Mohamed Abdelhack, Centre for Addiction and Mental Health
Scientific publication
Abdelhack M, Zhukovsky P, Milic M, Harita S, Wainberg M, Tripathy SJ, Griffiths JD, Hill SL, Felsky D. Opposing brain signatures of sleep in task-based and resting-state conditions. Nat Commun. 2023 Dec 1;14(1):7927.
Une analyse à grande échelle révèle des signatures cérébrales opposées du sommeil dans des conditions de tâche et de repos
Le sommeil et la dépression ont une relation bidirectionnelle complexe. Par exemple, si la plupart des personnes souffrant de dépression souffrent également d’insomnie, d’autres font état d’hypersomnie. Des résultats contradictoires sont également observés dans les études scientifiques portant sur cette relation. Une nouvelle étude menée par Mohamed Abdelhack et ses collègues a analysé l’évolution des signaux cérébraux en fonction des habitudes de sommeil, des symptômes de dépression et des capacités cognitives de plus de 30 000 personnes. En réalisant des analyses aussi vastes et complètes, ils ont mis en évidence des relations opposées entre les modifications des signaux cérébraux lorsqu’une personne effectue une tâche et lorsqu’elle ne le fait pas (état de repos). Ces résultats fournissent des indications importantes sur la relation entre les symptômes dépressifs et le sommeil dans la population générale.
En analysant les données de plus de 30 000 participants de la UK-Biobank et du Human Connectome Project, les chercheurs ont découvert des contradictions dans les associations entre le sommeil et la dépression à l’échelle du cerveau, en fonction de l’état du participant. Les chercheurs ont constaté que les régions cérébrales étaient hyperconnectées dans des conditions de repos avec l’insomnie et la dépression. Ces résultats indiquent que, dans l’insomnie et la dépression, la dynamique de l’état de repos ressemble à celle de l’état de repos-éveillé. Le cerveau signale un manque de besoin de sommeil, ce qui pourrait être un signe d’hyperexcitation.
Lorsque les chercheurs ont analysé les données de personnes effectuant une tâche, ils ont observé une diminution des connexions entre les régions du cerveau, ce qui pourrait signifier une phase de « sommeil local » qui diminue les performances cognitives car le cerveau n’est pas en mesure de mobiliser ses ressources pour effectuer la tâche.
Cette publication montre des résultats contre-intuitifs où les signatures neuronales du sommeil et de la dépression lorsque le participant effectue une tâche contredisent celles lorsque le participant n’effectue aucune tâche (état de repos). Elle souligne l’importance d’étudier l’effet de la santé mentale dans différentes conditions. Ces résultats pourraient également guider les progrès de la pratique clinique, qui consiste à étudier plus en détail les habitudes de sommeil afin d’optimiser les plans de soins, tout en suivant la charge cognitive des patients pour évaluer l’efficacité du traitement.
À propos de Mohamed Abdelhack
Mohamed est chercheur postdoctoral au laboratoire Whole Person and Population Modelling du Krembil Centre for Neuroinformatics. Il travaille sur l’utilisation de l’analyse statistique des big data et de l’apprentissage automatique/apprentissage profond pour modéliser la santé mentale et les troubles psychiatriques. Il utilise principalement l’imagerie IRMf, l’analyse statistique des données et la modélisation informatique.
Auparavant, il a travaillé comme chercheur postdoctoral à l’université de Washington à St. Louis, où il a élaboré des modèles d’apprentissage automatique pour prédire les complications médicales post-chirurgicales. Il a également travaillé comme chercheur à l’hôpital universitaire de Kyoto, où il a étudié les marqueurs d’activité neuronale de la schizophrénie à l’aide de techniques de décodage du cerveau et d’apprentissage profond. Son doctorat à l’université de Kyoto portait sur l’utilisation de modèles d’apprentissage profond pour comprendre la robustesse du cerveau humain dans la reconnaissance d’entrées visuelles dégradées.
Il a également fondé l’organisation à but non lucratif Arabs in Neuroscience (AiN), qui vise à renforcer l’éducation et la recherche parmi les scientifiques et les étudiants arabophones du monde entier. Par l’intermédiaire d’AiN, il dirige un cours d’introduction en ligne sur les neurosciences computationnelles. Il est également assistant d’enseignement à l’école d’été Computational Neuroscience Imbizo et membre de l’association à but non lucratif The Africa I Know.
Site web : https://mabdelhack.github.io/
Sur X : @mabdelhack
Sources de financement
Cette étude a été financée par des subventions accordées à Daniel Felsky par le programme New Scientist de la Fondation de la famille Koerner, la Fondation Krembil, les Instituts de recherche en santé du Canada, la Fondation canadienne pour l’innovation et le Fonds de découverte de CAMH. L’auteur Mohamed Abdelhack a bénéficié d’une bourse postdoctorale Womenmind de CAMH.
