En 1977, le Dr Raymond Damadian a réalisé la première imagerie par résonance magnétique (IRM) sur un patient humain vivant (Edelman, 2014). L’IRM est une technique d’imagerie médicale non invasive produisant des images détaillées des structures anatomiques et des processus physiologiques à l’intérieur du corps (McRobbie et al., 2017). Les examens IRM sont considérés comme plus sûrs que les tomodensitogrammes et les examens TEP car ils n’impliquent pas de rayons X ou de rayonnements ionisants
Au lieu de cela, les scanners IRM produisent un champ magnétique puissant pour forcer les protons – qui sont abondants dans l’eau et la graisse – à s’aligner avec ce champ (Weishaupt et al., 2008). Lorsque le champ radiofréquence est éteint, les capteurs IRM détectent l’énergie libérée par les protons ainsi que le temps qu’il leur faut pour se réaligner avec le champ magnétique ; ces propriétés magnétiques sont à leur tour utilisées par les chercheurs pour distinguer divers tissus et détecter des anomalies (Berger, 2002).
Les scanners IRM sont devenus omniprésents dans la recherche en neuroimagerie en raison de leur polyvalence (Chen & Li, 2012). Outre les images anatomiques haute résolution permettant aux chercheurs d’étudier la structure du cerveau, les scanners IRM peuvent produire des instantanés rapides pour observer l’activité cérébrale. Cette technique, appelée IRM fonctionnelle (IRMf), repose sur l’effet de dépendance à l’oxygène sanguin (BOLD) (Belliveau et al., 1991). L’effet BOLD est basé sur les propriétés magnétiques différentes de l’oxyhémoglobine et de la désoxyhémoglobine, qui interagissent différemment avec le champ magnétique produit par le scanner IRM (Ogawa & Lee, 1990 ; Logothetis, 2003). Alors que l’oxyhémoglobine est faiblement diamagnétique, la désoxyhémoglobine est fortement paramagnétique; cela permet aux chercheurs de distinguer les deux groupes sanguins sur les images résultantes et de mesurer indirectement l’activité cérébrale en recherchant des changements locaux dans le magnétisme (Greve, 2011).
L’IRMf a été largement utilisée pour mesurer à la fois les activités cognitives du cerveau sur la base d’un stimulus induit (Linden et al., 1999 ; Heeger & Ress, 2002) ou lorsqu’une tâche explicite n’est pas exécutée (Raichle et al., 2001 ; Fox & Raichle, 2007 ; Biswal, 2012). Ces deux méthodes sont respectivement appelées IRMf basée sur les tâches et IRMf au repos (Zhang et al., 2016). Étant donné que l’IRMf ne peut pas produire de signaux quantitatifs individuellement, mais seulement des différences relatives entre deux états cérébraux (Langleben, 2008), l’IRMf basée sur les tâches et l’IRMf à l’état de repos sont parfois utilisées en combinaison pour minimiser le rapport signal sur bruit dans les données résultantes ( Di et al., 2013).
L’IRMf basée sur les tâches a notamment permis aux chercheurs de confirmer le lien entre les fonctions cognitives et des régions spécifiques du cerveau (Berman et al., 2006). Par exemple, les chercheurs ont postulé que si deux tâches conduisent à l’activation de zones cérébrales communes, ces tâches et les comportements associés sont susceptibles de partager certains processus cognitifs (Jonides et al., 2006). À l’inverse, les tâches de Stroop (Stroop, 1992) ont été utilisées en combinaison avec l’IRMf pour séparer des processus psychologiques distincts tels que le contrôle cognitif et la surveillance des performances (MacDonald et al, 2000).
L’IRMf basée sur les tâches a également été utilisée pour comprendre les dysfonctionnements et les maladies neurologiques, par exemple en comparant l’activité corticale préfrontale de sujets en vieillissement normal avec ceux présentant des troubles cognitifs légers ou souffrant de la maladie d’Alzheimer (Li et al., 2009). Toutes ces applications de l’IRMf basée sur les tâches permettent aux chercheurs de construire progressivement une architecture de l’activité cérébrale, des processus psychologiques et des comportements cognitifs.
Actuellement la méthode la plus populaire pour visualiser le cerveau-comportement et la structure-fonction et relation (Glover, 2011), l’IRMf présente de nombreux avantages tels qu’une résolution spatiale élevée, un coût relativement abordable et une faible tolérance nécessaire du sujet, ce qui rend c’est un outil approprié à la fois pour la recherche et le diagnostic (Mier & Mier, 2015). Mais il présente également certaines limites, notamment une résolution temporelle moyenne, permettant aux chercheurs de ne capturer des images que toutes les quelques secondes.
Les chercheurs ont tenté d’obtenir une plus grande résolution temporelle en intégrant l’électroencéphalographie (EEG) et l’IRMf (Yang et al., 2010). L’EEG a une faible résolution spatiale mais mesure directement l’activité électrique du cerveau, ce qui se traduit par une résolution temporelle plus élevée – en millisecondes plutôt qu’en secondes (Burle et al, 2015).
Survolez, la mise en œuvre des deux techniques est difficile, et l’avenir de la recherche en IRMf pourrait plutôt résider dans le développement de mesures quantitatives pour identifier des biomarqueurs pour des maladies spécifiques, soit en utilisant des statistiques de groupe pour les processus cognitifs avec de faibles réponses BOLD, soit en utilisant des mesures directes pour les systèmes sensoriels primaires entraînant de fortes réponses BOLD (Glover, 2011). Un autre domaine de recherche qui retient l’attention est l’étude de l’état de repos du cerveau et de la manière dont ses réseaux sont affectés par les troubles neuropsychiatriques tels que la dépression et la maladie d’Alzheimer (Greicius, M. 2008).
Références:
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