Corrélats comportementaux et neuronaux de l’exposition répétée à la douleur d’autrui dans une perspective de douleur chronique

L’estimation de la douleur chez autrui peut être influencée par différents facteurs liés à la personne en douleur, à l’observateur ou bien à l’interaction entre ces derniers. Parmi ces facteurs, l’exposition répétée à la douleur d’autrui, dans les milieux de soins ou dans une relation dans laquelle un des deux conjoints souffre de douleur chronique, a souvent été liée à une sous-estimation de la douleur d’autrui. L’objectif de cette thèse visait à mesurer les impacts de l’exposition répétée à la douleur d’autrui sur l’estimation subséquente de la douleur des autres, mais aussi sur l’activité cérébrale lors de l’observation de la douleur d’autrui et finalement, sur l’estimation de la douleur chez les conjoints de patients atteints de douleur chronique. La première étude expérimentale a permis d’isoler le facteur d’exposition répétée à la douleur d’autrui des autres facteurs confondants pouvant moduler l’estimation de la douleur d’autrui. Ainsi, il a été démontré que l’exposition répétée à la douleur d’autrui diminuait l’évaluation subséquente de la douleur des autres. Dans la seconde étude, il a été démontré en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle que l’exposition répétée à la douleur d’autrui entrainait des changements dans l’activité cérébrale de certaines régions associées au traitement affectif (l’insula bilatérale), mais aussi cognitif de la douleur (sulcus temporal supérieur ; précunéus), lors de l’observation de la douleur d’autrui. Finalement, la troisième étude expérimentale, celle-ci proposant une visée plus clinique, a permis de démontrer que les conjoints de patients atteints de douleur chronique ne surestiment pas la douleur de leur conjoint, mais qu’ils perçoivent de la douleur même dans des expressions faciales neutres. L’ensemble de ces résultats suggère que chez les sujets sains, l’exposition répétée à la douleur d’autrui entraine une sous-estimation de la douleur chez l’autre et des changements dans le réseau de la matrice de la douleur lors de l’observation de la douleur des autres. En définitive, ces résultats démontrent que l’exposition répétée à la douleur d’autrui, dans un contexte expérimental, a des impacts majeurs sur l’observateur et son jugement de l’intensité de la douleur.

Étude des systèmes complexes - Des réseaux au connectome du cerveau

La connectomique est l’étude des cartes de connectivité du cerveau (animal ou humain), qu’on nomme connectomes. À l’aide des outils développés par la science des réseaux complexes, la connectomique tente de décrire la complexité fonctionnelle et structurelle du cerveau. L’organisation des connexions du connectome, particulièrement la hiérarchie sous-jacente, joue un rôle majeur. Jusqu’à présent, les modèles hiérarchiques utilisés en connectomique sont pauvres en propriétés émergentes et présentent des structures régulières. Or, la complexité et la richesse hiérarchique du connectome et de réseaux réels ne sont pas saisies par ces modèles. Nous introduisons un nouveau modèle de croissance de réseaux hiérarchiques basé sur l’attachement préférentiel (HPA - Hierarchical preferential attachment). La calibration du modèle sur les propriétés structurelles de réseaux hiérarchiques réels permet de reproduire plusieurs propriétés émergentes telles que la navigabilité, la fractalité et l’agrégation. Le modèle permet entre autres de contrôler la structure hiérarchique et apporte un support supplémentaire quant à l’influence de la structure sur les propriétés émergentes. Puisque le cerveau est continuellement en activité, nous nous intéressons également aux propriétés dynamiques sur des structures hiérarchiques produites par HPA. L’existence d’états dynamiques d’activité soutenue, analogues à l’état minimal de l’activité cérébrale, est étudiée en imposant une dynamique neuronale binaire. Bien que l’organisation hiérarchique favorise la présence d’un état d’activité minimal, l’activité persistante émerge du contrôle de la propagation par la structure du réseau.