Auteur : Julie

Découverte de différences dans l’encodage de la discrimination par la menace dans le cerveau des mâles et des femelles

Il est essentiel d’apprendre à prévoir une menace, mais il est tout aussi important – et souvent négligé – d’apprendre à reconnaitre l’absence de menace. Cette étude de Jessie Muir et Eshaan Sriram Iyer, travaillant dans le laboratoire de Rosemary Bagot à l’université McGill, examine les mécanismes d’encodage et de discrimination des menaces dans les voies pertinentes pour les symptômes de type dépressif chez les souris. Ils ont identifié des différences entre les sexes dans les circuits et les mécanismes responsables de la reconnaissance des menaces et suggèrent qu’elles peuvent refléter des différences dans les stratégies comportementales qui peuvent être pertinentes pour comprendre les différences entre les sexes dans le risque de troubles psychiatriques.

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Article scientifique primé: Jessie Muir, Eshaan S. Iyer, Yiu-Chung Tse, Julian Sorensen, Serena Wu, Rand S. Eid, Vedrana Cvetkovska, Karen Wassef, Sarah Gostlin, Peter Vitaro, Nick J. Spencer & Rosemary C. Bagot Sex-biased neural encoding of threat discrimination in nucleus accumbens afferents drives suppression of reward behavior. Nature Neuroscience 27, 1966–1976 (2024)

https://doi.org/10.1038/s41593-024-01748-7

Une réduction du nombre de connexions entre les cellules du cerveau est observée dans les premiers stades de la psychose et est associée à des symptômes négatifs.

La schizophrénie est un trouble psychiatrique complexe qui apparaît généralement à l’adolescence ou au début de l’âge adulte. On pense qu’elle est due à une altération de la maturation ou de l’élagage des connexions entre les neurones, appelées synapses. Bien que cette théorie, appelée théorie synaptique, soit étayée par des études génétiques, des études sur les cellules souches et des études sur le cerveau de patients décédés, il n’existe pas de preuves directes pour étayer cette théorie chez les patients vivants. Maira Belen Blasco, travaillant dans le laboratoire du Dr Romina Mizrahi au Centre de recherche Douglas de l’Université McGill, a cherché à savoir si des différences dans la densité des synapses pouvaient être observées chez les patients souffrant d’un premier épisode psychotique (PEP) et chez les patients présentant un risque clinique élevé (RCE) en utilisant la tomographie par émission de positons (TEP). Les chercheurs ont constaté que la densité synaptique était réduite au cours des premiers stades de la psychose et de ses états à risque, et qu’elle était associée à des symptômes négatifs.

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Article scientifique primé:

Blasco MB, Nisha Aji K, Ramos-Jiménez C, Leppert IR, Tardif CL, Cohen J,  Pablo M Rusjan , Romina Mizrahi. Synaptic Density in Early Stages of Psychosis and Clinical High Risk. JAMA Psychiatry. 2024 Nov 13;

https://jamanetwork.com/journals/jamapsychiatry/fullarticle/2825648

Une meilleure compréhension des composantes non rythmiques de l’électroencéphalographie (EEG) peut conduire à une meilleure interprétation de l’activité cérébrale

Publication scientifique primée

Brake, N., Duc, F., Rokos, A., Arseneau, F., Shahiri, S., Khadra, A., and Plourde, G. (2024) A neurophysiological basis for aperiodic EEG and the background spectral trend. Nature Communications 15(1514).

https://www.nature.com/articles/s41467-024-45922-8

L’électroencéphalographie (EEG) est utilisée depuis près d’un siècle pour étudier l’activité cérébrale, période pendant laquelle les oscillations rythmiques du signal, perçues comme des vagues d’activité, ont formé une lentille unique à travers laquelle de nombreux chercheurs observent le système nerveux. Récemment, l’intérêt s’est porté sur les signaux EEG apparemment non rythmiques (c’est-à-dire apériodiques), qui ont été associés à divers troubles neurologiques et états de conscience. Cependant, ces résultats ont été essentiellement descriptifs, ce qui rend difficile l’interprétations de ces signaux apériodiques.

Dans cette étude, Niklas Brake, qui fait partie du groupe de recherche du professeur Anmar Khadra de l’Université McGill et qui collabore avec le Dr Gilles Plourde, anesthésiste à l’Institut neurologique de Montréal, a utilisé la modélisation biophysique pour montrer que d’importantes fluctuations apériodiques du champ électrique du cerveau proviennent de circuits corticaux qui se synchronisent avec une dynamique apériodique. Ces fluctuations peuvent à leur tour fausser considérablement les interprétations traditionnelles de l’EEG. En outre, le modèle prédit que les signaux EEG périodiques et apériodiques sont façonnés par les voies inhibitrices du cerveau. Pour le vérifier, les chercheurs ont recueilli des données EEG auprès d’individus sous anesthésie générale avec du propofol, un médicament qui modifie les molécules sous-jacentes à l’inhibition neuronale. Les changements de signaux observés correspondaient aux prédictions de leur modèle. En s’appuyant sur les résultats de la modélisation, ils ont mis au point une méthode d’analyse permettant d’identifier et de supprimer les signaux apériodiques de l’EEG, à la fois pour extraire les caractéristiques apériodiques et pour améliorer la caractérisation du rythme cérébral. L’application de cette méthode aux données EEG a révélé que la perte de conscience due au propofol était uniquement associée à une augmentation des rythmes delta, une observation qui avait été précédemment masquée par les effets moléculaires du propofol.

Dans l’ensemble, cette étude étend la théorie de l’EEG au-delà des oscillations neuronales, en illustrant comment les signaux EEG sont façonnés par des mécanismes neuronaux autres que les rythmes cérébraux et en révélant comment ces signaux peuvent fausser les méthodes d’analyse traditionnelles.

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Développement d’un atlas fonctionnel du cervelet humain

Le cervelet humain est une région du cerveau qui est activée au cours de nombreux comportements, notamment le mouvement, le langage et les tâches cognitives. Cependant, la contribution du cervelet à ces processus reste mal comprise en raison de l’absence d’une carte fonctionnelle complète de cette région du cerveau. Pour remédier à cette situation, Caroline Nettekoven, qui travaille dans le laboratoire de Jorn Diedrichsen à l’université Western, a fusionné sept ensembles de données d’imagerie de l’activité cérébrale à grande échelle (IRMf) pour constituer le premier atlas fonctionnel complet du cervelet. Les auteurs ont développé un modèle informatique qui apprend l’organisation du cerveau à travers de nombreux ensembles de données et ont dérivé un atlas consensuel basé sur 111 sujets et 417 conditions de travail. Ce nouvel atlas prédit les limites fonctionnelles mieux que les atlas précédents et que tout atlas basé sur un seul ensemble de données, même sur des données nouvelles et inédites. Il fournit donc la caractérisation la plus détaillée de l’organisation fonctionnelle du cervelet humain à ce jour.

Le nouvel atlas présente plusieurs caractéristiques nouvelles importantes. Par exemple, l’atlas et le modèle informatique sont conçus pour une cartographie fonctionnelle précise chez les individus. Les atlas existants présentent simplement une carte de groupe, ignorant la grande variabilité entre les individus dans l’organisation fonctionnelle. Le modèle peut intégrer le nouvel atlas à l’aide d’un court balayage du localisateur de 10 minutes pour s’adapter au cerveau d’un individu, ce qui permet une bien meilleure prédiction des limites individuelles. Cette précision sans précédent permettra d’étudier en détail la contribution du cervelet au comportement humain.

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