Comprendre la neuroinflammation pour soigner les maladies du cerveau (en collaboration avec Yale School of Medicine).
La neuroinflammation contribue à l'apparition et à la progression de nombreuses maladies neurologiques, en particulier la sclérose en plaques et la maladie de Parkinson. Caractériser, comprendre et contrôler la neuroinflammation peut aider à prédire l'apparition et la progression de la maladie et à améliorer les approches thérapeutiques. À ce jour, il n'existe aucune procédure permettant de cartographier et d'établir simultanément le profil des états cellulaires et moléculaires de la neuroinflammation. Ce goulot d'étranglement technologique limite le diagnostic précoce, l'évaluation de la progression et le pronostic des maladies neurologiques et, surtout, les thérapies interventionnelles précoces.
Les objectifs du projet
L'objectif principal du programme NEIMO est de générer et d'intégrer les procédures les plus avancées pour imager et profiler simultanément les états cellulaires et moléculaires de la neuroinflammation dans la sclérose en plaques et la maladie de Parkinson précoce, afin de savoir comment la surveillance de la neuroinflammation peut contribuer à la prédiction de l'apparition de la maladie et à l'évaluation de sa progression et de la réponse aux traitements.
Les partenaires de la Yale School of Medicine et de l'Institut du cerveau de Paris fournissent un équipement exceptionnel et une expertise méthodologique de premier plan dans les domaines de l'imagerie cérébrale et de la neuroimmunologie, ainsi qu'un solide historique de collaboration et une expertise complémentaire en neurobiologie, immunologie, biologie vasculaire, imagerie cérébrale et informatique.
Objectif 1. Surveiller les mécanismes neurinflammatoires chez les patients.
En nous concentrant sur le dysfonctionnement lymphatique et l'inflammation, nous étudierons les événements précoces menant à l'apparition des maladies chez des patients atteints de sclérose en plaques et de troubles du comportement en sommeil paradoxal à un stade précoce, provenant à la fois de Yale et de l'Institut du Cerveau de Paris. L'objectif est de comprendre l'apparition et la progression de la maladie grâce au profilage moléculaire dans le sang et d'autres échantillons, en mettant l'accent sur l'ARN-seq unicellulaire et les mesures de cytokines.
Objectif 2. Imager le drainage du liquide cérébral et la neuroinflammation. Nous tirerons parti des progrès récents des techniques d'imagerie pour suivre le drainage des fluides et la neuroinflammation au début de la SEP, de la RBD et de l'hypertension intracrânienne idiopathique (IIH), en utilisant l'imagerie par IRM et PET-IRM. Nous visons à identifier des biomarqueurs précoces de la maladie et des cibles thérapeutiques potentielles, les marqueurs d'imagerie étant en corrélation avec les niveaux d'inflammation.
Objectif 3. Générer des méthodes assistées par l'IA pour automatiser l'analyse des données.
Nous créerons des outils d'IA pour automatiser l'extraction et l'intégration des données de neuro-imagerie et d'omique, permettant l'identification de signatures neuro-inflammatoires dans une approche cross-modale (par exemple avec des cadres d'inférence causale).
Objectif 4. Créer de nouveaux modèles prédictifs de l'évolution de la maladie.
Nous développerons de nouveaux modèles statistiques pour décrire la progression de la maladie, prédire les résultats cliniques et identifier des sous-types basés sur des marqueurs de neuroinflammation. Nous comparerons diverses approches de modélisation pour suivre les trajectoires de la maladie et prédire les résultats cliniques, en particulier dans la RBD, la SEP et l'HII.
Objectif 5. Diffuser des outils d'IA à code source ouvert par l'intermédiaire d'une plateforme interactive.
Nous encouragerons l'utilisation scientifique et clinique des ensembles de données et des outils développés par le biais d'outils d'IA, de logiciels et d'ensembles de données libres, de défis organisés en matière de données et de méthodes brevetées.
