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La tomographie par émission de positons (TEP) est une technique d’imagerie moléculaire couramment utilisée dans la recherche ainsi qu’en milieu clinique. En raison du développement de divers traceurs TEP, la TEP peut être utilisée pour étudier la physiopathologie des maladies et surveiller la progression de la maladie et la réponse aux traitements1. L’un des radiotraceurs les plus utilisés est le 2-désoxy-2-[18F]fluoro-D-glucose ([18F]FDG), qui permet d’imager le métabolisme du glucose, ce qui indique une activation cellulaire. Il est utilisé en oncologie pour le diagnostic, la stadification et le pronostic ; en neurologie, généralement dans le contexte de maladies neurodégénératives telles que la démence ; et en cardiologie, pour diagnostiquer des affections comme la sarcoïdose, pour ne citer que quelques exemples 1,2,3.
L’évaluation de la connectivité métabolique cérébrale, obtenue à partir des données TEP [18F]FDG, se réfère aux relations fonctionnelles entre l’absorption de traceurs dans différentes régions du cerveau. Cette approche permet de calculer une « matrice de connectivité » en sélectionnant un ensemble de régions cérébrales, qui peuvent fournir des informations sur la façon dont différentes parties du cerveau interagissent et fonctionnent ensemble. Ce type d’analyse est particulièrement utile pour étudier la fonction cérébrale dans la santé et la maladie, y compris des affections telles que la démence, l’épilepsie et d’autres troubles neurologiques 4,5.
La première étude évaluant la connectivité métabolique cérébrale remonte déjàaux années 19806, mais les chercheurs ont principalement exploré la connectivité cérébrale structurelle, également connue sous le nom de « connectome »7, au moyen de l’imagerie par résonance magnétique pondérée en diffusion (IRM-DW). De plus, la connectivité fonctionnelle à l’aide de techniques telles que l’IRM fonctionnelle (IRMf), l’électroencéphalographie (EEG) et la magnétoencéphalographie (MEG) a été largement étudiée pendant plusieurs décennies 8,9.
Récemment, on a retrouvé un regain d’intérêt pour l’étude de la connectivité métabolique cérébrale à l’aide de la TEP [18F]FDG, non seulement seule, mais aussi en combinaison avec d’autres formes de connectivité cérébrale10. Cependant, en raison de la nature « statique » inhérente aux images TEP (contrairement à l’IRM fonctionnelle, par exemple), la grande majorité des résultats basés sur la TEP du réseau cérébral sont basés sur une analyse au niveau du groupe, où les corrélations entre les régions cérébrales sont calculées au niveau inter-sujets. Cette limitation rend impossible une analyse intra-sujet des images TEP, ce qui est essentiel pour les études longitudinales qui peuvent suivre les changements au fil du temps chez un même individu4. Par conséquent, le développement de méthodes qui permettent l’analyse d’un seul sujet, comme la connectivité moléculaire dynamique basée sur la TEP, est une direction de recherche importante dans la recherche sur le cerveau portant sur les troubles des réseaux, car elle ouvre la porte à l’utilisation de l’analyse des réseaux moléculaires dans la pratique clinique. Par conséquent, des données TEP dynamiques ont été utilisées dans notre étude préclinique.
Nos groupes de recherche mènent actuellement une étude qui examine les changements dans la connectivité métabolique à la suite d’une hémorragie intra-sujet à plusieurs points temporels en utilisant le modèle de collagénase de rat11. Pour étudier la connectivité métabolique cérébrale intra-sujet, il est nécessaire d’obtenir des informations temporelles sur l’absorption du traceur dans différentes régions du cerveau, qui peuvent être obtenues par TEP dynamique. Dans les sections suivantes, nous donnons une description détaillée du protocole d’acquisition et d’analyse des données.