Neurophysiology of cortical networks associated with reversal learning task : Near InfraRed Spectroscopy (fNIRS) application
Neurophysiologie des réseaux corticaux associés à une tâche de reversal learning : application de la spectroscopie proche infrarouge (fNIRS)
Résumé
Daily behavior requires constant adaptation to our environment by taking into account a lot of information. This process may seem instinctive, but it is the result of elaborate and complex processing.This cortical processing involves the frontal lobe and more particularity a cognitive function: behavioral flexibility. It requires quickly adjusted responses to modify established behavior. Several pathologies, characterized by impulsiveness and disinhibition, are characterized by difficulties in updating, as Parkinson’s disease or obsessive-compulsive disorders (OCDs).To measure cortical activities associated with this cognitive function various tools can be used. Several studies have already used electroencephalogram (EEG) or functional magnetic resonance imaging (fMRI). We focused on a non-invasive technique with better temporal resolution: near-infrared spectroscopy (fNIRS). It analyzes cortical activity by measuring changes in the hemodynamic response (change in oxygen and deoxygenated hemoglobin concentration). It appears more relevant to appreciate continuous cortical activity. Moreover, for implanted patients (as deep brain stimulation for OCD or PD patients), fNIRS can be used whereas these implanted subjects cannot be recorded in fMRI. To date, no one has studied flexibility using this fNIRS approach.In this thesis, we used the fNIRS research tool prototype to analyze cortical activations associated with a flexibility task: reversal learning (RLT). The study enrolled healthy subjects and focused on RLT task associated with reward and punishment conditions. The results obtained allow us to confirm the previous fMRI results and highlight feedback-specific processing during RLTs. With the involvement of the left hemisphere under the reward-guided condition, characterized by early dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) activation followed by involvement of the inferior frontal gyrus (IFG) and under the punishment condition, the involvement of the orbital frontal cortex (OFC) and right hemisphere (r-DLPFC and r-IFGC).This work confirms the use of fNIRS imaging in reversal learning tasks as a translational strategy, particularly in subjects who cannot undergo fMRI recordings.In addition, this thesis allows us to develop and propose different improvements for the fNIRS tool used to commercialize it
Notre comportement au quotidien nécessite une adaptation constante à notre environnement via la prise en compte d'informations et l'élaboration d'actions qui en découlent. Ce processus peut sembler banal et instinctif mais c'est le fruit d'un traitement élaboré et complexe de la part de notre cerveau et de différentes sous-structures clefs. Le traitement cortical est le socle des fonctions cognitives dont le siège est situé au niveau du lobe frontal. Parmi ces fonctions cognitives, la flexibilité comportementale demande un ajustement rapide pour adapter ou "stopper" un comportement en fonction des signaux reçus. Plusieurs pathologies sont caractérisées par des difficultés à mettre à jour ce comportement, notamment les pathologies liées à des compulsions et à la désinhibition comme la maladie de Parkison ou les troubles obsessionnels compulsifs (TOCs). Pour mesurer les activités corticales associées à cette fonction cognitive, différents outils peuvent être utilisés. Plusieurs études ont déjà été menées à l’aide de l'électroencéphalogramme (EEG) ou de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Notre choix s'est porté sur une technique non invasive et offrant une meilleure résolution temporelle : la spectroscopie proche infrarouge (functionnal Near InfraRed Spectroscopy). Elle analyse l'activité corticale via la mesure des modifications de la réponse hémodynamique (changement de concentration en hémoglobine oxygène et désoxygénée). Elle apparaît plus pertinente pour une appréciation de l'activité corticale en continu. De plus, pour des sujets implantés, la fNIRS permet de tenir compte de la présence d'électrodes profondes, ce qui est difficilement réalisable avec l'IRMf. Cependant, à ce jour, aucune étude fNIRS n'a été menée autour de la flexibilité. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés, via l'outil fNIRS, aux activations corticales associées à une tâche de flexibilité : l'apprentissage par inversion (reversal learning - RLT). L'étude a été menée auprès de sujets sains via des apprentissages par inversion par récompenses (condition reward) et par punition (condition punishment). Les résultats obtenus permettent d'approfondir les études antérieures obtenues en IRMf et mettent en évidence une sensibilité hémisphérique dépendante de la condition. Ainsi nous avons mis en évidence l'implication de l'hémisphère gauche en condition reward, caractérisée par une activation précoce du cortex dorsolatéral préfrontal (DLPFC) gauche suivi de l'activation du gyrus frontal inférieur (IFG) gauche puis en condition punishment, l'implication du cortex orbitofrontal (OFC) et de l'hémisphère droit (r-DLPFc et r-IFG). Ces travaux confirment l'utilisation de l'imagerie fNIRS dans les tâches d'apprentissage par inversion comme stratégie translationnelle, en particulier chez les sujets qui ne peuvent pas subir d'enregistrements IRMf. De plus, ce travail de thèse, a permis aussi de développer et d'exploiter différentes pistes d'améliorations de l'outil fNIRS utilisé : un prototype développé au sein du laboratoire en vue d'une commercialisation future
Origine : Version validée par le jury (STAR)