L’IMN et le GIN dans Nature Communication

The challenge of mapping the human connectome based on diffusion tractography.
Nature Communications, doi:10.1038/s41467-017-01285-x. Maier-Hein, K. H., Neher, P. F., Houde, J.-C., Côté, M.-A., Garyfallidis, E., Zhong, J., et al. (2017). The challenge of mapping the human connectome based on diffusion tractography.

Nature Communications, 1–13.

http://doi.org/10.1038/s41467-017-01285-x

 


Cartographier le  « connectome » humain requiert d’identifier les connexions anatomiques constituées par les fibres blanches (connectivité anatomique). Laurent Petit vient de participer à une étude destinée à évaluer la fiabilité de la mesure de la connectivité anatomique du cerveau humain avec les procédures de tractographie (suivi des faisceaux de fibres blanches sur les images d’IRM de diffusion) les plus récentes, dans le cadre d’un défi relevé par 20 équipes internationales de recherche en imagerie. Verdict : les innovations méthodologiques sont essentielles pour améliorer les connaissances sur l’anatomie de la substance blanche et construire des connectomes qui soient anatomiquement corrects.

Laurent Petit : La fiabilité des données de connectivité anatomique du cerveau humain au défi de 20 équipes internationales de recherche en imagerie de diffusion et tractographie. De la reconstruction virtuelle des faisceaux de matière blanche… L’imagerie par résonance magnétique de diffusion (IRMd) permet de mettre en évidence in vivo les faisceaux de matière blanche du cerveau humain en mesurant la diffusion des molécules d’eau, notamment le long des axones. Il est alors possible par tractographie de reconstituer de proche en proche les trajets des faisceaux de fibres nerveuses représentés alors sous la forme d’un tractogramme. Ce tractogramme est une représentation de l’organisation anatomique de la matière blanche prise in vivo dans sa globalité. Il est fait de millions de fibres virtuelles dont le code couleur représente leur orientation dans la matière blanche et produit de remarquables représentations des principaux faisceaux…à la réalité terrain de l’anatomie du cerveau humain. Il existe un grand nombre d’algorithmes de tractographie, chacun avec sa propre capacité à reproduire au plus près l’organisation des fibres de matière blanche. Cependant cette organisation est très complexe et il n’existe pas aujourd’hui de définitions exactes des trajectoires et terminaisons de toutes les fibres de matière blanche du cerveau humain. L’absence de cette réalité terrain rend difficile l’estimation du degré de fiabilité des différents algorithmes de tractographie.

Un défi a alors été lancé à la communauté scientifique de l’imagerie de diffusion et de la tractographie à l’occasion du congrès ISMRM2015 : fournir la meilleure reconstruction tractographique possible d’un jeu de données d’imagerie de diffusion contenant un ensemble de faisceaux dont les trajectoires et les terminaisons étaient clairement identifiées. Les résultats de ce défi viennent de paraître dans Nature Communications.
Vingt groupes de recherche de par le Monde ont relevé ce défi, soumettant 96 propositions distinctes de tractographie. Le plus encourageant a été de constater que la plupart des algorithmes de pointes actuels produisent des tractogrammes contenant 90% des faisceaux valides inclus dans les données de départ. Cependant, les mêmes tractogrammes contiennent également beaucoup plus (trop !) de faisceaux invalides que valides, et la moitié de ces faisceaux invalides ont été systématiquement identifiés par tous les groupes de recherche.

Cette grande étude internationale démontre et confirme les ambiguïtés fondamentales inhérentes à la reconstruction des fibres blanches lorsqu’elle est uniquement basée sur l’information d’orientation de la diffusion des molécules d’eau. Cela doit donc être pris en compte lors de l’interprétation des résultats de tractographie révélant la connectivité anatomique du cerveau humain.

En dépit de ses limites, la tractographie demeure aujourd’hui le seul outil permettant de cartographier la connectivité anatomique du cerveau humain in vivo. Nul doute que les résultats de ce défi vont favoriser le développement de nouveaux algorithmes de tractographie en intégrant notamment des connaissances anatomiques préalables.

Laurent Petit / PhD, Groupe d’Imagerie Fonctionnelle, CNRS

Publication: 20/11/17
Mise à jour: 16/05/18