L'analyse de l'activité cérébrale peut aider à détecter l'autisme
Dans une petite étude, des chercheurs de la Case Western Reserve University School of Medicine de l'Ohio et de l'Université de Toronto ont utilisé la magnétoencéphalographie (MEG) pour enregistrer et analyser les schémas d'activité cérébrale. MEG mesure les champs magnétiques générés par les courants électriques dans les neurones du cerveau, expliquent les chercheurs.
Ils voulaient déterminer la connectivité fonctionnelle du cerveau, qu’ils décrivent comme la communication du cerveau d’une région à une autre.
Selon Roberto Fernández Galán, Ph.D., professeur adjoint de neurosciences à Case Western Reserve qui a dirigé l'équipe de recherche, la méthode a détecté un trouble du spectre autistique (TSA) avec une précision de 94%.
«Nous avons posé la question:« Pouvez-vous distinguer un cerveau autiste d’un cerveau non autiste simplement en regardant les schémas de l’activité neuronale? », Et en effet, vous le pouvez», a déclaré Galán. «Cette découverte ouvre la porte à des outils quantitatifs qui complètent les outils de diagnostic existants de l'autisme basés sur des tests comportementaux.»
Dans une étude portant sur 19 enfants, dont neuf avec TSA, 141 capteurs ont suivi l’activité du cortex de chaque enfant. Les capteurs ont enregistré comment différentes régions interagissaient les unes avec les autres au repos.
Les chercheurs ont déclaré avoir trouvé des connexions significativement plus fortes entre les zones arrière et frontale du cerveau chez les enfants autistes. Ils ont noté qu'il y avait un flux d'informations asymétrique vers la région frontale, mais pas l'inverse.
Un aperçu de la directionnalité des connexions peut aider à identifier les anomalies anatomiques dans le cerveau des enfants autistes, ont théorisé les chercheurs. La plupart des mesures actuelles de la connectivité fonctionnelle n’indiquent pas la directionnalité des interactions, notent-ils.
«Ce n'est pas seulement qui est connecté à qui, mais plutôt qui conduit qui», a déclaré Galán.
La nouvelle méthode a également permis aux chercheurs de mesurer le bruit de fond, décrit comme «l’entrée spontanée entraînant l’activité du cerveau au repos».
Une carte spatiale de ces entrées a démontré qu'il y avait plus de complexité et de structure dans le groupe témoin que dans le groupe TSA, qui avait moins de variété et de complexité. Selon les chercheurs, cette fonctionnalité offrait une meilleure discrimination entre les deux groupes, fournissant une mesure des critères encore plus forte que la connectivité fonctionnelle seule, avec une précision de 94%.
L’Office of Technology Transfer de Case Western Reserve a déposé une demande de brevet provisoire pour l’algorithme d’analyse, qui étudie l’activité cérébrale au repos. Galán a déclaré que lui et ses collègues espèrent collaborer avec d'autres dans le domaine de l'autisme en mettant l'accent sur la recherche translationnelle et clinique.
Les résultats des dernières recherches apparaissent dans le journal en ligne PLOS ONE.
Source: Université Case Western Reserve
