Création d'Atlas des Réseaux Cérébraux Sous-tendant les Fonctions Cognitives Latéralisées : Application à l'Étude de la Variabilité Inter-individuelle du Langage

My thesis work is part of a multi-modal and multi-scale integration approach which has led to the emergence of cognitive and population neuroimaging. More specifically, fMRI provides two types of three-dimensional functional brain maps: activation maps allowing for visualizing brain regions directly involved in a cognitive process, and intrinsic connectivity maps measuring the synchronization between spatially distant but functionally connected regions. I have applied new statistical methodologies to these two types of maps, allowing me to deal with both the individual and the spatial dimensions. In the first part, I designed atlases of brain regions dedicated to specific cognitive functions, based on their hemispheric lateralization and targeting a population selected for its low variability. I present here the first two language atlases. Indeed, although there are many approaches to map language areas in patients, there was no atlas of networks supporting language functions in healthy individuals so far. I first identified left activated and left asymmetrical regions, both during sentence production, listening and reading, in 137 healthy right-handed individuals. Analysis of the intrinsic connectivity between the 32 identified regions reveals that they are part of 3 distinct functional networks, which constitute the SENSAAS (SENtence Supramodal Areas AtlaS) brain atlas. Among these networks, one with 18 regions contains the essential language areas (SENT_CORE), i.e. the brain areas whose lesion leads to an impairment in the integration of the meaning of speech. Specifically, SENT_CORE contains 3 hubs supporting the information integration and dissemination, localized in the Broca and Wernicke area. I then applied this methodology to the elaboration of an atlas of word processing networks. I identified 21 brain regions organized into 2 distinct networks, one of which is a phonological network including the audio-motor loop. For the first time, a strong intrinsic connectivity between the left audio-motor loop and the prosodic processing, located in the upper temporal sulcus of the right hemisphere, is evidenced. Finally, I developed a new method for studying the variability of three-dimensional data. This new method includes two different mathematical tools based on hierarchical agglomerative clustering algorithms. The first one makes it possible to identify variables leading to partition instability, the second one allows for extracting stable sub-populations from a starting population. The applications of all of this work are numerous: for example, I used the SENT_CORE network to study the inter-individual variability of hemispheric lateralization of the sentence supramodal areas. I have thus identified two groups of typical asymmetric left language individuals, with high left intra-hemispheric intrinsic connectivity and low inter-hemispheric connectivity, and a group of atypical individuals: rightward asymmetrical for language, with high intrinsic connectivity of language networks in both hemispheres and high inter-hemispheric connectivity. SENSAAS has also been used to study the genetic support of language atypicality, as well as for the topological characterization of the memory and language networks of individuals with mesial temporal lobe epilepsy. The new method for assessing inter-individual variability was used to evaluate the stability of the intrinsic networks of a new functional atlas adapted for late adulthood.Mon travail de thèse s'inscrit dans une approche d'intégration multimodale et multi-échelle qui a conduit à l'émergence de la neuroimagerie cognitive et de population. Il repose sur deux modalités de cartes fonctionnelles tridimensionnelles cérébrales obtenues en IRMf : les cartes d'activation permettant de visualiser les régions dont l’activité est évoquée par un processus cognitif et les cartes de connectivité intrinsèque mesurant la synchronisation entre des régions spatialement distantes, mais connectées fonctionnellement. J'ai appliqué à ces deux types de cartes de nouvelles méthodologies statistiques permettant de traiter à la fois les dimensions individuelles et spatiales. Dans une première partie, j'ai conçu des atlas de régions cérébrales dédiées à des fonctions cognitives spécifiques, basés sur leur latéralisation hémisphérique et ciblant une population sélectionnée pour sa faible variabilité. Je présente ici les deux premiers atlas du langage. En effet, bien qu'il existe de nombreuses approches pour cartographier les régions du langage chez les patients, il n'existait pas d'atlas des réseaux langagiers chez les individus sains. J’ai tout d’abord identifié les régions activées dans l'hémisphère gauche et asymétriques gauche, à la fois pendant la production, l'écoute et la lecture de phrases, chez 137 individus sains droitiers. L’analyse de la connectivité intrinsèque entre les 32 régions identifiées a permis de mettre en évidence qu'elles faisaient partie de 3 réseaux fonctionnels distincts. Le tout constituant ainsi l’atlas cérébral SENSAAS (SENtence Supramodal Areas AtlaS). Parmi ces réseaux, l'un comprenant 18 régions contient les zones essentielles du langage (SENT_CORE), c'est-à-dire les aires cérébrales dont la lésion entraînerait une déficience dans l'intégration du sens de la parole. Plus particulièrement, SENT_CORE contient 3 régions clés (hubs) de l’intégration et de la diffusion de l'information situées au niveau de l’aire de Broca et de Wernicke. J'ai ensuite appliqué cette méthodologie à l’élaboration d’un atlas des réseaux du traitement du mot. J’ai ainsi identifié 21 régions cérébrales organisées en 2 réseaux distincts, dont un réseau phonologique incluant la boucle audio-motrice. Pour la première fois, une forte connectivité intrinsèque entre la boucle audio-motrice de l’hémisphère gauche et le traitement prosodique situé au niveau du sillon temporal supérieur de l’hémisphère droit a été mis en évidence. Enfin, j'ai développé une nouvelle méthode d’étude de la variabilité de données tridimensionnelles. Cette nouvelle méthode comporte deux outils mathématiques différents se basant sur un algorithme de classification ascendante hiérarchique. Le premier permet d'identifier les variables conduisant à une instabilité des partitions, le second permet d'extraire des sous-populations stables d'une population de départ. Les applications de l’ensemble de ce travail sont nombreuses : j'ai par exemple utilisé le réseau SENT_CORE pour étudier la variabilité interindividuelle de la latéralisation hémisphérique des aires supramodales de la phrase. J’ai ainsi identifié deux groupes de sujets typiques asymétriques gauche pour le langage, avec une forte connectivité intra-hémisphérique gauche et une faible connectivité inter-hémisphérique, ainsi qu’un groupe de sujets atypiques : asymétriques droit pour le langage, présentant une forte connectivité intrinsèque des réseaux du langage dans les deux hémisphères et une forte connectivité inter-hémisphérique. SENSAAS a également été utilisé afin d’étudier le support génétique de l’atypicalité du langage, ainsi que pour la caractérisation topologique des réseaux mnésiques et linguistiques des individus souffrant d'épilepsie temporale. La nouvelle méthode d’évaluation de la variabilité interindividuelle a, elle, été utilisée afin d’évaluer la stabilité des réseaux intrinsèques d’un nouvel atlas fonctionnel adapté aux individus de plus de 55 ans