Étude de la connectivité cérébrale dans l’autisme adulte par l’analyse de la cohérence de l’EEG à l’éveil et en sommeil paradoxal
Bibliographic record
Abstract
L’autisme constitue un trouble neurodéveloppemental dont l’étiologie demeure inconnue. Les données en neuroimagerie des dernières années chez les autistes convergent vers l’observation d’une altération du transfert de l’information corticale entre les différentes régions du cerveau, plutôt qu’une atteinte sélective des structures cérébrales. Quelques modèles théoriques ont été postulés afin d’expliquer ces observations, sans toutefois unifier l’ensemble des observations. Les résultats de la littérature à ce sujet sont souvent hétérogènes et plusieurs disparités méthodologiques existent entre les études. Les conditions d’enregistrement variables et l’hétérogénéité des populations d’étude présentant souvent de multiples comorbidités limitent également leur comparaison. L’objectif de cette thèse était donc d’étudier la connectivité cérébrale de participants adultes avec autisme sans déficience intellectuelle, âgés entre 18 et 35 ans, par rapport à celle des participants neurotypiques, à l’aide d’un outil de mesure offrant une vision complémentaire à la neuroimagerie : la cohérence de l’électroencéphalographie (EEG). La cohérence de l’EEG est une méthode qui fournit de l’information quant à la synchronisation dans le temps entre paires de signaux électriques enregistrés à des sites néocorticaux distincts et constitue essentiellement une mesure de la connectivité fonctionnelle entre régions corticales. Dans cette thèse, nous avons exercé un contrôle rigoureux afin de s’assurer que nos résultats ne soient pas influencés par des variables confondantes et nous avons évalué nos participants durant le sommeil paradoxal (premier article) et lors de deux moments d’activation spontanés pendant lesquels le cortex est activé mais non sollicité, l’éveil calme yeux fermés, en soirée et au matin (deuxième article). Nous avons également évalué la relation entre les indices de cohérence significatifs à l’éveil dans le groupe avec autisme, en relation avec leurs symptômes cliniques aux questionnaires d’évaluation comportementale ADI-R et ADOS-G. Plusieurs des résultats significatifs obtenus dans cette recherche se sont avérés communs aux différents moments d’activation étudiés. En effet, l’observation d’une cohérence EEG supérieure impliquant l’aire visuelle gauche durant les états d’éveil ainsi que durant le SP semblent corroborer une certaine facilitation des régions visuelles chez les autistes par rapport au groupe contrôle. La présence d’une cohérence frontale gauche diminuée chez les participants autistes par rapport aux neurotypiques concorde avec les observations anatomiques et cliniques suggérant un déficit des fonctions cognitives impliquées dans cette région. La cohérence inter-hémisphérique frontale significativement diminuée chez les autistes par rapport aux contrôles à l’éveil du matin supporte pour sa part une altération des fibres calleuses qui pourrait être modulée par les changements développementaux associés à l’âge. Finalement, des corrélations significatives impliquant le nombre de symptômes cliniques et la cohérence EEG chez les autistes pourraient suggérer que des signes d’altération de la connectivité ont un impact sur le comportement diurne et la symptomatologie autistique. L’ensemble des résultats de cette thèse a donc permis d’approfondir les connaissances scientifiques concernant les dynamiques de connectivité cérébrale dans l’autisme et supportent l’hypothèse d’une organisation cérébrale atypique, distincte des neurotypiques, tant à l’éveil qu’au sommeil.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".