Le cerveau humain se dilate et se contracte au fil du temps : ces graphiques montrent comment

Lorsque le neuroscientifique Jakob Seidlitz a emmené son fils de 15 mois chez le pédiatre pour un bilan de santé la semaine dernière, il est parti en se sentant insatisfait. Il n'y avait rien de mal à son fils : le garçon semblait se développer à un rythme typique, selon les tableaux de taille et de poids utilisés par le médecin. Ce que Seidlitz estimait manquer, c'était une métrique équivalente pour mesurer la croissance du cerveau de son fils. « Il est choquant de voir le peu d'informations biologiques dont disposent les médecins sur cet organe critique », a déclaré Seidlitz, qui travaille à l'Université de Pennsylvanie à Philadelphie.

Bientôt, il pourra peut-être changer ça. En collaboration avec ses collègues, Seidlitz a accumulé plus de 120 000 scanners cérébraux, la plus grande collection du genre, pour créer les premiers graphiques de croissance complets pour le développement du cerveau. Les graphiques montrent visuellement comment le cerveau humain se développe rapidement au cours des premières années de vie, puis se rétrécit lentement avec l'âge. L'ampleur même de l'étude, publiée dans la revue Nature, a stupéfié les neuroscientifiques, qui ont longtemps dû faire face à des problèmes de reproductibilité dans leurs recherches, en partie en raison de la petite taille des échantillons. L'imagerie par résonance magnétique nucléaire (RMN) coûte cher, ce qui signifie que les scientifiques ont souvent un nombre limité de participants pouvant s'inscrire à des expériences.

« L'énorme ensemble de données qu'ils ont recueillies est extrêmement impressionnant et établit vraiment une nouvelle norme pour le domaine », a déclaré Angela Laird, neuroscientifique cognitive à la Florida International University de Miami. Malgré cela, les auteurs préviennent que leur base de données n'est pas complètement inclusive : ils ont eu du mal à collecter des scanners cérébraux dans toutes les régions du monde. Les graphiques qui en résultent, disent-ils, ne sont qu'une première ébauche, et des ajustements supplémentaires seraient nécessaires pour les mettre en œuvre en milieu clinique.

Si les graphiques sont finalement mis en œuvre pour les pédiatres, il faudra faire très attention pour qu'ils ne soient pas mal compris, selon Hannah Tully, neurologue pédiatrique à l'Université de Washington à Seattle. « Un gros cerveau n'est pas nécessairement un cerveau qui fonctionne bien », a-t-il souligné.

Pas une tâche facile

Étant donné que la structure du cerveau varie considérablement d'une personne à l'autre, les chercheurs ont dû ajouter un grand nombre de scans pour créer un ensemble officiel de graphiques de croissance ayant une signification statistique. Pour Richard Bethlehem, neuroscientifique à l'Université de Cambridge, au Royaume-Uni, et coauteur de l'étude, ce n'est pas une tâche facile. Au lieu d'effectuer eux-mêmes des milliers de scans, ce qui prendrait des décennies et coûterait trop cher, les chercheurs se sont tournés vers des études de neuroimagerie déjà terminées.

Bethléem et Seidlitz ont envoyé des courriels à des chercheurs du monde entier pour leur demander s'ils partageraient leurs données de neuroimagerie pour le projet. Le duo a été émerveillé par le nombre de réponses, qu'ils attribuent à la pandémie de COVID-19, qui a permis aux chercheurs de passer moins de temps dans leurs laboratoires et plus de temps que d'habitude avec leurs boîtes de réception.

Au total, l'équipe a collecté 123 894 IRM de 101 457 personnes, allant des fœtus 16 semaines après la conception à des adultes âgés de 100 ans. Les scans comprenaient des cerveaux de personnes neurotypiques, ainsi que des personnes atteintes de divers troubles médicaux, tels que la maladie d'Alzheimer, et de différences neurocognitives, y compris des troubles du spectre autistique. Les chercheurs ont utilisé des modèles statistiques pour extraire des informations des images et s'assurer que les scans étaient directement comparables, quel que soit le type d'appareil IRM utilisé.

Le résultat final est un ensemble de graphiques qui tracent plusieurs paramètres clés du cerveau par âge. Certains paramètres, tels que le volume de matière grise et l'épaisseur corticale moyenne (la largeur de la matière grise) atteignent un pic au début du développement d'une personne, tandis que le volume de matière blanche (trouvé plus profondément dans le cerveau) a tendance à atteindre son maximum à partir de 30 ans. Les données sur le volume ventriculaire (la quantité de liquide céphalo-rachidien dans le cerveau), en particulier, ont surpris Bethléem. Les scientifiques savaient que ce volume augmente avec l'âge, car il est généralement associé à une atrophie cérébrale, mais l'expert a été surpris par la rapidité avec laquelle il a tendance à croître à la fin de l'âge adulte.

Un premier jet

L'étude fait suite à un article explosif publié dans Nature le 16 mars qui montre que la plupart des expériences d'imagerie cérébrale contiennent trop peu de scans pour détecter de manière fiable les liens entre la fonction cérébrale et comportement, ce qui signifie que vos conclusions peuvent être incorrectes. Compte tenu de cette constatation, Laird s'attend à ce que le terrain adopte un cadre similaire à celui utilisé par Seidlitz et Bethléem, afin d'accroître la puissance statistique.

Accumuler autant de jeux de données s'apparente à un « chef-d'œuvre diplomatique », a déclaré Nico Dosenbach, neuroscientifique à l'Université de Washington à St. Louis, Missouri, coauteur de l'étude du 16 mars. Pour lui, c'est l'échelle à laquelle les chercheurs doivent opérer lorsqu'ils ajoutent des images cérébrales.

Malgré la taille de l'ensemble de données, Seidlitz, Bethléem et leurs collègues reconnaissent que leur étude souffre d'un problème endémique aux études de neuroimagerie : un manque notable de diversité. Les scanners cérébraux qu'ils ont collectés proviennent principalement d'Amérique du Nord et d'Europe, et reflètent de manière disproportionnée les populations blanches, d'âge universitaire, urbaines et aisées. « Cela limite la généralisation des résultats », a déclaré Sarah-Jayne Blakemore, neuroscientifique cognitive à l'Université de Cambridge. L'étude ne comprend que trois ensembles de données d'Amérique du Sud et un d'Afrique, représentant environ 1 % de tous les scanners cérébraux utilisés dans l'étude.

« Des milliards de personnes dans le monde n'ont pas accès aux appareils d'IRM, ce qui rend difficile l'obtention de diverses données d'imagerie cérébrale », a averti Laird. Mais les auteurs n'ont pas cessé d'essayer et ont lancé un site Web où ils ont l'intention de mettre à jour leurs courbes de croissance en temps réel au fur et à mesure qu'ils reçoivent davantage de scanners cérébraux

Avec des ensembles de données volumineux, de grandes responsabilités

Un autre défi consistait à déterminer comment attribuer le crédit approprié aux propriétaires des scanners cérébraux utilisés pour créer les graphiques. Certaines des analyses provenaient d'ensembles de données en libre accès, mais d'autres étaient fermées aux chercheurs. La plupart des analyses des données fermées n'avaient pas encore été traitées de manière à permettre leur intégration dans les graphiques de croissance, de sorte que leurs propriétaires ont fait un travail supplémentaire pour les partager. Ces scientifiques ont ensuite été nommés auteurs de l'article.

Pendant ce temps, les propriétaires des ensembles de données ouvertes n'ont reçu qu'une seule mention dans le document, ce qui n'est pas aussi prestigieux pour les chercheurs à la recherche de financement, de collaborations et de promotions. Seidlitz, Bethléem et leurs collègues ont traité ces données. Dans la plupart des cas, Bethléem a reconnu qu'il n'y avait pratiquement aucun contact direct avec les propriétaires de ces ensembles de données. Le document répertorie environ 200 auteurs et cite les travaux de centaines de personnes qui ont contribué aux scanners cérébraux.

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