Les actions de la Fondation

Aide à la mobilité 2015
Dr Aymeric Rouchaud - Dr Ali Amad

Bénéficiaire :Dr Ali Amad, SCA-Lab, PSYCHIC Team, Université Lille Nord de France, Lille, France

Structure d’accueil : Prof. Steven Williams, Centre for Neuroimaging Sciences (CNS), Institut of Psychiatry (IOP),King's College, London

Durée et but du séjour : 12 mois pour appréhender de nouvelles techniques de bio-informatique utiliser dans le couplage des méthodes de neuroimagerie et génétique.


Résumé :

Étude de l'adaptation neuroplastique à la pathologie dans les troubles psychiatriques: Une approche translationnelle et transdiagnostique
Les troubles psychiatriques sont hétérogènes et complexes et l'étude de la neuroplasticité (notée NP et définie comme la capacité du système nerveux à s'adapter aux changements environnementaux internes et externes) a été proposée pour améliorer la compréhension physiopathologique, le diagnostic (grâce aux biomarqueurs) et le traitement (type de traitement, prédiction de la réponse) de ces troubles.
La NP a une grande influence sur la pathogenèse de ces troubles et a peut être considérée comme un phénomène étant impliqué dans l'adaptation plastique à la pathologie. Les troubles psychiatriques sont marqués par leur évolution souvent chronique, la répétition de leurs symptômes et de leurs épisodes. De façon intéressante, la répétition de processus cognitifs est associée à des schémas caractéristiques de connectivité cortico-sous-corticale ainsi qu'à des gènes impliqués dans la régulation de la NP.
Le projet de mon post-doctorat est de rechercher des points communs aux troubles psychiatriques liés à l'adaptation à la pathologie plutôt qu'à la physiopathologie d'un trouble psychiatrique per se. Cette approche se veut ainsi transdiagnostique, puisque notre hypothèse est qu'il existe des points communs de régulation plastique entre les différents troubles psychiatriques, et translationnelle puisqu'au niveau méthodologique, différents niveaux seront couplés notamment génétique et en neuroimagerie. D'un point de vue méthodologique, les méthodes complexes de "machine learning" et de reconnaissance de patterns seront utilisés. Ces méthodes bio-informatiques permettent en effet de rechercher dans de larges banques de données, des points communs et des différences entre les sujets permettant de définir des groupes. Ces méthodes peuvent s'appliquer à des données d'imagerie et de génétique.
La faisabilité de ce projet est assurée par un contexte scientifique et clinique extrêmement favorable : 1/ mon laboratoire d'accueil de post-doctorat le Centre for Neuroimaging Sciences (CNS) à l'Institut of Psychiatry (IoP, King's College, London) dirigé par le Prof. Steven Williams est un laboratoire de renommée mondiale possèdant une expertise méthodologique internationalement reconnue en bio-informatique et notamment en "machine learning" et reconnaissance de pattern 2/ l'intégration de différents niveaux d'analyse (IRM et génétique) en utilisant ces méthodes est actuellement un point de recherche clé du CNS, 3/ le CNS permet un accès aux plus grandes bases de données internationales (notamment IMAGEN et ENIGMA) comprenant des données d’IRM multimodales (fonctionnelle, structurelle, DTI) et pangénomiques chez des patients souffrant de pathologies psychiatriques ou de sujets évalués sur les symptômes psychiatriques de façon catégorielle et dimensionnelle et 4/ j'ai personnellement plusieurs publications dans des journaux de haut-rangs dans ces champs de recherche.
Les perspectives de ce travail sont thérapeutiques. En effet, ce travail permettra de faire la différence entre les conséquences liées à l'adaptation plastique à la pathologie plutôt qu'à la pathologie elle-même et donc permettra de mieux cibler les traitements en distinguant les traitements symptomatiques et étiologiques. Ce travail présente également des perspectives fondamentales puisque le couplage génétique et imagerie en "machine learning" et reconnaissance de pattern représente une innovation méthodologique.



Mots clés significatifs : "machine learning", bio-informtique, maladie psychiatrique, recherches translationnelle, génétique, imagerie cérébrale

Montant du financement : 10 000 euros



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