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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