décisions. Les marqueurs classiques se basent, essentiellement sur la quantification des modifications structurelles et/ou fonctionnelles. Le projet fait l’hypothèse que la mesure des variations du signal, par différentes statistiques comme les paramètres de texture, permet de mettre en évidence des modifications qui seraient précoces aux macro-changements, comme ceux morphologiques observés par exemple par volumétrie. Cette hypothèse a été testée avec succès dans différentes situations cliniques et a permis de montrer la bonne sensibilité des paramètres de texture, aux variations précoces liées à l’installation des troubles (cognitifs, moteurs,…).

Le second axes est pré-clinique et se base sur l’utilisation de modèles animaux. Il est donc physiologique et a pour but de mieux comprendre ces paramètres de texture en étudiant leurs corrélations radio-anatomiques.

Ce projet a pour but de développer et d’utiliser les outils neurophysiologiques (Électroencéphalogramme haute résolution (EEG), magnétoencéphalographie (MEG), stimulation cérébrale non invasive, analyse du mouvement,..) nécessaires à la compréhension et à la prise en charge des maladies à expression neurologique. Des aspects plus fondamentaux visant à mieux comprendre le fonctionnement cérébral et à développer des marqueurs pertinents d’un processus physiopathologique sont également développés. Les travaux s’intéressent particulièrement au contrôle moteur et à ses interactions avec une atteinte cognitive que ce soit dans le vieillissement (impact sur les chutes) ou dans les pathologies des noyaux gris centraux (maladie de Parkinson), en post accident vasculaire cérébral, dans les démences, l’épilepsie ou dans les maladies neuro-musculaires. Une dernière approche concerne la médecine décisionnelle. Il s’agit d’exploiter les marqueurs physiologiques mis en évidence dans les études de cohortes pour faciliter leur utilisation en routine clinique. Les travaux se basent sur l’utilisation des approches d’apprentissage machine et de big data pour construire des modèles décisionnels allant au niveau individuel du patient et combinant de manière optimale les différents marqueurs.