Ph. D. Project
Title:
Extraction de marqueurs électrophysiologiques et modélisation mathématique de l'hippocampe épileptique
Dates:
2016/10/01 - 2019/09/30
Supervisor(s): 
Other supervisor(s):
Laure Buhry - LORIA
Description:
L'épilepsie est une classe de maladies neurologiques caractérisée par des épisodes d'activité électrique intense et synchronisée, généralement limitée à des régions spécifiques du cerveau. Pour les patients épileptiques pharmacorésistants, les activités électriques cérébrales sont explorées
à différentes échelles spatiales, comme l'EEG de surface (électrodes à la surface de la tête pour une
vision globale), la SEEG (électrodes implantées dans le cerveau pour une observation des structures
implantées et voisines), voire les micro-électrodes, qui enregistrent l'activité des neurones
individuels et de leurs voisins. Dans certains cas, les patients sont explorés simultanément à
plusieurs échelles spatiales par des enregistrements micro-électrodes - SEEG, SEEG - EEG.

Les épilepsies mesio-temporales impliquent souvent l'hippocampe et les structures voisines. Une connectivité stéréotypique a été mise en évidence récemment grâce à des études d'IRM fonctionnelle qui révèlent une perte de connectivité fonctionnelle entre l'hippocampe et le cortex au profit d'une augmentation de la connectivité locale dans l'hippocampe (Grova, personal communication). Des modifications de connectivité fonctionnelle ont été également mises en évidence à travers des enregistrements électrophysiologiques (Wendling 2010). La limitation inhérente de ces approches, due au mauvais échantillonnage spatial des électrodes, sera partiellement levée en se basant sur les méthodes de résolution de problèmes inverses (Caune, 2014, Korats, 2016).

Les mécanismes neuronaux sous-jacents restent actuellement inexpliqués, à la fois à l'échelle des réseaux neuronaux intra-hippocampiques et à celle des structures/populations de neurones. Nous émettons l'hypothèse que la connectivité fonctionnelle caractéristique observée en IRMf chez les patients épileptiques se traduit également au niveau des enregistrements électrophysiologiques de type SEEG et des LFP. Le but de cette thèse sera donc, d'une part, d'analyser les signaux de façon à détecter, au niveau des enregistrements, des marqueurs de cette connectivité fonctionnelle, en particulier des rythmes oscillatoires spécifiques. Nous supposons que ces rythmes oscillatoires sont la traduction électroencéphalographique de phénomènes de synchronisation des neurones au niveau mésoscopique ; aussi chercherons-nous des relations entre les spikes, le LFP local et LFP distant (Buzsáki et al, 2012, Bédard et Destexhe, 2009) .

Il s'agira donc, d'autre part, de proposer un modèle mathématique du réseau neuronal hippocampique permettant d'élaborer des hypothèses quant aux mécanismes mis en jeu dans ces modifications de connectivité fonctionnelle. Dans un premier temps, le/a doctorant/e élaborera un modèle s'appuyant sur le formalisme d'Hodgkin-Huxley et des modèles existants de réseaux hippocampiques (ring networks, place cells) de façon à déterminer les facteurs prépondérants -- intrinsèques aux neurones et les paramètres de connectivité anatomique - pour la génération des rythmes oscillatoires que nous désirerons reproduire. Dans un second temps, de façon à envisager une vision plus macroscopique du système avec des simulations à plus grande échelle, le/a candidat/e réduira le modèle en utilisant des neurones à spike simplifiés - par exemple de type adaptatif exponentiel intègre-et-tire (Brette et Gerstner 2005), en ne conservant que les paramètres qui auront été identifiés comme essentiels à la génération des oscillations souhaitées. Les liens avec les modèles de population de type Wilson-Cowan, connus pour pouvoir générer des activités stéréotypés épileptiques (Wilson et Cowan 1972, Wendling et al 2012) seront également explorés.

La thèse sera réalisée en collaboration avec le CHRU de Nancy. Le/a doctorant/e aura en effet accès à des données intracérébrales (SEEG, spikes et LFP, Local Field Potential, simultanément) enregistrées chez des patients présentant des épilepsies du lobe temporal médian.
Department(s): 
Biology, Signals and Systems in Cancer and Neuroscience