$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Notre cerveau est façonné par les expériences, ce qui entraîne des changements dans le volume cortical.
Par exemple, il a été démontré que certaines compétences, comme l’apprentissage et la maîtrise d’une deuxième langue, augmentent la densité de la matière grise, où résident les corps cellulaires, en particulier dans des structures telles que le lobe frontal.
Avant les progrès modernes, pour mesurer la taille d’une zone particulière, les scientifiques devaient tracer minutieusement la région d’intérêt, une tâche très fastidieuse. Aujourd’hui, il existe des techniques de neuroimagerie plus sensibles, connues sous le nom de morphométrie basée sur les voxels, VBM pour capturer de petites différences volumétriques dans la neuroanatomie.
Basée sur des travaux antérieurs de Gaser et Shlaug, ainsi que de Bermudez et de ses collègues, cette vidéo montre comment collecter des images de résonance magnétique structurelle et utiliser le VBM pour identifier les valeurs d’intensité des voxels dans le cerveau d’individus ayant des expériences différentes – des musiciens experts par rapport à ceux ayant une formation très limitée – ainsi que dans d’autres cas d’expertise. comme le jeu d’échecs.
Dans cette expérience, deux groupes de participants – des musiciens et des témoins officiellement formés sans une telle formation – sont invités à s’allonger dans un scanner IRM pendant que des images structurelles de leur cerveau sont collectées.
Des régions particulières peuvent ensuite être définies à l’aide d’une approche automatisée, basée sur l’intensité des pixels volumétriques, appelés voxels. Par exemple, les amas très brillants indiquent l’emplacement des faisceaux de fibres de matière blanche, tandis que les voxels plus foncés correspondent aux zones avec une matière grise dense.
Suite à cette segmentation pour chaque cerveau, les images sont transformées, enregistrées dans un atlas standard, qui est un espace commun permettant des comparaisons entre sujets.
Souvent, ce processus de repérage peut étirer une image, ce qui donne l’impression que certaines structures ont plus de matière grise qu’elles n’en ont réellement.
Par conséquent, le modèle doit être multiplié par une mesure de la quantité de déformation effectuée, appelée déterminant jacobien, pour compenser l’étirement répété, puis toutes les différences grossières d’anatomie sont lissées.
Une fois les transformations appliquées, la variable dépendante est calculée comme suit : les différences de densité de matière grise entre les musiciens ? cerveaux comparés à des témoins non musiciens.
En raison de l’utilisation accrue du traitement auditif complexe chez les musiciens habiles, on s’attend à ce que ce groupe présente une densité accrue de matière grise dans les régions auditives du cerveau, telles que le lobe temporal supérieur et le gyrus de Heschl, par rapport au groupe témoin.
Avant l’expérience, recrutez 40 musiciens qui pratiquent activement n’importe quel instrument 1 heure par jour et ont au moins 10 ans de formation musicale formelle, ainsi que 40 témoins non musiciens qui ont peu ou pas de formation appropriée.
Le jour de leur balayage, accueillez chaque participant dans le laboratoire et vérifiez qu’il répond aux exigences de sécurité en remplissant les formulaires de consentement nécessaires.
Veuillez vous référer à un autre projet d’IRMf de cette collection pour plus de détails sur la façon de préparer les individus à entrer dans la salle de balayage et l’alésage du scanner.
Maintenant, demandez au participant de rester immobile dans le scanner et de commencer à scanner l’ensemble du cerveau en recueillant une séquence anatomique haute résolution pondérée en T1, telle que l’écho à gradient rapide préparé par magnétisation avec des voxels isotropes de 1 mm.
En suivant le protocole de collecte d’images, congédiez le participant et commencez l’analyse.
Pour commencer le prétraitement, isolez le cerveau du crâne pour chaque balayage et vérifiez la qualité du décapage.
Pour cette étude, créez un modèle de matière grise spécifique en segmentant d’abord le cerveau de chaque sujet en matière blanche et grise et en liquide céphalo-rachidien, LCR, en fonction de l’intensité de chaque voxel. Notez que le logiciel distingue automatiquement les voxels brillants comme la matière blanche, les voxels foncés comme la matière grise et les zones à l’intérieur des ventricules comme le LCR.
Effectuer une transformation affine linéaire avec 12 ? de liberté, d’inscrire le cerveau de chaque sujet dans un espace atlas standard. Déformez l’image de matière grise de chaque sujet dans cet espace et faites-en la moyenne.
Ensuite, mettez cela en miroir de gauche à droite et, une fois de plus, faites la moyenne des images ensemble pour produire le modèle initial de matière grise.
Ensuite, effectuez une transformation non linéaire pour réenregistrer le cerveau de chaque sujet dans la figure de matière grise, et faites la moyenne de ces éléments. Créez une copie miroir de cette nouvelle image, et une fois de plus, faites la comparaison des deux pour produire un modèle final de matière grise spécifique à l’étude.
Maintenant, enregistrez le cerveau de chaque sujet jusqu’à la dernière figure de matière grise à l’aide d’une transformation non linéaire, et multipliez par une mesure jacobienne de la quantité de déformation qui a été effectuée pour compenser la quantité de chaque structure cérébrale qui a été étirée pour s’adapter à l’espace du modèle.
Par la suite, lissez les données à l’aide d’un noyau gaussien avec une demi-largeur maximale de 10 mm pour augmenter le chevauchement de voxels cérébraux similaires sur tous les sujets.
Une fois le prétraitement terminé, modélisez chaque groupe de cerveaux avec un régresseur distinct. Calculez un contraste qui compare les deux groupes pour générer des cartes statistiques qui quantifient la probabilité de différences à chaque voxel.
Enfin, effectuez une technique de correction des comparaisons multiples, telle qu’un taux de fausses découvertes avec une valeur q de 0,01, pour contrôler les milliers de tests statistiques simultanés effectués. Cette valeur permet d’estimer le taux de faux positifs au-dessus d’un seuil de 1 %.
Ici, l’analyse VBM a révélé des augmentations bilatérales significatives de la densité de matière grise dans le lobe temporal supérieur des musiciens ? cerveaux par rapport aux témoins. La plus grande différence a été montrée du côté droit, et cela incluait la partie postérieure du gyrus de Heschl, l’emplacement du cortex auditif primaire.
Maintenant que vous savez comment utiliser le VBM pour étudier la neuroanatomie, voyons comment les chercheurs utilisent cette technique pour étudier les différences structurelles dans d’autres populations.
Alors que de nombreuses tâches impliquant une formation et une expérience intenses sont associées à une augmentation du volume de matière grise, cet élargissement n’est pas toujours le cas pour tous les types de compétences acquises, comme dans le cerveau d’un joueur d’échecs expérimenté.
Par rapport aux témoins, le volume de matière grise a été réduit dans la jonction occipito-temporale, une zone importante pour la reconnaissance des objets. De tels résultats aboutissent à une anomalie intéressante qui pourrait aider les scientifiques à mieux comprendre comment le volume cortical est lié à la performance dans des tâches exigeantes.
Les personnes aveugles de naissance ont souvent un volume de matière grise plus petit dans leur cortex visuel par rapport aux témoins. Fait intéressant, grâce à l’utilisation de la VBM, les chercheurs ont découvert une augmentation significative de l’élargissement des zones du cerveau non responsables de la vision, telles que le cortex auditif, qui était deux fois plus grand que celui des témoins voyants.
Ces différences structurelles peuvent servir de base anatomique pour expliquer pourquoi d’autres sens sont exacerbés chez les personnes aveugles.
De plus, l’IRM structurelle et l’analyse VBM sur des patients naïfs de médicaments atteints de trouble dépressif majeur indiquent également des différences dans les volumes de matière grise par rapport aux témoins.
Les scientifiques ont constaté que ces patients avaient un volume de matière grise réduit dans le cortex frontal et l’insula, ce qui peut expliquer pourquoi les patients déprimés ont des difficultés à contrôler cognitivement les sentiments négatifs envers eux-mêmes et les autres.
Vous venez de regarder la vidéo de JoVE sur la morphométrie basée sur les voxels. Vous devriez maintenant avoir une bonne compréhension de la façon de collecter des images anatomiques à l’aide de l’IRM, ainsi que de la façon d’analyser et d’interpréter les différences d’intensité de la matière grise dans les régions du cortex auditif. Vous devriez également avoir appris que tous les domaines d’expertise n’entraînent pas une augmentation de la densité corticale.
Merci d’avoir regardé !
