La cartographie des influences génétiques sur les connexions entre les réseaux de neurones pourrait conduire à une meilleure compréhension de l'organisation et du comportement du cerveau.

Un examen des développements récents des méthodes statistiques a mis en évidence l'ampleur et la difficulté des défis empêchant de nouvelles informations à partir des données de neuro-imagerie, avec pour objectif ultime un modèle plus complet de la structure et du fonctionnement du cerveau.

Le cerveau humain est un axe majeur de recherche, avec des scientifiques s'appuyant sur des méthodes statistiques pour tirer des conclusions d'études de neuroimagerie. Pourtant, une grande partie de la structure et de la fonction du cerveau est encore mal comprise.

Le domaine émergent de la génétique du connectome, qui cherche à identifier les facteurs génétiques qui influencent la connectivité cérébrale, peut éclairer les fonctions cognitives et les activités cérébrales de haut niveau, comme la récupération de mémoire et la prise de décision, ainsi que le diagnostic et le traitement des maladies neurologiques et mentales.

Cela a conduit Hernando Ombao de KAUST, en collaboration avec Dustin Pluta et Zhaoxia Yu de l'Université de Californie, aux Etats-Unis, et chercheurs en Chine, procéder à un examen des méthodes statistiques actuelles utilisées en génétique du connectome en vue d'identifier des approches nouvelles et améliorées pour l'analyse et l'interprétation des données d'imagerie génétique.

"Les fonctions cognitives de niveau supérieur dépendent de l'interaction et du transfert d'informations entre de nombreuses régions localisées du cerveau, il est donc nécessaire d'étudier le rôle potentiel que joue la génétique dans la fonction cérébrale, et en particulier dans la connectivité cérébrale, " explique Ombao.

Malgré d'importants progrès technologiques et méthodologiques ces dernières années, comme l'avènement de techniques comme l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle et les électroencéphalogrammes, les études d'imagerie génétique sont encore difficiles et coûteuses à concevoir, mettre en œuvre et analyser.

En raison des coûts élevés et du temps requis, une seule étude de neuroimagerie n'est souvent capable de collecter des données que sur quelques centaines de sujets, faisant de l'identification des relations entre les ensembles de données un défi informatique et statistique majeur.

« Il est important que les statisticiens et les neuroscientifiques collaborent étroitement pour développer de nouvelles méthodes statistiques et de nouvelles conceptions expérimentales pouvant répondre aux questions scientifiques les plus intéressantes et utiliser efficacement les connaissances existantes pour améliorer les stratégies de modélisation, " dit Ombao.

"Notre espoir est d'engager davantage de scientifiques quantitatifs à s'intéresser à ce domaine et à contribuer à approfondir notre compréhension des rôles de la génétique sur la fonction et le comportement du cerveau, " dit Ombao.