Le deuxième axe de l’équipe Langage concerne la cognition, qui est considérée comme la fonction première du langage selon certaines théories, le langage permettant d’accroître nos capacités de catégorisation, de conceptualisation, de raisonnement.
Attention visuelle et apprentissage de la lecture
Nous avons proposé le concept d’empan visuo-attentionnel (EVA) pour rendre compte des troubles dyslexiques. Sur le plan comportemental, nous apportons des éléments à l’appui d’une relation causale entre EVA et apprentissage de la lecture. Sur le plan neurobiologique, nous montrons l’implication du réseau attentionnel dorsal. Sur le plan de la modélisation, nous proposons BRAID, le premier modèle computationnel qui inclut une implémentation des mécanismes visuels et visuo-attentionnels impliqués dans la reconnaissance de mots. Ces recherches théoriques ont permis le développement et la validation de nouveaux outils de remédiation en contexte dyslexique. Nous testons actuellement dans le cadre du projet PIA Fluence l’efficacité de logiciels d’entraînement, proposés en classe, dans un but de prévention. Nous cherchons à étendre le modèle BRAID à la phonologie et l’apprentissage, à rendre compte des trajectoires développementales individuelle et à tester le concept d’EVA dans les langues sémitiques.
Permanent·e·s : Julien Diard, Sylviane Valdois
Doctorant·e·s : Ali Saghiran (thèse soutenue le 10 juin 2021), Alexandra Steinhilber
Postdoctorant·e·s : Jeanne Charoy
Collaborations : GIPSA-lab
Financements :PIA e-FRAN Fluence
REORG : Réorganisation des réseaux langage-et-mémoire chez le patient cérébro-lésé
Avec une approche multimodale qui intègre mesures comportementales, neuropsychologiques et données de neuroimagerie, nous examinons le remodelage des réseaux du langage, en interaction avec la mémoire à long terme. Nous proposons des modèles neurocognitifs intégratifs qui décrivent les régions anatomiques impliquées ainsi que les connexions fonctionnelles et anatomiques, en comparant sujets sains et patients avec différentes caractéristiques cliniques. Nous visons à mettre en place des outils permettant de classer les patients selon leurs profils et de faire des prédictions sur leur devenir cognitif.Permanent·e·s : Monica Baciu
Doctorant·e·s : Sonja Banjac, Fabricio Dutra
Postdoctorant·e·s : Elise Roger
Collaborations: CHUGA, IRMaGe, Bucharest University, Université Bordeaux
Financement : ANR générique REORG (2018-2022)
SEMVIE, NEUROMOD et MEGAGING : Accès et production langagière lors du vieillissement normal :modèles neurocognitifs et réserve cognitive.
Nous constatons une augmentation de la fréquence du manque du mot avec l’âge, et en condition expérimentale, on note une augmentation du temps de réponse dans les tâches de production langagière, même si la précision reste correcte. Se pose donc la question des mécanismes sous-jacents et des éventuelles stratégies de compensation utilisées par les personnes âgées. Nous avons formulé et testé des hypothèses de traitement spécifique lié aux processus langagiers sémantiques ou de traitement général lié aux fonctions exécutives.Nous avons montré la coexistence de ces deux mécanismes (spécifique et général) et une altération de la dynamique de l’activité cérébrale au sein d’un réseau lié à la production lexicale. Nous cherchons à apporter des éléments supplémentaires à l’appui de nos résultats, en combinant IRMf et tDCS (pour la neuromodulation du réseau) ou la MEG (pour mesurer la dynamique des activations au sein de ce réseau).
Permanent·e·s : Monica Baciu
Postdoctorante : Elise Roger
Collaborations : CMRR CHUGA, IRMaGe, Clinatec-CEA, Université Bordeaux University, Omaha University USA, Centre Leenaards, Université Lausanne
BIOMOD : Phénotypes des BIOmarqueurs multiMODaux (cliniques, cognitifs, biologiques, d’imagerie) chez des patients présentant des maladies neurodégénératives avec troubles cognitifs (MNDC)
La croissance démographique mondiale s’est accompagnée de l’augmentation progressive du nombre de personnes âgées. Dans les pays développés, l’espérance de vie dépasse désormais les 80 ans. Parmi les principales causes de maladie on retrouve les maladies neurodégénératives (MND), même si l’incidence de la maladie d’Alzheimer semble significativement diminuer dans le monde, le nombre de patients ne cesse de croire en lien avec le vieillissement de la population mondiale ce qui en fait un problème de Santé Publique majeur du vingt et unième siècle. Ces maladies invalidantes et incurables, sont la conséquence de la dégénérescence progressive et de la mort neuronale, avec des tableaux cliniques complexes et variés, une grande majorité, notamment les MND cognitives (MNDC), s’associant des dysfonctionnements connus auparavant sous le terme de « démence » et de « trouble cognitif mineur/majeur », actuellement. Les MNDC touchent aujourd’hui environ 50 millions de personnes dans le monde, et la maladie d’Alzheimer représente 60 à 70 % des cas. En France, environ 900 000 personnes sont touchées et 200 000 nouveaux cas sont diagnostiqués chaque année ; 20 % des personnes de plus de 80 ans et 40 % des personnes de plus de 90 ans sont concernées. Par ailleurs, on anticipe qu’avec le vieillissement de la population, environ1,8 millions de personnes seront atteintes par la maladie d’Alzheimer en France en 2050. Dans ce projet, nous souhaitons (1) développer et appliquer des modèles et algorithmes statistiques et mathématiques de classification de type non-supervisée (machine learning, ML), adaptés à l'analyse multimodale, et (2) exploiter l’approche connectomique (basée sur la théorie des graphes) nous permettant de visualiser les phénotypes MNDC sous la forme des graphes multimodaux (représentation spatiale des paramètres multimodaux et de leurs interactions), complémentaire à l’approche de classification ML, à partir d’une cohorte rétrospective incluant 269 patients.Permanent·e·s : Monica Baciu
Postdoctorante : Elise Roger
Collaborations : LPNC- Mémoire, CMRR CHUGA, Université de Lausanne
Financement : IUF et IDEX CDP NeuroCoG
SEMO : Interaction sensori-motrice et rééducation de la parole et du langage dans l’aphasie non-fluente
Nous cherchons à tester une méthode de rééducation de la parole chez les patients atteints d’aphasie, en intégrant informations auditives, somatosensorielles et visuelles. Nous recueillons des données multimodales incluant des scores de langage, des analyses acoustiques, de la neuroimagerie fonctionnelle. Nous visons à développer un programme enrichi de rééducation de la parole et du langage dans l’aphasie non-fluente post-AVC.Permanent·e·s : Monica Baciu, Hélène Lœvenbruck
Doctorant·e·s : Célise Haldin
Collaborations : MPR CHUGA, IRMaGe, GIPSA-lab, CMRR CHUGA
Financement : IUF et IRS UGA (2019-2023)
HALF-BRAIN : Stratégies cognitives et réorganisation de réseaux cérébraux chez des patients avec encéphalite chronique auto-immune, avant et après hémisphérotomie
L’encéphalite de Rasmussen est une maladie inflammatoire chronique qui se caractérise par l’atrophie progressive d’un hémisphère cérébral associée à une épilepsie partielle pharmaco-résistante conduisant à d’importants troubles neurocognitifs. Le seul traitement curatif pour cette pathologie est l’hémisphérotomie, qui consiste à déconnecter fonctionnellement l’hémisphère affecté. Malgré cette lourde intervention, les patients opérés dans l’enfance récupèrent presque totalement leurs compétences cognitives à l’âge adulte, traduisant la mise en place progressive d’une importante réorganisation cérébrale. L’objectif de ce projet est d’évaluer les performances comportementales (base LEXTOMM développée par notre équipe), cognitives et cerebrales (i.e. approche connectomique par l’évaluation de la connectivité fonctionnelle et structurelle) chez des patients adultes ayant bénéficié d’une hémisphérotomie dans l’enfance pour une encéphalite de Rasmussen. Le phénomène de neuroplasticité est particulièrement intéressant à étudier à travers cette pathologie neurologique chronique dans une double perspective, développementale et post-lésionnelle (i.e., chirurgie).Permanent·e·s : Monica Baciu, Marcela Perrone-Bertolotti
Doctorant·e·s : Anna Borne
Collaborations : Hôpital Fondation Rothschild, Service de Neurochirurgie Pédiatrique; Université de Paris, MC2Lab, Institut de Psychologie, Paris
Financement : IUF
INLANG : Intégration multitâche et réseaux neurolinguistiques. Vers un connectome du langage.
Le domaine de la neurocognition du langage connaît actuellement un changement de perspective. Les modèles linguistiques traditionnels tels que « Broca-Wernicke-Geschwind » sont en cours de céder leur place à des modèles plus intégratifs qui tiennent compte d’ensembles de régions cérébrales organisées en réseaux corticaux et souscorticaux, ainsi que de leurs connexions. Ces réseaux complexes sont basés sur des propriétés topologiques reflétant une architecture spécifique et une spécialisation fonctionnelle et hodologique qui traduisent notamment la connectivité entre les aires cérébrales et les sous-réseaux spécialisés. Ceci fournit une dimension intégrative et connectomique. En effet, bien qu'il soit important d'identifier les régions cérébrales appartenant à des réseaux cognitifs tels que le réseau langagier, il est tout aussi important d’identifier les interactions anatomo-fonctionnelles ainsi que les dynamiques d’activations cérébrales. Pour explorer et comprendre les aspects de type « spécialisation et intégration » et leurs relations avec la cognition – dans ce cas le langage – il est important actuellement de s’intéresser à des analyses plus intégratives d’ensembles de données multimodales et d'évaluer divers paramètres cérébraux, tels que l'activité corticale macroscopique, la connectivité fonctionnelle et anatomique. Dans ce contexte, le projet que nous proposons – InLang – a pour objectif de poser les bases d’un tel réseau intégratif langagier et ce, en se focalisant dans un premier temps sur les données de neuroimagerie fonctionnelle (IRMf) acquises avec des tâches spécifiques de langage. Concrètement, nous souhaitons identifier dans un même espace anatomique de référence fournit par un atlas standardisé, les sous-réseaux langagiers spécifiques à la phonologie, la sémantique, la syntaxe et la prosodie, lors de la production et la compréhension du langage. Une approche de type théorie des graphes sera utilisée à ce propos.Permanent·e·s : Monica Baciu, Julien Diard, Hélène Lœvenbruck, Marcela Perrone-Bertolotti
Collaborations : GIPSA-lab, GIN, LJK, CHUGA, Université Lausanne
Financement : IDEX CDP NeuroCoG
