Séminaire départemental – Révélation de l’hétérogénéité dans les processus neurodéveloppementaux à l’aide d’outils computationnels Vendredi 17 mars 2023

Local: PLT-2501
Résumé: L’imagerie cérébrale comprend un ensemble de techniques qui permettent de collecter de nombreuses données neurobiologiques. Afin d’analyser et décrire toute leur complexité, de nombreuses métriques doivent être extraites pour caractériser les évènements observés. Ces données sont hétérogènes et multidimensionnelles. Pour possiblement mieux cerner et comprendre la diversité de ces phénomènes biologiques, nous avons choisi d’utiliser des méthodes computationnelles comprenant la réduction de la dimensionnalité des données et le clustering. Ici, nous présenterons deux exemples d’applications.
La première partie est consacrée à l’étude de l’hétérogénéité des cellules en migration en fonction de leur dynamique migratoire. La migration cellulaire est un phénomène important dans le développement du cerveau, notamment dans le cadre des troubles neurodéveloppementaux. Les précurseurs neuronale, appelé neuroblastes, changent de formes lors de leur migration. Il existe deux phases pour ce procédé, une dite phase stationnaire et une phase migratoire. L’objectif de cette étude est de déterminer si ces populations de neuroblastes peuvent être séparées en utilisant leurs propriétés migratoires mais également d’utiliser des méthodes d’analyses statistiques pour trouver les différentes sous-populations afin de déterminer lesquelles sont communes. Enfin, nous avons étudié les propriétés migratoires de ces différentes populations des neuroblastes en venant perturber la migration à l’aide de modification génétique ou environnementales.
La seconde partie est portée sur l’études de la plasticité synaptique, qui fait référence à la capacité que deux neurones ont à former une connexion, appelée synapse, qui peut se renforcer ou s’affaiblir. Ces changements sont centraux dans le cadre du remodelage synaptique qui mènent lors de la phase d’apprentissage et de la mémoire. À partir d’images de dendrites, prises avec un microscope confocal dans le bulbe olfactif, nous avons mis en place un pipeline pour effectuer un prétraitement des images puis extraire les épines dendritiques, qui sont des protrusions sur la surface de la dendrite qui servent à recevoir les entrées synaptiques. Après reconstruction de la dendrite en 3D, ces épines sont extraites et plusieurs métriques sont calculées incluant la longueur et la surface de l’épine qui sont des métriques standards dans l’analyse des épines. Après réduction de la dimensionnalité du jeu de données et clustering, nous avons relié la morphologie de chacune de ces sous-population avec leurs propriétés structurelles. Enfin, nous avons comparé le groupe contrôle et le groupe expérimental dans le cas de trois expériences qui ont conduit à des changements de plasticité. Les résultats montrent que la morphologie des épines ou leurs densités est affectée par ses différentes conditions.