YURY KOUSH
Prix 2016

Le neurofeedback basé sur l’IRMf en temps réel est une technique émergente qui peut être utilisée pour entraîner le contrôle volontaire de l’activité cérébrale.

Il a été démontré qu’un tel entraînement cérébral entraîne des effets comportementaux spécifiques au rôle fonctionnel de la zone cérébrale ciblée.

Cependant, le neurofeedback en temps réel basé sur l’IRMf était jusqu’à présent limité à l’entraînement de l’activité cérébrale localisée dans une région d’intérêt. Ici, nous surmontons cette limitation en présentant une modélisation causale dynamique en temps quasi-réel afin de fournir des informations de rétroaction basées sur la connectivité entre les zones cérébrales, plutôt que sur l’activité dans une région d’intérêt.

En utilisant un paradigme d’attention visuo-spatiale, nous montrons que les participants peuvent contrôler volontairement un signal de retour basé sur la comparaison de modèles bayésiens, entre deux alternatives de modèles prédéfinis, c’est-à-dire la connectivité entre le cortex visuel gauche et le cortex pariétal gauche, (par rapport à l’activité dans une seule zone cérébrale) et entre le cortex visuel droit et le cortex pariétal droit.

Notre nouvelle approche permet donc d’entraîner le contrôle volontaire de réseaux cérébraux fonctionnels spécifiques.

En effet, la plupart des fonctions mentales et la plupart des troubles neurologiques sont associés à l’activité des réseaux plutôt qu’à l’activité d’une seule région du cerveau.

Cette nouvelle approche constitue une innovation méthodologique importante afin de cibler plus directement les réseaux cérébraux fonctionnellement pertinents.