Analyse exploratoire des réseaux de connectivité en IRM fonctionnelle

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1 Analyse exploratoire des réseaux de connectivité en IRM fonctionnelle Pierre Bellec McConnell Brain Imaging Center, Montreal Neurological Institure, McGill University Séminaire UNF, 4 Décembre 2008

2 Introduction Synchronie neurale Figure adaptée de Singer 2002, Pour la science 302, 74-79

3 Introduction Réseau à large échelle Figure adaptée de Varela et al 2001, Nature Reviews Neuroscience, 2,

4 Introduction Couplage neuro-vasculaire Figure adaptée de Harrison, 2002 and Pike, MNI (left panel) ; Heeger et Ress, 2002, Nature reviews neuroscience, 3 : (right panel)

5 Introduction Connectivité fonctionnelle en IRMf au repos (fcmri) Figure tirée de Fox et al, 2007, Nature Reviews Neuroscience, 8 : Expérience initialement réalisée par Biswal et coll., Beaucoup d'autres régions/systèmes ont été testées par diérents groupes.

6 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse en composantes indépendantes Analyse en composantes indépendantes (ACI) L'estimation des composantes se fait par optimisation de l'indépendance des distributions spatiales. Diérents algorithmes et implémentations existent. Diapositive courtoisement prêtée par le Dr Perlbarg, LIF

7 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse en composantes indépendantes Le réseau du mode par défaut : fcmri vs ACI Figure adaptée de Greicius, 2003, PNAS, 100 : (upper panel) ; Greicius, 2004, PNAS, 101 : (lower panel) Haut : Carte de connectivité de groupe (n=14) utilisant une graine dans le cortex cingulaire postérieure. Bas : carte ICA du MD moyenné sur le groupe (n = 14, même population que précédemment).

8 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse en composantes indépendantes ACI de groupe en IRMf : mise en correspondance de composantes Représentation shématique de la mise en correspondance de composantes spatiales entre sujets. Diapositive courtoisement prêtée par le Dr Perlbarg, LIF.

9 Analyse exploratoire des réseaux de connectivité en IRM fonctionnelle Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse en composantes indépendantes ACI de groupe en IRMf : consistence entre sujets Carte-t de population pour 7 réseaux après mise en correspondence des composantes entre sujets (n = 20). Figure tirée de Perlbarg et al, ISBI 2008.

10 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse en composantes indépendantes ACI de groupe en IRMf : consistence entre groupes Figure tirée de Damoiseaux et al., 2006, PNAS, 103 : Moyenne de réplications bootstrap d'une ICA de groupe (méthode TICA, n = 10) après mise en correspondence des composantes entre groupes (B = 100).

11 Cartographies des réseaux à large-échelle Technique d'agrégation (clustering) Classication hiérarchique Illustration de la méthode de classication hiérarchique : à gauche la position des individus dénit leur similarité. A droite, la classication hiérarchique procède par fusions successives sur la base de la matrice des similarités. D'autres méthodes ont été utilisées, e.g. k-means, fuzzy k-means, SOM, neural gas.

12 Cartographies des réseaux à large-échelle Technique d'agrégation (clustering) Agrégation individuelle Figure adaptée de Bellec et al., 2006, Neuroimage, 29 : Analyses individuelles sur 4 sujets. Deux réseaux sont identiables de manière reproductible, en plus du réseau moteur : mode par défaut et fronto-pariétal. D'autres réseaux sont identiés simplement sur un sujet (ex : contrôle exécutif).

13 Analyse exploratoire des réseaux de connectivité en IRM fonctionnelle Cartographies des réseaux à large-échelle Technique d'agrégation (clustering) Agrégation de groupe : e et xe Figure tirée de Salvador et al., 2005, Cerebral Cortex, 15 : Classi cation hiérarchique appliquée sur la matrice de corrélation moyenne des sujets (n = 12) à partir des ROIs AAL.

14 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse bootstrap des classications stables (BASC) Classication individuelle Algorithme de classication en 2 étapes : d'abord sous contrainte spatiale, puis à large échelle. Bellec et al., 2006, Neuroimage, 29 :

15 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse bootstrap des classications stables (BASC) Analyse de stabilité individuelle. Bellec et al., en révision à Neuroimage.

16 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse bootstrap des classications stables (BASC) Classication de groupe Bellec et al., en révision à Neuroimage.

17 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse bootstrap des classications stables (BASC) Analyse de stabilité de groupe Bellec et al., en révision à Neuroimage.

18 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse bootstrap des classications stables (BASC) Réseaux de groupe stables Classication en réseaux de groupe stables (n = 43). Bellec et al., en révision à Neuroimage.

19 Analyse exploratoire des réseaux de connectivité en IRM fonctionnelle Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse bootstrap des classi cations stables (BASC) Cartes de stabilité à di érents niveaux d'analyse Bellec et al., en révision à Neuroimage.

20 Cartographies des réseaux à large-échelle Analyse bootstrap des classications stables (BASC) Variabilité inter-individuelle des réseaux de groupe Carte de stabilité individuelle moyenne (n = 43) et deux exemples de carte de stabilité individuelle. Bellec et al., en révision à Neuroimage.

21 Organisation multi-échelle Subdividision du cerveau en 2 réseaux : intrinsèque vs extrinsèque Figure tirée de Golland et al, 2008, Neuropsychologia.

22 Organisation multi-échelle Subdivision du système visuel en 8 sous-systèmes ICA de groupe (n = 36) avec 70 composantes. Figure tirée de Smith et al, 2009, PNAS.

23 Organisation multi-échelle Subdivision du précunéus en 4 sous-systèmes Comparaison de la connectivité anatomique chez le macaque et carte de connectivité fonctionnelle au repos chez l'homme. Figure tirée de Margulies et al, 2009, PNAS.

24 Organisation multi-échelle Existence de frontière entre régions dont l'activité est homogène Comparaison de cartes de connectivité de groupe (n = 31) pour une série de graines situées entre les gyri angulaire et supramarginal. Figure tirée de Cohen et al, 2008, Neuroimage.

25 Organisation multi-échelle Evolution de la stabilité des réseaux en fonction du nombre de réseaux (BASC) Contraste de stabilité de groupe en fonction du nombre de réseaux (méthode BASC, n = 43). Manuscript en préparation.

26 Organisation multi-échelle Réseaux de groupe stable associés aux diérents modes de stabilité Partition du cerveau en réseaux stables pour diérents nombre de classes (méthode BASC, n = 43). Manuscript en préparation.

27 Organisation multi-échelle Réseaux de groupe stable. Cerveau entier, M = 2 Partition du cerveau en 2 réseaux de groupe stables (méthode BASC, n = 43). Manuscript en préparation.

28 Analyse exploratoire des réseaux de connectivité en IRM fonctionnelle Organisation multi-échelle Réseaux de groupe stable. Cerveau entier, Partition du cerveau en 7 réseaux de groupe stables (méthode BASC, préparation. M= 7 n = 43). Manuscript en

29 Organisation multi-échelle Réseaux de groupe stable. Réseau sensorimoteur, M = 43 Partition du réseau sensorimoteur en 8 sous-réseaux de groupe stables (méthode BASC, n = 43). Manuscript en préparation.

30 Organisation multi-échelle Réseaux de groupe stable. Sous-réseau 1 du réseau sensorimoteur, M = 150 Partition du sous-réseau 1 du réseau sensorimoteur en 6 régions focales (méthode BASC, n = 43). Manuscript en préparation.

31 Conclusion Quelques points clés... I Réseaux au repos (...) ne crois pas que l'âme soit en paix parce que le corps demeure couché. Souvent le repos... est loin d'être de tout repos. Sénèque, Lettres à Lucilius, livre LVI, 60 av JC. Il existe des réseaux de connectivité fonctionnelle distribués au repos, identiables notamment en IRMf.

32 Conclusion Quelques points clés... II Cartographie IL existe diérentes méthodes exploratoires permettant de cartographier les réseaux au repos (fcmri, ACI, classication). L'identication peut être eectuée à l'échelle d'un sujet ou d'un groupe. L'estimation de la stabilité des réseaux est une étape importante de la validation des résultats.

33 Conclusion Quelques points clés... III Organisation multi-échelle Les réseaux peuvent être identiées à l'échelle de vastes assemblées distribuées (environ 10) qui correspondent à des systèmes fonctionnels. Il est possible d'extraire des réseaux distribués à plusieurs échelles spatiales, depuis les systèmes jusqu'à des régions focales en passant par des échelles intermédiaires. Cette organisation à plusieurs échelles semblent bien reéter l'architecture anatomo-fonctionnelle cérébrale.

34 Conclusion Perspective(s) : comparaison de la connectivité à l'échelle des réseaux Comparaison de l'intégration inter et intra-hémisphérique dans le réseau sensorimoteur avant et après résection de tumeur. Figure adaptée de Marrelec et al, 2007, Medical Image Analysis.

35 Conclusion Bibliographie Jetez un oeil à http :// pour une bibliographie régulièrement mise à jour concernant les réseaux au repos.

36 Conclusion Facteurs confondants Contributions du bruit physiologique aux uctuations spontanées en IRMf Figure adaptée de Bellec et al. (soumis), Magnetic resonance imaging Carte de variance relative expliquée par le bruit physiologique estimé par CORSICA, moyenne sur 40 sujets et 5 tâches. (CORSICA : voir Perlbarg et al., 2007, Magnetic resonance imaging, 25 : 35-46)

37 Conclusion Facteurs confondants Contributions du bruit physiologique aux uctuations spontanées en IRMf Figure adaptée de Cordes et al., 2001, Am J Neuroradiol, 22 : Néanmoins, il existe également des sources de bruit physiologique intrinsèquement basses fréquences. Wise et al., 2004, Neuroimage, 21 :

38 Conclusion Facteurs confondants Contributions du bruit physiologique aux uctuations spontanées en IRMf Figure adaptée de De Luca et al., 2006, Neuroimage, 29 : Image IRMf haute-résolution (2 mm isotrope) démontrant que la localisation du réseau du mode par défaut correspond à de la matière grise.

39 Modulation par une tâche Réseaux distribués durant une tâche visuelle simple Figure adaptée de Greicius, 2003, PNAS, 100 : Analyse de groupe (n=14). Cartes de connectivité avec une graine dans le cingulaire postérieur pour des données au repos et durant une tâche visuelle simple.

40 Modulation par une tâche Réseaux distribués durant une tâche motrice simple Figure adaptée de Bellec et al., 2006, Neuroimage, 29 : Analyses individuelles sur 4 sujets. Deux réseaux sont identiables de manière reproductible, en plus du réseau moteur : mode par défaut et fronto-pariétal. D'autres réseaux sont identiés simplement sur un sujet (ex : contrôle exécutif).

41 Modulation par le contexte Réseaux distribués durant une sédation légère Figure adaptée de Greicius et al., 2008, Neuroimage, 29 : Comparaison de cartes ICA de groupes (n=9) entre une condition de repos et après administration d'un sédatif léger.

42 Modulation par le contexte Réseaux distribués durant un sommeil légèr Figure adaptée de Laufs et al., 2008, Hum Brain Mapp. 29 : Analyse de groupe (n=6). Cartes de connectivité avec une graine dans le cingulaire postérieur pour des données au repos et durant un sommeil léger.

43 Modulation par une pathologie Comparaison entre sujets sains et patients sourants de la maladie d'alzheimer, appariés en âge Figure tirée de Greicius et al., 2004, PNAS, 101 : Note : Il existe néanmoins une réduction de l'activité du mode par défaut avec le vieillissement normal Damoiseaux et al. 2008, PNAS, 18(8) :

44 Modulation par une pathologie Comparaison entre sujets sains et patients sourants de schyzophrénie I Figure tirée de Zhou et al., 2007, Schizophrenia Research 97 : Cartes de connectivité IRMf avec une graine dans le cortex PCC/Precuneues. Identication d'un réseaux de 25 ROIs au niveau du groupe. L'étude des diérences entre les 135 mesures de connectivité fonctionnelle met essentiellement en évidence une diminution des anti-corrélations entre le réseau du mode par défaut et le réseau fronto-pariétal.

45 Modulation par une pathologie Comparaison entre sujets sains et patients sourants de schyzophrénie II Figure tirée de Jafri et al., 2007, Neuroimage, 4 : Comparaison par test t entre la connectivité fonctionnelle entre réseaux pour un groupe contrôle (n=25) et un groupe de patients schyzophrènes (n=29).

46 Modulation par une pathologie Comparaison entre sujets sains et patients récemment devenus aveugles Figure tirée de Yu et al., 2008, Human Brain Mapping, 29 : carte de connectivité IRMf avec une graine dans le cortex visuel primaire gauche A gauche, sujets sains (n=32) ; à droite, patients aveugles (n=18)

47 Modulation par une pathologie Comparaison entre sujets sains et patients sourants de sclérose en plaques Figure adpatée de Lowe et al., 2008, Human Brain Mapping, 29 :

48 Modulation par une pathologie Comparaison entre sujets sains et patients sourants de dépression majeure Figure adpatée de Greicius et al., 2007, Biological Psychiatry, 62 : Increased default-mode network functional connectivity in subjects with major depression (n=28) compared to healthy controls (n=20) in the subgenual cingulate, thalamus, and precuneus (dierent arbitrary t-threshold have been appliead for each contrast).

49 Modulation par une pathologie Comparaison entre sujets sains et patients sourants de troubles attentionnels Figure adpatée de Castellanos et al., 2008, Biological Psychiatry, 63 : Decreased functional connectivity between ACC and PCC in subjects with ADHD (n=20) compared to healthy controls (n=20) matched in gender and age.

50 Modulation par une pathologie Comparaison entre sujets sains et patients autistes Figure adpatée de Kennedy et Courchesne, 2008, Neuroimage, 39 : Cartes de connectivité au sein des réseaux du mode par défaut (MD) et fronto pariétal (FP) pour des sujets sains (n=13) et des patients autistes (n=15). Les auteurs concluent à une baisse de la connectivité dans FP et à l'absence de diérence dans MD.

51 Comparaison entre IRMf et DTI Comparaison entre connectivité fonctionnelle et DTI : réseau du mode par défaut I Figure tirée de De Luca et al., 2006, Neuroimage, 29 : Carte de connectivité anatomique probabiliste basée sur des données de DTI, à partir d'une graine dans le thalamus correspondant au pic d'une carte ICA de groupe du réseau du mode par défaut. Un résultat très similaire a été obtenu à partir du cortex cingulaire postérieur, voir Hagmann et al., 2008, PLoS Biology, 6 : e159.

52 Comparaison entre IRMf et DTI Comparaison entre connectivité fonctionnelle et DTI : réseau du mode par défaut II Figure tirée de Greicius et al., 2008, Cerebral Cortex, Ahead of print Haut : carte ICA de groupe (n=6) illustrant la distribution spatiale du mode par défaut. Bas : tracking de bres streamline individuel en DTI connectant le cortext cingulaire postérieur au cortex prefrontal médian ainsi qu'au lobe temporal médian. Les bres reliant le cingulaire postérieur et le cortex angulaire n'ont pas pu être identiées, possiblement à cause de limitations techniques de la DTI.

53 Comparaison entre IRMf et DTI Comparaison entre connectivité fonctionnelle et DTI : réseau du mode par défaut III Figure tirée de Skudlarski et al., 2008, Neuroimage, 43 : En haut, carte de connectivité IRMf avec une graine dans le cortex postérieur cingulaire (n=41 sujets sains) En bas, carte de connectivité anatomique avec une graine dans le cortex cingulaire postérieur (dérivée de données DTI, n=41 sujets sains). Les auteurs concluent à une corrélation spatiale signicative entre les deux cartes. Cette analyse a été appliquée au cerveau entier.

54 Comparaison entre IRMf et électroencéphalographie Comparaison entre les uctuations spontanées en IRMf et en électrophysiologie Figure adaptée de Shmuel et Leopold, 2008, Human Bain Mapping, 29 :

55 Comparaison entre IRMf et électroencéphalographie Comparaison entre la connectivité fonctionnelle IRMf et l'eeg de surface Figure adaptée de Laufs et al., 2003, Proc Natl Acad Sci U S A, 100 : Régions où le signal BOLD est corrélé au signal EEG dans diérentes bandes de fréquence. Analyse de groupe à eet xe (n=15). Voir Laufs, 2008, Hum Brain Mapp, 29 : pour une revue récente.

56 Comparaison entre Homme et singe Comparaison entre la connectivité fonctionnelle chez l'homme et chez le macaque Figure adaptée de Vincent et al., 2007, Nature, 447(7140) :83-6 carte de connectivité IRMf avec une graine dans le cortex postérieur cingulaire En haut, singes anésthésiés (n=8) ; en bas, humains au repos (n=10) En plus du mode par défaut, les réseaux visuels et occulomoteurs ont été identiés par fcmri

57 Comparaison entre IRMf et méta-analyse Comparaison entre ICA en IRMf et co-activation dans une méta-analyse Figure adaptée de De Luca et al., 2006, Neuroimage, 29 : (gauche) et Toro et al., 2008, Cerebral Cortex, 18 : (droite)

58 Divers Modèles neurocomputationnels des réseaux au repos Figure tirée de Ghosh et al., 2008, Cognitive Neurodynamics, 2 :

59 Divers Résonance magnétique nucléaire (RMN) Figure conçue par B. Pike, MNI

60 Divers Excitation et relaxation Figure conçue par B. Pike, MNI