Éditorial: L'analyse de l'EEG: de Berger à nos jours

Il aura fallu très peu de temps après la découverte de l'EEG humain par Berger [1] pour que les mathématiciens et ingénieurs commencent à s'intéresser à l'analyse de ce signal par des méthodes autres que le simple examen visuel. En 1932, Dietsch [2] obtenait, par calcul manuel, la transformée de Fourier d'un EEG numérisé. En 1938 Grass et Gibbs [3] présentent l'analyse spectrale de 300 EEG. En 1943, Grey Walter [4] décrit son appareil pour calculer le spectre de l'EEG. Les années 40 et 50, époque de l'apparition des premiers ordinateurs, ont vu les travaux des pionniers d'une analyse qui se divisait déjà entre les domaines mettant l'accent sur l'aspect temporel et ceux favorisant l'aspect spatial. Dans la première catégorie, on retrouve les travaux de John Barlow et Mary Brazier sur l'application des fonctions de corrélation [5]; dans la seconde, on retrouve les travaux de Grey Walter et Shipton [6] et Antoine Rémond [7] sur la topographie et la chrono-topographie. Les concepts de topographie («où est la source du signal?») et de synchronie («ces deux signaux sontils synchrones, donc reflétant une connectivité fonctionnelle?») sont donc clairement mis en place. C'est aussi à cette époque que Dawson [8] introduit le concept de moyennage appliqué aux potentiels évoqués, dans le but d'améliorer le rapport signal sur bruit. Il est étonnant de penser que ces pionniers de l'analyse de l'EEG ont pu mettre en place les concepts fondamentaux qui sous-tendent nos travaux d'aujourd'hui, alors qu'ils n'avaient à leur disposition que des outils qui nous paraissent aujourd'hui tellement rudimentales: avant tout des calculateurs analogiques et aussi des ordinateurs ayant quelques centaines d'octets de mémoire. La puissance informatique nous paraît maintenant absolument nécessaire! Les années 60 ont vu la naissance d'un progrès conceptuel majeur, celui de la transformée de Fourier rapide par Cooley et Tukey [9], à une époque où les ordinateurs de laboratoire commençaient à pouvoir emmagasiner l'équivalent d'une minute d'une voie d'EEG. C'est à cette époque que, grâce à ce nouvel algorithme, les premières applications de l'analyse spectrale ont vu le jour, avec en particulier les travaux de Walter et Adey [10]. Cette analyse, de même que l'analyse basée sur les passages à zéro du signal, permettent de quantifier l'activité de fond, et donnent naissance aux premières méthodes de classification automatique des stades de sommeil. Brazier [11] est la pionnière de l'utilisation de la fonction de cohérence, qui, combinée à la phase, lui permit d'étudier dès 1968 la propagation de l'activité épileptique critique enregistrée avec des électrodes intracrâniennes. Les années 70 sont marquées par l'apparition et des progrès importants dans les méthodes de détection automatique des bouffées de pointes-ondes ainsi que des pointes épileptiques isolées [12, 13]. Les ordinateurs de laboratoire deviennent suffisamment puissants pour faire la détection automatique en temps réel, ainsi que le calcul et la visualisation des fameux spectres compressés («CSA») de Bickford et al. en 1972 [14] et de Dumermuth et al. [15]. Par le biais de ces deux applications, les méthodes informatiques aident à la naissance du monitoring à longue durée des malades épileptiques, rendu possible par la miniaturisation des amplificateurs et l'apparition des magnétoscopes [16, 17]. C'est aussi à cette époque qu'apparaissent les modèles paramétriques de l'EEG, en particulier le modèle auto-régressif [18, 19], qui permettent de conceptualiser l'EEG comme un bruit filtré [20], mais qui sont aussi utiles pour la représentation de l'EEG à l'aide d'un petit nombre de paramètres. Les années 80 sont celles de la naissance de la micro-informatique et, avec elle, d'une utilisation beaucoup plus vaste dans la neurophysiologie clinique et dans la recherche. Les méthodes de monitoring en épilepsie mûrissent et se répandent [21], et apparaissent aussi les méthodes de détection automatique des crises d'épilepsie [22, 23]. Mais cette époque est avant tout celle de la topographie, même si les méthodes avaient été établies dix ou quinze ans auparavant [24, 25]. Alors que l'EEG est plutôt en perte de vitesse quant à ses capacités de localisation des lésions, surtout en présence du scanner et de l'IRM, les méthodes de visualisation topographiques permettent de présenter les aspects parfois complexes de la distribution spatiale des activités EEG sous une forme simple, et qui donnent parfois l'illusion d'une véritable imagerie. Ce succès se reflète en un succès commercial extraordinaire qui voit proliférer les machines consacrées à la cartographie, mais de relativement courte durée (les années 90 verront un certain désillusionnement à cet égard). La visualisation topographique est appuyée par des méthodes d'analyse statistiques complexes et sophistiquées, particulièrement dans le contexte psychiatrique [26, 27]. La dernière décennie du siècle est caractérisée par la véritable explosion de la micro-informatique, qui devient aussi puissante qu'abordable. Son utilisation en neurophysiologie se généralise, avec le remplacement des appareils d'enregistrement basés sur les circuits analogiques et le papier par des enregistreurs entièrement numériques. Ces appareils rendent beaucoup plus accessible l'utilisation des méthodes quantitatives d'analyse de l'EEG. La carte topographique n'est plus, par exemple, la fonction principale d'un appareil, mais l'un des outils d'analyse disponibles sur l'appareil EEG. La méthode qui a vraiment marqué cette décennie est probablement celle de la modélisation dipolaire, qui permet d'obtenir une solution au fameux problème inverse de l'EEG (celui de trouver le générateur intracérébral d'une activité enregistrée sur le scalp). Alors que cette classe de méthode existait bien auparavant [28-30], elle prend véritablement son envol avec la disponibilité de la puissance de calcul, et aussi avec le nouveau concept d'imagerie multimodale: la représentation de l'activité neurophysiologique sur son substrat anatomique obtenu par l'IRM. La puissance informatique permet aussi l'utilisation de modèles réalistes de la tête, plus précis que l'approximation sphérique. Naît aussi toute une autre classe de méthodes inverses, celles des solutions distribuées qui ne se limitent pas aux sources dipolaires, mais dont la validation reste encore à faire à cause des hypothèses parfois peu physiologiques qui en sont la base. La modélisation dipolaire permet dans certains cas une précision remarquable, de l'ordre de quelques millimètres [31]. Ceci est particulièrement le cas pour les potentiels sensoriels primaires, pour lesquels l'approximation «dipôle» se justifie par la taille réduite de la région génératrice. Alors que l'EEG apparaissait parfois comme un épiphénomène plutôt grossier, il a regagné récemment la faveur des électrophysiologistes expérimentaux, en particulier à la suite des travaux du groupe de Singer [32], qui montrent que l'activité gamma, de relativement haute fréquence (au-dessus de 30 Hz), semble fortement liée à la perception visuelle. La synchronie entre bouffées d'activité gamma dans différentes régions du cerveau pourrait représenter le binding de l'expérience visuelle intégrée. De telles activités gamma ont été enregistrées chez l'humain lors d'expériences visuelles [33, 34], auditives [35] et somatosensorielles [36]. Cette activité gamma semble aussi varier avec les stades de sommeil, différemment des autres bandes de fréquences [37]. Enfin, dans les toutes dernières années du millénaire, une idée forte et nouvelle fait son chemin: pourrait-on utiliser des méthodes sophistiquées d'analyse non-linéaire de l'EEG pour prédire les crises d'épilepsie? Les travaux de divers groupes nous donnent cet espoir [38-40]. À l'aube du xxie siècle, la science rejoint la science fiction du fameux roman «The Terminal Man» de Michael Crighton, pourtant publié en 1972, et qui décrit un homme ayant des crises d'épilepsie et dont le cerveau est connecté à un ordinateur qui permet le contrôle de ses crises. Mais tout ne se termine pas très bien. Les articles de ce numéro sont un excellent échantillonnage des travaux les plus avancés dans le domaine de l'analyse de l'EEG, et sont à ce titre de bonne augure pour l'odyssée du nouveau siècle. Ils se divisent principalement en deux groupes, reflétant la division «espace-synchronie» dont nous notions plus haut l'apparition cinquante ans plus tôt. Ceux de Biraben, Merlet et Lantz font partie du domaine des solutions spatiales inverses et de l'interprétation de ces solutions dans un contexte d'imagerie médicale multimodale (IRM, TEP, TEMP, IRMf). L'article de Biraben examine le rapport entre la morphologie des décharges EEG critiques et l'activation vue sur la TEMP, mettant l'accent sur l'importance des décharges rapides. Merlet rapporte ses importants travaux sur la modélisation dipolaire de l'activité épileptique critique et intercritique. En comparant ces modèles aux résultats de l'IRM, de la TEP et des enregistrements intra-cérébraux, elle établit clairement la présence de réseaux épileptogènes ainsi que les limites de la modélisation dipolaire. Lantz et al. présentent des méthodes inverses distribuées qui permettent de modéliser l'activité épileptique par toute une région; ils utilisent ces méthodes en combinaison avec la toute nouvelle méthode qui permet de mesurer l'activation hémodynamique résultant d'une pointe intercritique, à l'aide de l'IRMf. Les articles de Foucher, Wendling et Le Van Quyen se rattachent au domaine de l'analyse des synchronies entre les diverses régions du cerveau. Foucher présente une revue en profondeur des concepts se rapportant à la synchronie, allant de la liaison (binding) qui permettrait aux diverses régions du cerveau d'unifier une expérience ayant des racines dispersées, jusqu'aux synchronies néfastes, si puissantes lors de crises d'épilepsie. Wendling et Bartolomei présentent une méthode permettant de mesurer les synchronies et délais pendant les crises et un modèle neuronal permettant l'interprétation neurophysiologique de ces synchronies et délais. Le Van Quyen présente ses travaux sur l'analyse non-linéaire pour la prédiction des crises d'épilepsie, prédiction qui paraissait utopique il y a quelques années seulement; ici encore, ce sont les synchronies qui semblent jouer un rôle primordial dans la prédiction. Enfin, l'article de Szurhaj et al. étudie les variations de l'activité EEG en fonction d'un événement, dans ce cas le mouvement normal et pathologique. Pendant de nombreuses années, la seule manière d'étudier une réponse EEG à un événement était le moyennage classique tel qu'utilisé dans les potentiels évoqués. En 1997, Pfurtscheller et Aranibar [41] ont proposé une méthode qui moyenne l'activité rectifiée de l'EEG et n'est donc plus dépendante de la synchronie des réponses par rapport à l'événement. Cette méthode s'est avérée très puissante et utilisée par de nombreux chercheurs au cours de la dernière décennie, et nous en voyons ici un exemple d'utilisation.

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