Une technique de modélisation personnalisée du cerveau, mise au point avec le soutien de l’UE, s’avère prometteuse pour détecter les zones du cerveau susceptibles de provoquer des crises d’épilepsie.
Des chercheurs de l’Human Brain Project (HBP) ont mis au point des méthodes avancées de modélisation du cerveau qui pourraient aider les médecins à identifier de manière plus fiable le point de départ des crises d’épilepsie dans le cerveau et, par conséquent, à améliorer les pronostics chirurgicaux. Réalisée avec le soutien du projet HBP SGA3 financé par l’UE, cette approche de modélisation personnalisée du cerveau est décrite dans un article de recherche publié dans «Science Translational Medicine».
Les médicaments sont en grande partie, voire totalement, inefficaces pour contrôler les crises chez environ un tiers des personnes épileptiques. Pour ce groupe de patients, l’ablation chirurgicale de la zone épileptogène — la partie du cerveau d’où sont issues les crises — est le seul traitement potentiellement efficace. Cependant, malgré le recours croissant aux explorations invasives au cours des deux dernières décennies, les pronostics ne se sont que modestement améliorés. Actuellement, le taux de réussite de la chirurgie est de 60 %.Pour construire et simuler des modèles personnalisés de réseaux cérébraux, l’équipe de recherche a fait appel à une plateforme en libre accès baptisée The Virtual Brain (TVB), un service de simulation disponible par le biais de l’infrastructure de recherche numérique EBRAINS alimentée par le HBP cofinancé par l’UE. La TVB a été développée par le Dr Viktor Jirsa, scientifique du HBP, de l’université d’Aix-Marseille, en France, partenaire du projet HBP SGA3, et des collaborateurs.
Cette technologie permet de simuler la façon dont l’activité anormale se propage dans le cerveau d’un patient pendant une crise d’épilepsie. Cela permet aux cliniciens de détecter de manière plus fiable les zones cibles d’une intervention chirurgicale. Comme l’indique un article publié sur le site Web du HBP, les modèles informatiques de chaque patient sont créés à partir de «données anatomiques, de connectivité structurelle et de dynamique cérébrale mesurées individuellement». Les simulations personnalisées proposent en substance un patient épileptique virtuel (PEV) adapté à chaque patient réel. Selon l’article, l’approche a été testée dans le cadre de plusieurs études rétrospectives, dont la plus récente communication a été publiée dans la revue «Epilepsia».
La PEV est le premier modèle informatique permettant d’estimer l’étendue et l’organisation du réseau de la zone épileptogène. Il fait également preuve d’une bonne précision dans la détection des zones cibles par rapport aux approches actuelles de pointe sans modèle. Il peut en outre fournir des informations sur les régions du cerveau non échantillonnées par des électrodes implantées chirurgicalement.
L’approche de modélisation personnalisée du cerveau est actuellement testée dans le cadre d’un essai clinique à grande échelle en tant qu’outil prédictif de préparation à la chirurgie. L’essai devrait durer jusqu’en 2025.
Les chercheurs exploitent l’infrastructure EBRAINS pour améliorer encore le pouvoir prédictif de l’outil à l’aide de nouvelles données à haute résolution provenant de l’atlas du cerveau humain du HBP. «La neuromédecine informatique doit intégrer des données cérébrales à haute résolution et la spécificité des patients», déclare Viktor Jirsa. «Notre approche s’appuie fortement sur les technologies de recherche d’EBRAINS et n’aurait pu être possible que dans le cadre d’un projet collaboratif à grande échelle tel que le HBP.» Le projet HBP SGA3 (Human Brain Project Specific Grant Agreement 3) s’achève en septembre 2023.
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