Sujets Master1/Master 2

Proposition TER M1/M2 – Encadré par Emilie Cousin et Adeline Lacroix (co-encadrante).

Cerveau prédictif, autisme et flexibilité

Contexte

La perception n’est pas un phénomène passif. Elle s’appuie à la fois sur les entrées sensorielles et sur des mécanismes prédictifs issus des expériences passées. Ceux-ci seraient à l’œuvre dans de nombreux processus perceptifs et cognitifs. Ils pourraient notamment être impliqués dans la flexibilité cognitive (Sales et al., 2019) ou encore dans la cognition sociale, et seraient associés à des marqueurs neurofonctionnels. Par exemple, une réduction d’activation a été observée au niveau du précunéus, qui appartient au réseau du cerveau social, lors de la prédiction d’états mentaux comparativement à une situation où les états mentaux étaient imprévisibles (Thornton et al., 2019).

Plusieurs théories suggèrent des particularités du cerveau prédictif dans les troubles du spectre de l’autisme (TSA) (Brock, 2012; Gomot & Wicker, 2012; Pellicano & Burr, 2012; Van de Cruys et al., 2014). Lors d’une tâche de flexibilité socio-émotionnelle (stimuli sociaux), il a été mis en avant que les personnes autistes rencontraient des difficultés à ajuster leurs prédictions au contexte lorsque ce dernier était imprévisible, alors qu’aucune différence n’a été mise en évidence entre personnes autistes et non autistes lors d’une tâche de flexibilité cognitive impliquant des changements prévisibles et des stimuli non sociaux (Lacroix et al., 2022). Toutefois, les bases neurocognitives de ces différences n’ont pas encore été investiguées. L’objectif du TER est d’étudier les réseaux cérébraux impliqués dans les processus prédictifs chez des adultes autistes et non autistes lors de la réalisation de tâches de flexibilité cognitive, impliquant différents types de stimuli (i.e., sociaux, non sociaux) et avec différents niveaux de prévisibilité. Les femmes autistes présentant parfois une symptomatologie plus discrète que celle des hommes, l’effet du sexe sera également étudié.

Déroulement

Pour ce travail, nous recherchons un(e) étudiante(e) intéressé(e) par les troubles du spectre de l’autisme et motivé par la neuroimagerie, réalisant un master de recherche en psychologie ou neurosciences ou sciences cognitives.

L’étudiant devra s’impliquer dans le recrutement des participants (qui a déjà débuté), dans la planification et la passation des tâches en IRMf et neuropsy (passation WAIS-IV) auprès des participants autistes et non autistes. L’étudiant travaillera en collaboration avec au moins un autre étudiant de master. L’étude étant constituée de tâches différentes (réalisées le même jour), les étudiants rédigeront leur mémoire en se focalisant sur une des tâches seulement.

L’étudiant devra avoir un intérêt pour la programmation. Avec notre aide, il devra se former à utiliser R et Matlab/SPM pour le traitement des images en IRM et pour les analyses statistiques, s’il ne maitrise pas encore ces outils.

L’étudiant devra faire preuve d’initiative et d’autonomie et devra montrer des compétences à travailler en équipe. Une attention particulière sera portée à sa motivation.

Aspects pratiques :

L’encadrement en présentiel se fera par Emilie Cousin, qui sera également la formatrice en IRM. L’encadrement sur les aspects plus théoriques au sujet de l’autisme sera assuré par Adeline Lacroix (Toronto), et nécessitera des rdv en visio.

Contacts :

Adeline.lacroix@camh.ca ; emilie.cousin@univ-grenoble-alpes.fr

Biblio

Brock, J. (2012). Alternative Bayesian accounts of autistic perception: Comment on Pellicano and Burr. Trends in Cognitive Sciences, 16(12), 573–574. https://doi.org/10.1016/j.tics.2012.10.005

Gomot, M., & Wicker, B. (2012). A challenging, unpredictable world for people with Autism Spectrum Disorder. International Journal of Psychophysiology, 83(2), 240–247. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2011.09.017

Lacroix, A., Dutheil, F., Logemann, A., Cserjesi, R., Peyrin, C., Biro, B., Gomot, M., & Mermillod, M. (2022). Flexibility in autism during unpredictable shifts of socio-emotional stimuli: Investigation of group and sex differences. Autism, 26(7), 1681–1697. https://doi.org/10.1177/13623613211062776

Pellicano, E., & Burr, D. (2012). When the world becomes ‘too real’: A Bayesian explanation of autistic perception. Trends in Cognitive Sciences, 16(10), 504–510. https://doi.org/10.1016/j.tics.2012.08.009

Sales, A. C., Friston, K., Jones, M. W., Pickering, A. E., & Moran, R. J. (2019). Locus Coeruleus tracking of prediction errors optimises cognitive flexibility: An Active Inference model. PLOS Computational Biology, 15(1), e1006267. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006267

Thornton, M. A., Weaverdyck, M. E., & Tamir, D. I. (2019). The Social Brain Automatically Predicts Others’ Future Mental States. Journal of Neuroscience, 39(1), 140–148. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1431-18.2018

Van de Cruys, S., Evers, K., Van der Hallen, R., Van Eylen, L., Boets, B., de-Wit, L., & Wagemans, J. (2014). Precise minds in uncertain worlds: Predictive coding in autism. Psychological Review, 121(4), 649–675. https://doi.org/10.1037/a0037665

Lien entre déficits cognitifs et propagation des dynamiques corticales de type sommeil

chez le patient AVC en phase aiguë

Proposition TER niveau M2 – Encadré par Sylvain Harquel (LPNC – CNRS UMR 5105)

Ce sujet de recherche s'adresse à un.e étudiant.e inscrit.e en Master 2 pour l'année 2025-2026, ayant une motivation forte à poursuivre dans le domaine de la recherche académique en neurosciences cliniques. Il s’inscrit dans le cadre de l’ANR SLEEPY-STROKE, dont une bourse de thèse est financée pour la poursuite de ces travaux à partir de septembre 2026, possibilité envisageable pour le ou la candidat.e en fonction du sérieux et de la rigueur du travail fourni au cours du Master 2. Le travail sera encadré par Sylvain Harquel (IR, CNRS), en étroite collaboration avec l’unité neurovasculaire du service de neurologie du CHUGA (Prof. Detante et Dr. Legris, CHUGA & GIN).

Si vous êtes intéressé.e, merci de nous faire parvenir un CV, un relevé de notes du Master I, ainsi qu’une lettre de motivation à l’adresse suivante : sylvain.harquel@univ-grenoble-alpes.fr.

Contexte scientifique

L’accident vasculaire cérébral (AVC) est la principale cause de handicap acquis chez l’adulte. La majorité des survivants d’un AVC présentent une atteinte motrice du membre supérieur et souffrent également de déficits cognitifs persistants (Barker-Collo et al., 2010). Une meilleure compréhension des mécanismes neurophysiologiques sous-jacents aux déficits moteurs et cognitifs post-AVC permettrait le développement et l’optimisation de traitements innovants basés sur les neurotechnologies, comme la stimulation cérébrale non invasive (Fleury et al., 2022). De récentes études ont montré que les dynamiques cérébrales du cortex moteur ipsilésionnel étaient sévèrement perturbées chez les patients AVC en phase aiguë (Harquel et al., 2024b; Sarasso et al., 2025; Tscherpel et al., 2024). Il a été suggéré que ces altérations, caractérisées par une simplification et un ralentissement de l’activité neuronale, pourraient être des signatures de dynamiques corticales de type sommeil (Sleep-Like Cortical Dynamics - SLCDs), typiquement observées lors du sommeil profond ou sous anesthésie chez le sujet sain (Massimini et al., 2024). De plus, l’atténuation des SLCDs, soutenue par une phase de désinhibition fonctionnelle favorisant la plasticité, a été identifiée comme bénéfique pour la récupération en phase subaiguë (Harquel et al., 2024b, 2024a). L’objectif du projet SLEEPY-STROKE est double : mieux caractériser les SLCDs et les atténuer par stimulation cérébrale non invasive optimisée afin de favoriser la récupération post-AVC.

Problématique

Le présent sujet de TER s’inscrira dans le premier work package (WP 1) de ce projet, centré sur l’étude de la propagation des SLCDs et son lien avec les déficits cognitifs chez le patient AVC en phase aiguë. En effet, les SLCDs post-AVC ont principalement été étudiées au niveau du cortex moteur primaire, et les connaissances restent limitées sur : (i) leur éventuelle propagation spatiale à moyenne et grande échelle vers d’autres aires corticales connectées, (ii) la relation entre cette propagation et les déficits cognitifs (principalement attention et fonctions exécutives) et leur récupération. La principale hypothèse est que la propagation des SLCDs dans des hubs corticaux clés associés aux fonctions cognitives (principalement dorsal attention network et fronto-parietal network) est corrélée à des déficits spécifiques dans ces domaines, avec une réduction progressive durant la récupération.

Objectifs du TER

Ce TER vise à acquérir et analyser les premières données comportementales et neurophysiologiques du projet chez les patients en phase aigüe (une semaine après l’AVC), et chez les contrôles sains appariés. Après une recherche bibliographique approfondie, l’étudiant.e sélectionnera et testera les échelles et tests comportementaux / neuropsychologiques les mieux adaptés pour l’évaluation des déficits moteurs et cognitifs ciblés chez les patients (FM-UE, MoCA, TAP, Stroop, DGS, etc.), conjointement avec les neuropsychologues de l’unité neurovasculaire. L’exploration de la propagation des SLCDs sera réalisée sur le cortex ipsilésionnel en utilisant la Stimulation Magnétique Transcrânienne robotisée couplée à l’ElectroEncéphaloGraphie (TMS-EEG) (Tremblay et al., 2019). L’étudiant.e sera en charge du recrutement des contrôles sains appariés. Enfin, l’étudiant.e devra mettre en lien ces premières données comportementales et neurophysiologiques acquises afin de répondre à la problématique du projet. Selon l’avancé des travaux, l’analyse des premières données longitudinales (deuxième point de mesure en phase subaiguë, 3 mois après l’AVC) sera envisagée.

Environnement de travail

Le TER se déroulera sur plusieurs sites en parallèle : au LPNC (campus universitaire de Grenoble) pour les tâches bureautiques et réunions, à la plateforme IRMaGe (CHUGA site Nord-Michallon) pour l’acquisition des données neurophysiologiques, et à l’unité neurovasculaire (CHUGA site Nord-Michallon, pavillon Neurologie) pour la passation des tests comportementaux. L’étudiant.e sera formé.e à l’acquisition, au traitement et à l’interprétation des données de TMS-EEG, et sera également intégré.e au sein des réunions de travail avec l’ensemble de l’équipe du projet.

Bilbliographie

Barker-Collo, S., Feigin, V.L., Parag, V., Lawes, C.M.M., Senior, H., 2010. Auckland Stroke Outcomes Study. Neurology 75, 1608–1616. https://doi.org/10.1212/WNL.0b013e3181fb44c8

Fleury, L., Koch, P.J., Wessel, M.J., Bonvin, C., San Millan, D., Constantin, C., Vuadens, P., Adolphsen, J., Cadic Melchior, A., Brügger, J., Beanato, E., Ceroni, M., Menoud, P., De Leon Rodriguez, D., Zufferey, V., Meyer, N.H., Egger, P., Harquel, S., Popa, T., Raffin, E., Girard, G., Thiran, J.-P., Vaney, C., Alvarez, V., Turlan, J.-L., Mühl, A., Léger, B., Morishita, T., Micera, S., Blanke, O., Van De Ville, D., Hummel, F.C., 2022. Toward individualized medicine in stroke—The TiMeS project: Protocol of longitudinal, multi-modal, multi-domain study in stroke. Frontiers in Neurology 13.

Harquel, S., Cadic-Melchior, A., Morishita, T., Fleury, L., Ceroni, M., Menoud, P., Brügger, J., Beanato, E., Meyer, N.H., Evangelista, G.G., Egger, P., Ville, D.V. de, Blanke, O., Micera, S., Léger, B., Adolphsen, J., Jagella, C., Mühl, A., Constantin, C., Alvarez, V., Vuadens, P., Turlan, J.-L., Bonvin, C., Koch, P.J., Wessel, M.J., Hummel, F.C., 2024a. Brain oscillatory modes as a proxy of stroke recovery. https://doi.org/10.1101/2023.02.01.23285324

Harquel, S., Cadic-Melchior, A., Morishita, T., Fleury, L., Witon, A., Ceroni, M., Brügger, J., Meyer, N.H., Evangelista, G.G., Egger, P., Beanato, E., Menoud, P., Van de Ville, D., Micera, S., Blanke, O., Léger, B., Adolphsen, J., Jagella, C., Constantin, C., Alvarez, V., Vuadens, P., Turlan, J.-L., Mühl, A., Bonvin, C., Koch, P.J., Wessel, M.J., Hummel, F.C., 2024b. Stroke Recovery-Related Changes in Cortical Reactivity Based on Modulation of Intracortical Inhibition. Stroke 55, 1629–1640. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.123.045174

Massimini, M., Corbetta, M., Sanchez-Vives, M.V., Andrillon, T., Deco, G., Rosanova, M., Sarasso, S., 2024. Sleep-like cortical dynamics during wakefulness and their network effects following brain injury. Nat Commun 15, 7207. https://doi.org/10.1038/s41467-024-51586-1

Sarasso, S., D’Ambrosio, S., Russo, S., Bernardelli, L., Hassan, G., Comanducci, A., De Giampaulis, P., Dalla Vecchia, L., Lanzone, J., Massimini, M., 2025. Reduction of sleep-like perilesional slow waves and clinical evolution after stroke: A TMS-EEG study. Clinical Neurophysiology 2110746. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2025.2110746

Tremblay, S., Rogasch, N.C., Premoli, I., Blumberger, D.M., Casarotto, S., Chen, R., Di Lazzaro, V., Farzan, F., Ferrarelli, F., Fitzgerald, P.B., Hui, J., Ilmoniemi, R.J., Kimiskidis, V.K., Kugiumtzis, D., Lioumis, P., Pascual-Leone, A., Pellicciari, M.C., Rajji, T., Thut, G., Zomorrodi, R., Ziemann, U., Daskalakis, Z.J., 2019. Clinical utility and prospective of TMS–EEG. Clinical Neurophysiology 130, 802–844. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2019.01.001

Tscherpel, C., Mustin, M., Massimini, M., Paul, T., Ziemann, U., Fink, G.R., Grefkes, C., 2024. Local neuronal sleep after stroke: The role of cortical bistability in brain reorganization. Brain Stimulation: Basic, Translational, and Clinical Research in Neuromodulation 17, 836–846. https://doi.org/10.1016/j.brs.2024.07.008