Mécanismes centraux de contrôle de la motricité saine et altérée : rôle fonctionnel de la dynamique des couplages cortico-musculaires

Le contrôle de l'activité motrice volontaire est un point de discussion important pour les personnes intéressées par le mouvement des êtres humains et qui est partagé entre le domaine de la biomécanique et celui du contrôle moteur exercé au niveau central. Il existe des théories valides qui modélisent les mécanismes mis en jeu, que ce soit au niveau de l'encéphale, de la moelle épinière ou des muscles, pour les deux approches. Cependant, il manque encore à ce jour une théorie unificatrice qui relierait les différents niveaux d'observation en un modèle global du contrôle moteur. C'est dans l'objectif de contribuer à la construction d'une telle théorie que ce projet de thèse a été réalisé en s'appuyant sur l'analyse de la connectivité entre les différentes structures intervenant dans la réalisation d'un mouvement pour mettre en évidence les communications au sein du réseau moteur. Ainsi, les principaux objectifs de ce travail ont été i) de développer une méthode d'analyse de la dynamique de la connectivité, ii) d'appliquer cette méthode à l'étude de la connectivité fonctionnelle à partir de mouvements du coude chez le sujet sain et le patient AVC et iii) d'approfondir les données issues de la connectivité fonctionnelle par des analyses de la dynamique de la connectivité effective. Ce projet de thèse est donc pluridisciplinaire, en se situant au croisement des neurosciences, de la biomécanique et du traitement du signal. Nos résultats montrent que la méthode développée permet l'analyse de la dynamique de la connectivité dans un contexte de variabilité inter et intra-individuelle importante. L'étude comparée des sujets sains et des patients AVC révèle une altération de la connectivité fonctionnelle entre le cortex moteur et les muscles antagonistes au mouvement chez les patients ainsi que des niveaux variables de connectivité au cours du mouvement. Enfin, le développement des méthodes de connectivité effective et la sélection des différents paramètres à appliquer laissent supposer que leur application permettra d'étudier les sens des différents échanges d'informations qui ont lieu pendant un mouvement. L'ensemble des résultats de ce travail révèle que l'inclusion des analyses de la dynamique de la connectivité peut représenter un apport majeur aux théories du contrôle moteur existantes et peut même servir de base à la constitution d'un modèle dynamique reflétant les communications qui relient les différentes structures impliquées dans la génération d'un mouvement.The control of voluntary movement is a most discussed issue for those people interested in how the human locomotion or other daily acts are controlled and find answers in two apparently separate fields of research: biomechanics on the one hand and motor control on the other. Verified theories, which model some of the mechanisms involved in motor control at either muscles or brain levels, exist in both fields. However, we still miss a unifying theory that would bridge the gap existing between biomechanics and motor control and would offer a model including all levels of observation: from central nervous system to muscle activity. The present work has been actually designed to partly answer this issue: we propose to study the dynamics of communications occurring during a movement between the different nodes of the motor network through connectivity analyses. Hence, we pursued three main goals: i) develop a dynamic analysis of connectivity measures, ii) apply this analysis to the comparison of functional connectivity between healthy subjects and stroke patients performing elbow extensions and iii) complete the previous analyses with effective connectivity studies of the same paradigm. Thus, this is a multidisciplinary work involving neurosciences, biomechanics and signal processing. Our results show that high inter-variability and intra-variability are less influential in connectivity analysis with our method. Compared analyses between healthy subjects and stroke patients reveal a specific alteration of functional connectivity between antagonist muscles and motor cortex in stroke patients and varying levels of connectivity measures during movement. Finally, the development of effective connectivity analyses and the associated parameters selection will allow us to figure out the direction of communications within the motor network during movement. The overall results of this work show that the analyses of connectivity dynamics can complete existing motor control theories and provide a basis for the constitution of a new dynamic model including the communications between the nodes of the motor network involved in movement control and finally reunite biomechanics and motor control