Segmentation automatique de la matière grise et de la matière blanche par un algorithme génétique : une étude de validation

Résumé Objectif: l'observation des variations de volume de la matière grise (MG), de la matière blanche (MB), et du liquide céphalo-rachidien (LCR) est particulièrement utile dans l'étude de nombreux processus physiopathologiques, la mesure quantitative 'in vivo' de ces volumes présente un intérêt considérable tant en recherche qu'en pratique clinique. Cette étude présente et valide une méthode de segmentation automatique du cerveau avec mesure des volumes de MG et MB sur des images de résonance magnétique. Matériel et Méthode: nous utilisons un algorithme génétique automatique pour segmenter le cerveau en MG, MB et LCR à partir d'images tri-dimensionnelles de résonance magnétique en pondération Ti. Une étude morphométrique a été conduite sur 136 sujets hommes et femmes de 15 à 74 ans. L'algorithme a ensuite été validé par 5 approches différentes: I. Comparaison de mesures de volume sur un cerveau de cadavre par méthode automatique et par mesure de déplacement d'eau selon la méthode d'Archimède. 2. Comparaison de mesures surfaces sur des images bidimensionnelles segmentées soit par un traçage manuel soit par la méthode automatique. 3. Evaluation de la fiabilité de la segmentation par acquisitions et segmentations itératives du même cerveau. 4. Les volumes de MG, MB et LCR ont été utilisés pour une étude du vieillissement normal de la population. 5. Comparaison avec les données existantes de la littérature. Résultats: nous avons pu observer une variation de la mesure de 4.17% supplémentaire entre le volume d'un cerveau de cadavre mesuré par la méthode d'Archimède, en majeure partie due à la persistance de tissus après dissection_ La comparaison des méthodes de comptage manuel de surface avec la méthode automatique n'a pas montré de variation significative. L'épreuve du repositionnement du même sujet à diverses reprises montre une très bonne fiabilité avec une déviation standard de 0.46% pour la MG, 1.02% pour la MB et 3.59% pour le LCR, soit 0.19% pour le volume intracrânien total (VICT). L'étude morphométrique corrobore les résultats des études anatomiques et radiologiques existantes. Conclusion: la segmentation du cerveau par un algorithme génétique permet une mesure 100% automatique, fiable et rapide des volumes cérébraux in vivo chez l'individu normal.

Prédiction de la réponse aux SSRI chez les patients avec épisode majeur de dépression par l'étude du métabolisme cérébral par PET/CT au F-18-FDG

Contexte : Les patients souffrant d'un épisode dépressif sévère sont fréquemment traités par des inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine (SSRI). Cependant, seulement 30-50% des patients répondront à ce type de traitement. Actuellement, il n'existe pas de marqueur biologique utilisable pour prédire la réponse à un traitement par SSRI. Un délai dans la mise en place d'une thérapie efficace peut avoir comme conséquences néfastes une augmentation du risque de suicide et une association avec un moins bon pronostic à long terme lors d'épisodes ultérieurs. Objectif : Par l'étude du métabolisme cérébral par tomographie par émission de positons (PET) au F-18-fluorodeoxyglucose (FDG), nous étudierons la présence de corrélations éventuelles entre la réponse clinique, qui généralement survient dans les 4 à 6 semaines après l'instauration du traitement antidépresseur, et une modification du métabolisme cérébral mesuré plus précocement, dans le but d'identifier les futurs répondeurs au traitement par SSRI. Méthodes : Cette étude longitudinale comprendra 20 patients unipolaires avec un épisode dépressif sévère au bénéfice d'un traitement par SSRI. Chacun des patients aura deux examens PET cérébraux au F-18-FDG. Le premier PET aura lieu juste avant le début du traitement aux SSRI et le second dans la 3ème semaine après début du traitement. La réponse clinique sera mesurée à 3 mois, et les répondeurs seront identifiés par une diminution significative des scores lors d'évaluation sur échelles de dépression. La recherche d'altérations métaboliques cérébrales sera faite en évaluant: (1) l'examen de base ou (2) l'examen PET précoce, à la recherche d'altérations spécifiques corrélées à une bonne réponse clinique, afin d'obtenir une valeur pronostique quant à la réponse au traitement. L'analyse de l'imagerie cérébrale utilisera la technique SPM (Statistical Parameter Mapping) impliquant un traitement numérique voxel par voxel des images PET. Résultats escomptés : Cette étude caractérisant les variations du métabolisme cérébral dans la phase précoce d'un traitement par SSRI vise à identifier des marqueurs métaboliques potentiels fournissant une valeur prédictive quant à la future efficacité du traitement SSRI introduit. Plus-value escomptée : L'identification d'un tel marqueur métabolique permettrait d'identifier rapidement les futurs répondeurs aux SSRI, et par conséquent d'éviter de proposer aux non-répondeurs la poursuite d'une médication, pendant plusieurs semaines, qui aurait peu de chance d'être efficace. Ainsi, une identification précoce des répondeurs aux SSRI pourrait permettre d'éviter des délais dans la mise en place d'une thérapie efficace et d'obtenir une amélioration du pronostic à plus long terme, avec une influence favorable sur les coûts de la santé.

Evaluation des facteurs de risque cliniques et des données de la DXA (DMO, VFA, TBS) pour la prédiction du risque fracturaire. L'étude de la cohorte OséoLaus.

Introduction. - L'ostéoporose est caractérisée par une diminution dela densité minérale osseuse (DMO) et une détérioration de lamicroarchitecture osseuse (MO). En routine clinique, l'appréciationde la MO se fait de façon approximative en utilisant les facteurs derisque clinique (FRC). Il est maintenant possible d'estimer de façonsimple la MO en mesurant le Trabecular Bone Score (TBS) par réanalysed'une image DXA lombaire. TBS a une valeur diagnostiqueet pronostique indépendante des FRC et de la DMO. Le but de lacohorte lausannoise OstéoLaus est de combiner des éléments facilesà obtenir en routine clinique, à savoir les FRC et les éléments issusde la DXA (DMO, TBS, VFA) pour évaluer le risque fracturaire defaçon transversale puis prospective.Patients et Méthodes. - Nous avons constitué une cohorte d'environ1400 femmes entre 50 et 80 ans de la région lausannoise enrôléedepuis 7 ans dans une vaste cohorte (CoLaus, 6 700 participants)évaluant les facteurs génétiques et phénotypiques de maladies fréquentescardiovasculaires et psychiatriques. Le taux de participationà Ostéolaus est > 85%. Ces femmes sont vues entre mars 2010et décembre 2012. Elles passent un questionnaire, un ultrasonosseux du talon, une DXA de la colonne et de la hanche et une évaluationpar VFA (selon la méthode semi-quantitative de Genant) etle TBS. Nous rapportons les résultats préliminaires sur 631 participantes.Les données concernant les fractures (fx) vertébrales ne distinguentpas les origines traumatiques ou non.Résultats. - L'âge est de 67,4 ± 6,7 ans, l'IMC de 26.1 ± 4,6. Les donnéesbrutes de la colonne lombaire montrent une DMO à 0,943 ±0,168 (T-score -1,4 DS) et un TBS à 1,271 ± 0,103. La corrélationentre DMO et TBS est faible avec r2 = 0,16. La prévalence des fx vertébralesgrade 2/3, des fx ostéoporotiques majeures, et de toutes lesfx ostéoporotiques est de 8,4 %, 17,0 % et 26.0 % respectivement. LesORs (par diminution d'une déviation standard) ajustés pour l'âge etl'IMC sont pour la DMO de 1,8 (1,2-2,5), 1,6 (1,2-2,1), 1,3 (1,1-1,6),et pour TBS de 2,0 (1,4-3,0), 1,9 (1,4-2,5), 1.4 (1,1-1,7), respectivement.Le taux de fx avec DMO <þ- 2,5 DS se situe entre 35 et 37 %et le taux de fx avec un TBS < 1.200 entre 37 et 44 %. Par contre cetaux augmente entre 54 et 60 % si l'on combine une DMO < - 2,5 DSou un TBS < 1,200.Conclusion. - Ces données préliminaires confirment la faible corrélationentre la DMO et le TBS. Ajouter le TBS à la DMO permetd'augmenter significativement le nombre de participantes avec unefx ostéoporotique prévalente. Une mesure simple et peu irradiantepar DXA offre ainsi 3 informations complémentaires et pertinentespour la routine clinique : la DMO, la recherche des fractures vertébraleset le TBS.

Predicting spatial patterns of plant biodiversity : from species to communities

Understanding the distribution and composition of species assemblages and being able to predict them in space and time are highly important tasks io investigate the fate of biodiversity in the current global changes context. Species distribution models are tools that have proven useful to predict the potential distribution of species by relating their occurrences to environmental variables. Species assemblages can then be predicted by combining the prediction of individual species models. In the first part of my thesis, I tested the importance of new environmental predictors to improve species distribution prediction. I showed that edaphic variables, above all soil pH and nitrogen content could be important in species distribution models. In a second chapter, I tested the influence of different resolution of predictors on the predictive ability of species distribution models. I showed that fine resolution predictors could ameliorate the models for some species by giving a better estimation of the micro-topographic condition that species tolerate, but that fine resolution predictors for climatic factors still need to be ameliorated. The second goal of my thesis was to test the ability of empirical models to predict species assemblages' characteristics such as species richness or functional attributes. I showed that species richness could be modelled efficiently and that the resulting prediction gave a more realistic estimate of the number of species than when obtaining it by stacking outputs of single species distribution models. Regarding the prediction of functional characteristics (plant height, leaf surface, seed mass) of plant assemblages, mean and extreme values of functional traits were better predictable than indices reflecting the diversity of traits in the community. This approach proved interesting to understand which environmental conditions influence particular aspects of the vegetation functioning. It could also be useful to predict climate change impacts on the vegetation. In the last part of my thesis, I studied the capacity of stacked species distribution models to predict the plant assemblages. I showed that this method tended to over-predict the number of species and that the composition of the community was not predicted exactly either. Finally, I combined the results of macro- ecological models obtained in the preceding chapters with stacked species distribution models and showed that this approach reduced significantly the number of species predicted and that the prediction of the composition is also ameliorated in some cases. These results showed that this method is promising. It needs now to be tested on further data sets. - Comprendre la manière dont les plantes se répartissent dans l'environnement et s'organisent en communauté est une question primordiale dans le contexte actuel de changements globaux. Cette connaissance peut nous aider à sauvegarder la diversité des espèces et les écosystèmes. Des méthodes statistiques nous permettent de prédire la distribution des espèces de plantes dans l'espace géographique et dans le temps. Ces modèles de distribution d'espèces, relient les occurrences d'une espèce avec des variables environnementales pour décrire sa distribution potentielle. Cette méthode a fait ses preuves pour ce qui est de la prédiction d'espèces individuelles. Plus récemment plusieurs tentatives de cumul de modèles d'espèces individuelles ont été réalisées afin de prédire la composition des communautés végétales. Le premier objectif de mon travail est d'améliorer les modèles de distribution en testant l'importance de nouvelles variables prédictives. Parmi différentes variables édaphiques, le pH et la teneur en azote du sol se sont avérés des facteurs non négligeables pour prédire la distribution des plantes. Je démontre aussi dans un second chapitre que les prédicteurs environnementaux à fine résolution permettent de refléter les conditions micro-topographiques subies par les plantes mais qu'ils doivent encore être améliorés avant de pouvoir être employés de manière efficace dans les modèles. Le deuxième objectif de ce travail consistait à étudier le développement de modèles prédictifs pour des attributs des communautés végétales tels que, par exemple, la richesse en espèces rencontrée à chaque point. Je démontre qu'il est possible de prédire par ce biais des valeurs de richesse spécifiques plus réalistes qu'en sommant les prédictions obtenues précédemment pour des espèces individuelles. J'ai également prédit dans l'espace et dans le temps des caractéristiques de la végétation telles que sa hauteur moyenne, minimale et maximale. Cette approche peut être utile pour comprendre quels facteurs environnementaux promeuvent différents types de végétation ainsi que pour évaluer les changements à attendre au niveau de la végétation dans le futur sous différents régimes de changements climatiques. Dans une troisième partie de ma thèse, j'ai exploré la possibilité de prédire les assemblages de plantes premièrement en cumulant les prédictions obtenues à partir de modèles individuels pour chaque espèce. Cette méthode a le défaut de prédire trop d'espèces par rapport à ce qui est observé en réalité. J'ai finalement employé le modèle de richesse en espèce développé précédemment pour contraindre les résultats du modèle d'assemblage de plantes. Cela a permis l'amélioration des modèles en réduisant la sur-prédiction et en améliorant la prédiction de la composition en espèces. Cette méthode semble prometteuse mais de nouveaux tests sont nécessaires pour bien évaluer ses capacités.

La recherche biomédicale en Suisse : espace social, discours et pratiques

Cette étude porte sur la recherche biomédicale en Suisse dans une perspective interprétative. Elle s'intéresse à l'usage que font les acteurs scientifiques et institutionnels de la catégorie «biomédical», à la signification qu'ils en donnent et aux processus de structuration de la recherche biomédicale autour de ces enjeux de catégorisation. Nous avons formulé l'hypothèse que le «biomédical» pouvait être considéré comme un label, à savoir une stratégie discursive de positionnement des acteurs, ou pouvait constituer un champ, à savoir un espace social de recherche fortement structuré. Pour pouvoir vérifier la validité de ces hypothèses, trois perspectives analytiques ont été retenues: topographie, discours et pratiques. Dans un premier temps, nous avons établi une topographie de la recherche biomédicale en repérant les acteurs (et leur appartenance disciplinaire) et les institutions qui s'associent au terme «biomédical», que ce soit pour décrire des institutions ou des projets de recherche. Les résultats de cette analyse offrent une première approximation d'un espace de la recherche en donnant une image d'un domaine peu unifié. Ainsi, l'usage de la catégorie «biomédical» dans les projets des chercheurs n'est pas le fait des seuls médecins et biologistes, mais également de représentants d'autres disciplines. La physique, la chimie et les sciences de l'ingénieur occupent ainsi également une place très importante dans cet espace de recherche. Puis, dans une perspective discursive, nous avons analysé le «biomédical» non seulement comme un label, mais également comme un objet-frontière permettant d'articuler différentes significations, de produire du sens là où des univers de recherche pourraient s'opposer, ou à coordonner des politiques qui ne l'étaient pas. L'analyse des différentes définitions du «biomédical» nous a confirmé l'existence d'un espace social marqué par une grande diversité disciplinaire, toutefois articulé autour d'un coeur médical et, plus particulièrement, d'une application médicale (potentielle ou actuelle). De plus, il ne semble pas y avoir de profondes luttes pour l'établissement de limites claires au «biomédical». Finalement, nous avons étudié les différentes activités de la production des savoirs (carrières, financement, collaboration, publication, etc.). Cette analyse a permis de comprendre que la diversité des définitions et des significations que les acteurs attribuent à la catégorie «biomédical» a aussi un ancrage dans la matérialité des réseaux sociotechniques dans lesquels les chercheurs s'inscrivent. Ces éléments confirment l'idée d'une fragmentation et d'une hétérogénéité de l'espace de la recherche biomédicale. En dépit de cette fragmentation, nous avons également montré que différentes mesures et instruments d'action publique visant à organiser et réguler les pratiques des chercheurs sont mis en oeuvre. Néanmoins et paradoxalement, la recherche biomédicale ne constitue pas pour autant un objet de politique scientifique abordé par les autorités politiques, en tous les cas pas sous l'angle de la catégorie «biomédical». Ces différents niveaux d'analyse ont permis d'arriver à la conclusion que la catégorie «biomédical» n'est pas suffisamment institutionnalisée et que le degré d'interaction entre l'ensemble des chercheurs qui en font usage est trop faible pour que l'on puisse considérer le «biomédical» comme un espace social fortement organisé et structuré, à savoir un champ de la recherche biomédicale. Cela est principalement lié au fait que les acteurs ne partagent pas les mêmes définitions de ce qu'est (ou devrait être) le «biomédical», que leurs pratiques de recherche s'inscrivent dans des univers relativement séparés, et que cette diversité ne donne pas lieu à de fortes luttes pour l'imposition d'une définition légitime ou de normes d'excellence scientifiques dominantes. Par contre, les analyses ont permis de confirmer la validité du «biomédical» comme label, puisque les acteurs se servent de cette catégorie pour valoriser leurs pratiques de recherche et se positionner, même si d'autres notions ont émergé ces dernières années («translationnel», «biotech», «medtech», médecine personnalisée, etc.). On peut, in fine, considérer le «biomédical» comme un probable langage commun («objet-frontière») reposant tant sur la scientificisation du médical que sur la médicalisation des sciences («de base» et «techniques »), visant à améliorer les conditions de possibilité d'un dialogue fructueux entre chercheurs fondamentaux et cliniciens.