Et si on pouvait surveiller notre activité cérébrale tout comme une montre intelligente peut surveiller notre fréquence cardiaque? Mais plutôt que de nous dire que nous sommes dans une zone de brûlage de graisses, les données pourraient permettre aux chercheurs de comprendre comment le cerveau prend des décisions ou d’aider les médecins à diagnostiquer et à traiter des maladies, comme la maladie de Parkinson et des troubles mentaux, comme la dépression.

En fait, la technologie existe depuis plus d’un siècle. L’électroencéphalographie (EEG) nous permet d’enregistrer l’activité électrique du cerveau de façon non invasive en plaçant des électrodes sur le cuir chevelu. Quoique l’EEG serve habituellement à diagnostiquer des troubles, comme l’épilepsie ou le coma, il est aussi utile pour les recherches sur le cerveau. Aujourd’hui, des appareils d’EEG léger et à faible coût pourraient constituer la clé pour comprendre le cerveau à un tout autre niveau.

Alona Fyshe

« La popularité du Fitbit a montré à quel point les gens désirent mesurer leur activité et leur progrès au fil du temps », dit Alona Fyshe, membre de la cohorte inaugurale des Chercheurs mondiaux ICRA-Azrieli et membre du programme Cerveau, esprit et conscience Azrieli de l’ICRA. « La mesure régulière de l’activité cérébrale à domicile, plutôt que dans un environnement contrôlé comme un laboratoire, pourrait améliorer notre compréhension du cerveau, ainsi que notre capacité à surveiller et à traiter la maladie mentale. » 

« À ce jour, la plupart des recherches sur l’imagerie cérébrale se sont faites dans des situations hautement contrôlées en laboratoire qui ont permis aux chercheurs d’ajuster les stimulations et de mesurer les résultats. Conséquemment, notre compréhension du cerveau se fonde sur un environnement très peu naturel qui reflète mal notre vie quotidienne », dit Craig Chapman, un autre Chercheur mondial ICRA-Azrieli et membre du programme Cerveau, esprit et conscience Azrieli. Les deux chercheurs sont à l’origine d’un nouveau projet qui vise à sortir la recherche en électroencéphalographie du laboratoire pour la mener dans la vraie vie.

Leur objectif à long terme est de permettre aux gens de recueillir des données d’EEG au fil de leurs activités quotidiennes, et de rehausser notre compréhension du fonctionnement du système sensorimoteur, de la représentation du sens dans le cerveau et du fonctionnement de processus neuronaux, comme la prise décisionnelle subconsciente. Pour les chercheurs, le recours à l’extérieur du laboratoire de techniques d’enregistrement sensorimoteur et neuronal bien établies, comme l’EEG, constitue une évolution importante vers une pleine compréhension de l’expérience humaine.

Mais pour en arriver là, ils doivent d’abord prouver que la nouvelle technologie est à la hauteur. Voilà où l’ICRA entre en jeu. L’année dernière, l’ICRA a lancé un nouveau fonds Catalyseur pour soutenir et accélérer le processus de collaboration entre les boursiers. Le fonds attribue des subventions pour faciliter des collaborations de recherche interdisciplinaires à risque élevé entre les membres de l’ICRA.

CIFAR Azrieli Global Schoalr, Craig Chapman

Chapman et Fyshe utiliseront leurs fonds Catalyseur pour financer des stagiaires spécialisés dans la collecte et l’analyse encéphalographique, et se procurer de nouveaux systèmes d’EEG légers et à faible coût.

L’idée de ce projet a vu le jour lors d’une réunion organisée par l’ICRA du programme Cerveau, esprit et conscience Azrieli l’année dernière. Fyshe, une informaticienne avec une formation en apprentissage automatique et en linguistique computationnelle, désirait déployer un EEG de grande consommation à domicile pour recueillir rapidement de grands ensembles de données. À l’heure actuelle, les ensembles de données d’imagerie cérébrale sont de taille limitée et requièrent un temps d’acquisition considérable par sujet. Des ensembles de données plus grands permettraient à Fyshe d’utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour analyser les données d’EEG à la recherche de motifs significatifs et de données utiles sur le fonctionnement du cerveau. 

« Grâce à l’EEG à domicile, nous pouvons avoir de multiples séances par personne, plutôt qu’une seule en laboratoire. Cela produit des heures et des heures de données et, tout d’un coup, nous disposons de la quantité de données nécessaire pour appliquer des algorithmes d’apprentissage profond », explique Fyshe.

Chapman, un neuroscientifique cognitif, utilisait déjà lui aussi l’EEG dans ses recherches en l’intégrant à l’oculométrie et au suivi du mouvement pour comprendre les processus cérébraux inconscients qui facilitent le mouvement et la décision.   

Comme nos décisions sur le mouvement atteignent rarement notre conscience, leur étude peut se révéler utile pour mieux comprendre si la conscience émerge instantanément ou graduellement.

« Le mouvement et la pensée ne sont pas distincts; ils sont continus, et le mouvement reflète dynamiquement la pensée en cours », dit Chapman. « Conséquemment, l’enregistrement du mouvement constitue un outil de recherche pour la science et un outil diagnostique pour la médecine qui se révèle emballant et puissant. »

Les deux chercheurs ont décidé de collaborer pour créer et valider une nouvelle technique d’enregistrement et d’analyse encéphalographique à l’aide de nouvelles machines d’EEG de grande consommation. Mais d’abord ils devront confirmer que ces systèmes d’EEG simplifiés peuvent capter la même qualité de données que les systèmes en laboratoire.  

Pour ce faire, Chapman et Fyshe vont miser sur un cadre expérimental établit dans le laboratoire de Chapman à l’Université de l’Alberta. Ces travaux examinent des tâches de mouvement fonctionnel, comme d’atteindre, de saisir et de déplacer une boîte de pâtes, et utilisent l’oculométrie et la capture du mouvement pour mesurer comment se fait le traitement neuronal pendant ces mouvements. Ils vont maintenant incorporer les mesures d’EEG à l’expérience.

Ils cherchent ce qui arrive dans le cerveau lors de la coordination oculomanuelle et, en particulier, ce qui se produit dans le cerveau pour tendre le bras et saisir un objet quand les yeux se déplacent de l’objet qu’on veut prendre jusqu’à l’endroit où on le déplacera.   

« Si on réussit à prouver que les gens à la maison peuvent utiliser ces machines et que les données recueillies sont de bonne qualité, cela pourrait changer la façon dont nous posons des diagnostics médicaux », dit Fyshe.

« Nous tentons de voir si le cerveau manifeste des signaux de décision classiques quand quelqu’un “décide” de déplacer les yeux ou les mains », dit Chapman. « En d’autres termes, nous avons isolé une intensification claire de l’activité cérébrale immédiatement avant que quelqu’un n’appuie sur un bouton pour nous dire lequel de deux objets est le plus brillant. Observerons-nous cette même intensification avant le déplacement beaucoup plus automatique du regard? Le cas échéant, il s’agira d’une importante démonstration du traitement cérébral commun et conservé à travers un éventail divers de tâches décisionnelles. » 

Une fois recueillies les données d’EEG, Fyshe et son équipe à l’Université de Victoria analyseront les données de l’EEG, les données d’oculométrie, ainsi que de la capture du mouvement pour déterminer ce qui se passe dans le cerveau pendant ces processus de planification et de prise de décisions. Fyshe et Chapman feront aussi appel à des conseillers du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique de l’ICRA, y compris Joel Zylberberg (Université du Colorado à Denver), Chercheur mondial ICRA-Azrieli. Leur objectif sera de créer un nouvel ensemble de données pour la plus large communauté de l’apprentissage automatique qui comprendra des données sensorimotrices et qui étiquettera spécifiquement des données cérébrales importantes en fonction du moment spécifique où elles se seront produites en lien avec un mouvement oculaire ou un mouvement pour prendre un objet.

Ils mèneront les recherches à l’aide de machines d’EEG de qualité professionnelle et avec les nouveaux systèmes d’EEG à faible coût afin de vérifier si les données produites sont de qualité similaire. Le cas échéant, ces recherches pourraient avoir des répercussions importantes pour la neuroscience, l’informatique et la médecine.

« Si on réussit à prouver que les gens à la maison peuvent utiliser ces machines et que les données recueillies sont de bonne qualité, cela pourrait changer la façon dont nous posons des diagnostics médicaux », dit Fyshe. 

Entre autres, il serait possible de surveiller l’évolution de la maladie de Parkinson chez des patients individuels et de mesurer l’efficacité des traitements à un niveau de détail impossible à atteindre avec les limites actuelles du système de soins de santé. Cela pourrait aussi aider les psychiatres à faire le suivi de troubles, comme la dépression, où il faut parfois des mois pour comprendre si un médicament fonctionne. L’électroencéphalographie pourrait nous permettre de voir des changements cérébraux associés aux médicaments avant que les patients ne les remarquent.

Même si la science a encore bien du chemin à faire avant la concrétisation de ces avancées, la collaboration entre Chapman et Fyshe est l’exemple parfait des idées à large perspective que l’ICRA tente d’encourager grâce à ses programmes et au fonds catalyseur.

« La recherche est l’ultime quête collective et d’avoir la possibilité de travailler avec certaines des personnes les plus brillantes sur la question de la conscience rehaussera de façon considérable l’impact et la qualité de mon travail », dit Chapman.

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