Offre de thèse : Un modèle informatique biologiquement réaliste des oscillations neuronales pathologiques observées dans la maladie de Parkinson

 

Directeur de la thèse Dominique Martinez  (dominique.martinez@loria.fr)

Co-Encadrante Laure Buhry (laure.buhry@loria.fr)

Mots clés

Neurosciences computationnelles, Parkinson

Profil et compétences recherchées

Cette thèse s’adresse à des étudiants titulaire d’un diplôme de master 2 en mathématiques appliquées, informatiques, neurosciences computationnelles, physiques ou autres disciplines proches de la modélisation.

Le (ou la) candidat(e) devra avoir :

–  une expérience de programmation en langage C (requis), et en Matlab (souhaités)

–  une expérience en traitement du signal

– présenter un fort intérêt pour les neurosciences et la modélisation

Pour postuler:

Envoyer un CV et une lettre de motivation ainsi que les coordonnées de la personne encadrante de votre projet de Master à Dominique Martinez  (dominique.martinez@loria.fr) et Laure Buhry (laure.buhry@loria.fr). Date limite de candidature : 10 Mai 2018

Présentation détaillée du projet doctoral

I. État de l’art

La maladie de Parkinson est la deuxième maladie neurodégénérative la plus commune à travers le monde avec plus d’un million de cas en Europe. Le coût annuel de son traitement est de 14 milliards d’euros avec une augmentation considérable prévue en raison du vieillissement de la population. La maladie affecte l’économie, les systèmes de soins de santé et le bien‐être social des patients. Les patients parkinsoniens ont des problèmes moteurs sévères qui sont associés à une synchronisation neuronale pathologique dans une zone très particulière du cerveau (les ganglions de la base). Un traitement des symptômes de la maladie de Parkinson est possible par stimulation cérébrale profonde, c’est à dire par stimulation électrique à haute fréquence à l’aide d’une électrode implantée dans les ganglions de la base. On estime à 400 le nombre de nouveaux patients en France bénéficiant tous les ans de cette approche thérapeutique malgré des effets secondaires importants. La méthode actuelle applique un niveau continu de stimulation électrique, indépendamment des changements des besoins du patient au cours de la journée. Or, le cerveau de chaque patient est dynamique et il est vital de trouver une approche personnalisée qui s’adapte aux besoins spécifiques de chaque patient pour combattre ses symptômes en temps réel. Dès lors, un traitement efficace de la maladie de Parkinson devra être basée sur un stimulateur dit « intelligent » où le système détecte et analyse d’abord l’activité cérébrale et délivre ensuite une stimulation électrique appropriée en fonction de la synchronisation neuronale pathologique détectée.  Pour développer ce type d’approche en boucle fermée, les chercheurs en biologie et médecine ont souvent recours à l’expérimentation animale sur des rats ou des singes qu’ils rendent au préalable parkinsonien par injection d’une drogue de synthèse.

II. Objectifs de la thèse

Les travaux de thèse visent deux objectifs. Le premier est de proposer aux chercheurs un modèle informatique biologiquement réaliste des ganglions de la base ainsi qu’un logiciel de simulation permettant de tester certaines hypothèses sans recourir dans un premier temps à l’expérimentation animale. Les données expérimentales déjà existantes recueillies chez le rat par nos collaborateurs biologistes seront intégrées à deux niveaux : neurones individuels et interconnectés en réseau. Pour les neurones individuels nous appliquerons les principes généraux des modèles de neurones ponctuels à conductances de type Hodgkin-Huxley. Pour le réseau la programmation du modèle se fera en langage C en intégrant numériquement (Runge-Kutta) un système d’équations différentielles ordinaires couplées.  En raison du grand nombre de neurones impliqués (de l’ordre de 100000 neurones chez le rat), une implémentation sur machine parallèle (Grig5000) peut s’avérer nécessaire. Le deuxième objectif est d’exploiter le modèle pour (i) tester certaines hypothèses sur la synchronisation pathologique observée dans la maladie de Parkinson et (ii) développer de nouvelles méthodes, pharmacologiques ou par stimulation cérébrale profonde en boucle fermée, permettant de contrecarrer la synchronisation pathologique et les troubles moteurs. Les hypothèses que nous envisageons d’étudier portent sur le rôle des connections synaptiques (en particulier GABAergiques) et des propriétés neuronales intrinsèques (en particulier les canaux SK qui contrôlent la précision de la décharge neuronale).

Précision sur l’encadrement

Encadrement conjoint à 50 %. La thèse se déroulera au Loria (Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications), dans l’équipe Neurosys. L’équipe Neurosys travaille dans les domaines des neurosciences computationnelles, des interfaces homme-machine et de la neurorobotique. Des réunions d’avancement des travaux de thèse seront régulièrement programmées avec nos collaborateurs biologistes (Institut des Maladies Neurodégénératives, Bordeaux). Sur le plan international, nous collaborons avec le Luxembourg (Centre for Systems Biomedecine).

Conditions scientifiques matérielles (conditions de sécurité spécifiques) et financières du projet de recherches

Financement sur 3 ans soumis à une sélection par l’école doctorale IAEM, moyens techniques mis à disposition par le LORIA (simulateur de réseau de neurones impulsionnels, machine parallèle Grid5000).

En ce moment

Colloquium Loria 2018

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