Un logiciel pour prédire les symptômes des patients atteints de lésions cérébrales ?

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L’équipe du Professeur Michel Thiebaut de Schotten a développé un logiciel informatique appelé « BCBtoolkit » qui permet d’observer les changements au niveau des connexions cérébrales qui sont indécelables à l’IRM.

Lorsque une personne est victime d’une lésion cérébrale consécutivement à un traumatisme crânien, un accident vasculaire cérébral (AVC) ou à une maladie neurodégénérative, les chercheurs établissent un lien entre les symptômes du patient et la région du cerveau lésée.

Des études récentes révèlent le rôle important des connexions à distances des zones du cerveau :  les lésions cérébrales entraînent non seulement une altération d’une zone du cerveau à l’origine de symptômes, mais également des déconnexions entre les zones distantes du cerveau qui se traduisent également par des symptômes.

Une étude publiée dans la revue Giga science, le 8 février 2018 identifie ces zones de déconnexions et le rôle de la connexion à distance de zones du cerveau :

37 patients droitiers cérébro-lésés au niveau du lobe frontal ont participé à l’étude.

En comparant les cerveaux des personnes cérébro-lésées à ceux de personnes non cérébro-lésées, le logiciel a permis de détecter des connexions cérébrales à distance à l’origine de fonctions cognitives . Des tests neuropsychologiques ont complété les résultats du logiciel.

L’analyse finale a permis d’évaluer plusieurs fonctions cognitives: le langage, la mémoire de travail, mémoire sémantique, la fluence verbale.

Les chercheurs en ont déduit que les fonctions sémantiques, exécutives et linguistiques sont attribuables à des connexions à distances de zones du cerveau qu’ils ont identifiées.

Pour la 1ère fois, il est possible de déceler les zones de déconnexion du cerveau et d’identifier le déficit cognitif qui y est associé.

A terme, cet outil pourra permettre  de comprendre les mécanismes fonctionnels du cerveau et prédire les symptômes des personnes  cérébro-lésées.

Sources : Giga Science

CNRS

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