Thèse : Modélisation de La Connectivité

il y a 4 semaines

Rennes, France CNRS Temps plein

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:
Date Limite Candidature : vendredi 28 juillet 2023

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Thèse : Modélisation de la connectivité structurelle et fonctionnelle du cerveau dans les maladies neurodégénératives (H/F)**
Référence : UMR6074-JULCOL-002
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : RENNES
Date de publication : vendredi 7 juillet 2023
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

**Description du sujet de thèse**:

- Contexte:

- Les maladies neurodégénératives telles que la maladie d'Alzheimer (MA) et la maladie de Parkinson (MP) sont les conséquences de processus pathologiques qui commencent des décennies avant l'apparition des symptômes cliniques typiques [1][2]. Cependant, le diagnostic actuel intervient assez tard dans l'évolution de la maladie, alors que des preuves soulignent les multiples avantages qui seraient associés à un diagnostic plus précoce [3]. Un défi majeur pour les neurosciences cliniques est donc de fournir des biomarqueurs fiables, non invasifs, abordables et faciles à suivre, capables d'améliorer à la fois la détection précoce et le suivi des maladies neurodégénératives, et pouvant être appliqués au niveau individuel. Il est bien connu que la MA et la MP présentent une perturbation multifactorielle progressive des réseaux cérébraux, tout au long de l'évolution des maladies, qui est fortement liée au phénotype clinique [4].
- Dans la recherche de ces biomarqueurs, l'introduction de techniques d'imagerie non invasives, telles que l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et l'imagerie pondérée en diffusion (IPD), a donné lieu à d'importantes découvertes qui ont permis de dresser une carte complète des connexions neuronales, connue sous le nom de connectome. Le domaine de la science des réseaux, qui permet d'analyser le connectome, offre de nouvelles perspectives sur les perturbations des réseaux qui sont caractéristiques de troubles cérébraux spécifiques [5]. La modélisation mathématique utilisant la théorie des graphes, qui est apparue en neuroimagerie au début de ce siècle, fournit des outils quantitatifs et des mesures puissants pour l'analyse des réseaux cérébraux complexes [6][7]. La connectivité cérébrale non dirigée a été classée en deux catégories : (i) la connectivité structurelle estimée par DWI, où les liens représentent les axones ou la densité des fibres neuronales, ou (ii) la connectivité fonctionnelle (mesurée par exemple par IRMf), où les liens représentent les dépendances statistiques entre les signaux cérébraux de différentes zones, telles que les corrélations, la cohérence ou l'entropie de transfert. Toutefois, les études antérieures se sont largement concentrées sur la comparaison entre les patients atteints de la MA ou de la MP et les sujets sains. Par conséquent, la pertinence des altérations signalées dans le réseau cérébral peut être limitée en raison d'un manque de spécificité. En effet, les caractéristiques extraites qui sont sensibles à la MA ou à la MP peuvent très bien refléter des processus neurodégénératifs communs, manquant ainsi de spécificité pour la physiopathologie liée à la maladie au niveau individuel. L'intégration simultanée de ces modalités pourrait constituer un outil puissant, permettant d'élargir les connaissances sur notre cerveau et de mettre en évidence des biomarqueurs robustes de la maladie d'Alzheimer et de la maladie de Parkinson, plus sensibles aux changements physiopathologiques.
- Objectifs scientifiques:

- Le principal objectif scientifique de ce doctorat sera d'étudier comment l'intégration de ces techniques d'IRM avancées peut permettre une meilleure définition des modèles de changement cérébral dans les différents états de la maladie d'Alzheimer et de la maladie de Parkinson. Pour ce faire, le doctorant évaluera tout d'abord les méthodologies permettant d'analyser conjointement les données de neuro-imagerie fonctionnelle et structurelle, comme un cadre récent appelé Graph Signal Processing (GSP)[8], [9]. En effet, cette approche est particulièrement prometteuse pour jeter un nouvel éclairage sur l'interaction complexe entre la fonction et la structure du cerveau, en analysant conjointement l'activité fonctionnelle et le connectome structurel sous-jacent. Une autre approche est celle des réseaux multicouches pour combiner les graphes structurels et fonctionnels [10].- Exigences:
- Comment postuler ?
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