Titre : Implications de la métacognition dans les comportements alimentaires

Proposé par : Christopher Moulin (Encadrant) et Milèna Léger (Doctorante)

Contexte du projet : La métacognition correspond à la capacité d’une personne à être consciente de ses propres comportements et à pouvoir les moduler. Dans cette étude, nous cherchons à mettre en évidence l’existence d’une métacognition fixée aux comportements alimentaires. Le projet consiste à tester la capacité des personnes à prédire leurs comportements alimentaires, à comparer ces performances avec une tâche de mémoire et à observer comment cela évolue au cours du vieillissement sain.

Travail demandé à l'étudiant(e) :

- Littérature

- Montage expérience

- Passations (participants contrôles + participants âgées)

- Analyses et discussion des résultats

Lieu : LPNC

Contact : milena.leger@univ-grenoble-alpes.fr

Titre: Effects of early social experience on the development of affect-biased attention

Proposé par: James Bonaiuto, Chargé de recherche, CNRS/ University Lyon 1 (james.bonaiuto@isc.cnrs.fr)

Contexte: Attention mechanisms enable the brain to manage competing demands in the everyday environment by prioritizing a subset of stimuli for dedicated processing. Affect-biased attention is posited to play a broad and pervasive role in early socioemotional development, with emerging gaze biases (e.g. to specific facial expressions) shaping an infant’s experience of their environment. However, specific affect-biases have also been linked to poor socioemotional functioning later on in development such as risk for anxiety, and many questions remain about the neural and psychological mechanisms through which affect-biased attention arises and may relate to both typical and pathological outcomes. The internship will be part of a larger project examining the longitudinal relationship between infant affect-biased attention and brain development across the first year of life, as well as how early social experience may influence this relationship. The project involves longitudinally assessing infants using MRI/DTI, eye-tracking, and behavioral observation. The internship project will include helping to collect data from 3, 6, and 12 month old infants, and analyzing eye-tracking data and video recordings of mother-infant interactions.

Objectifs: 1) Determine how eye-tracking measures of affect-bias change over the first year of life, 2) Relate affect-bias to behavioural measures of infant and mother responses to novelty.

Cette recherche impliquant la personne humaine a reçu un avis favorable du Comité de Protection des Personnes.

Travail demandé à l'étudiant(e) :

- Travail bibliographique

- MRI, eye-tracking and video data collection from infants in the first year of life

- Eye-tracking data analysis

Compétences attendues:

- Basic programming skills in R, Matlab, or python

- High level of organization and professionalism

Titre: Neural dynamics of infant motor development

Proposé par : James Bonaiuto, Chargé de recherche, CNRS/ University Lyon 1 (james.bonaiuto@isc.cnrs.fr)

Contexte: Everyday actions involve an intricate interplay between sensory integration, muscle coordination, and motor learning. These processes are not fully developed in newborns, but young infants spontaneously make arm movements toward objects in their sight. These arm movements lead to the development of object-directed reaching and then grasping, with refinement of these actions continuing throughout childhood. The internship will be part of a larger project testing the hypothesis that developmental changes in grasping ability correspond to increasing reliance on internal, predictive models for reaching and grasping, signaled by neural activity in the beta frequency band. This project involves the longitudinal study of infants across the first year of life, using MRI/DTI, EEG, and behavioral tests. The internship project will involve helping to collect data from 3, 6, and 12 month old infants, and analyzing EEG data and video recordings during reaching and grasping actions. The results from this project are expected to provide a framework for identifying biomarkers for early diagnosis of atypical sensorimotor development and effective interventions for developmental disorders characterized by aberrant beta activity.

Objectifs: 1) Identify changes in beta band activity over the first year of life, 2) Relate changes in beta activity to maturation of reach-and-grasp kinematics.

Cette recherche impliquant la personne humaine a reçu un avis favorable du Comité de Protection des Personnes.

Travail demandé à l'étudiant(e) :

- Travail bibliographique

- MRI, EEG and video data collection from infants in the first year of life

- EEG data analysis

Compétences attendues:

- Basic programming skills in Matlab or python

- High level of organization and professionalism

Titre : BIOMOD : Caractérisation spatiale et dynamique de l’activité cérébrale associée à la production du langage lors du vieillissement normal. Étude par Magnétoencéphalographie (MEG)

Proposé par Pr. Monica BACIU (monica.baciu@univ-grenoble-alpes.fr)

Contexte. Certaines maladies neurodégénératives s’associent à des troubles cognitifs (MNCD). Bien que la maladie d’Alzheimer (MA) représente leur grande majorité 6070%, il existe en effet un grand nombre de formes similaires qu’on appelle MAMA (Maladie Apparentées à la Maladie d’Alzheimer). Même si les MAMA partagent des caractéristiques communes avec la MA, elles varient de manière significative sur le plan génétique, clinique, neuropsychologique, protéinopathique et neuroanatomique, sur le plan de l’évolution, de l’autonomie et de leur prise en charge. Un diagnostic précis et précoce des MA et des MAMA est important aussi, afin de préparer l’arrivée des traitements curatifs, ceux proposés actuellement étant symptomatiques. A ce jour, les critères diagnostiques des MAMA doivent être améliorés, en intégrant plus finement les nouveaux outils diagnostics qui permettent une relecture de l’analyse clinique, encore empirique. Nous émettons l'hypothèse que des approches d’intelligence artificielle à partir d’une base de données multimodale permettraient de mieux caractériser ces entités cliniques. Dans ce travail nous nous focaliserons seulement sur 3 entités cliniques : Maladie d’Alzheimer typique, Maladie d’Alzheimer atypique et les dégénérescences lobaires fronto-temporales.

Objectifs. (a) Identifier les biomarqueurs ou les combinaisons de biomarqueurs les plus performants qui permettront la meilleure classification des 4 catégories de patients; (b) Identifier les liens existants entre les biomarqueurs qui permettent la classification notamment au niveau fonctionnel (comprendre les liens existants entre langage, mémoire et fonctions exécutives).

Travail demandé à l'étudiant(e) :

• Travail bibliographique qui sera spécifié en début du stage

• Compléter la base de données actuelles à partir de dossiers cliniques pour arriver à 60 patients par classe (180 au total) et les ajouter aux patients déjà inclus (110).

• Analyses statistiques classiques

• Tentative d’analyses apprentissages automatiques (machine learning) sous la supervision du data scientist de l’équipe.

Compétences attendues :

• Travailler tout au long de l’année (sauf les périodes de cours)

• Grande rigueur dans l’organisation du travail, travail bibliographiques, efficacité, autonomie, respect des deadlines

• Maitrise des analyses statistiques et de logiciels d’analyses (JAMOVI sera à apprendre si n’est pas connu).

Titre : LANGUAGING : Caractérisation spatiale et dynamique de l’activité cérébrale associée à la production du langage lors du vieillissement normal. Étude par Magnétoencéphalographie (MEG)

Proposé par Pr. Monica BACIU (monica.baciu@univ-grenoble-alpes.fr)

Lieu stage : Laboratoire de Psychologie et Neurocognition UMR CNRS 5105

Contexte. L'effet du vieillissement sur le fonctionnement cognitif est relativement complexe car certaines fonctions ralentissent avec l'âge tandis que d'autres restent inchangées ou peuvent même s'améliorer. De plus, au sein d'une fonction donnée, l'effet du vieillissement peut varier selon les opérations. Les individus ne vieillissent pas de manière identique en raison de la variabilité de la réserve cognitive propre à chacun. Dans le cas du langage, certaines opérations linguistiques sont plus préservées que d'autres au cours du vieillissement. Typiquement, la production de la parole et du langage décline après 65 ans, alors que la compréhension verbale reste intacte plus longtemps. Des mécanismes compensatoires sont mis en œuvre pour pallier ce déclin.

Objectif du projet. Évaluer les mécanismes et les stratégies mis en œuvre par les adultes âgés par rapport aux adultes plus jeunes pour préserver leur production langagière, à un niveau supra-lexical. Cette proposition sera basée sur le cadre du modèle LARA décrit précédemment par notre équipe (Baciu et al., 2021). LARA explique les stratégies compensatoires mises en œuvre avec l'âge pour la production lexicale. En utilisant une approche multimodale, dans ce projet, nous visons à développer le modèle SEPA (Sentence Production in Aging) pour décrire les reconfigurations et les stratégies mises en place lors de la génération de phrases sous avec l'âge.

Méthode d’investigation : magnétoencéphalographie (MEG) qui permettra une localisation spatiale plus précise de l'activation et des informations supplémentaires sur sa chronologie, en termes de dynamique temporelle. La MEG fournit des caractéristiques temporelles de l'activation cérébrale avec une précision inférieure à la milliseconde, la MEG n'émet aucun bruit de fonctionnement et est moins sensible aux mouvements, ce qui permet d'enregistrer les réponses comportementales pendant que les participants parlent. Du point de vue des analyses, la MEG permet des analyses temps-fréquence pour étudier simultanément le signal dans les domaines temporel et fréquentiel. Les données seront analysées avec une pipeline d’analyse MEGAGING déjà développée dans le laboratoire. Les participants seront également évalués avec des tests neuropsychologiques pour estimer leurs compétences cognitives.

Travail demandé à l’étudiant(e) :

• Travail bibliographique qui sera précisé en début du stage

• Analyses des données qui ont déjà été acquises (25 participants âgés) • Analyses de corrélation à faire entre l’activité cérébrale et les scores cognitifs

Compétences attendues :

• Travailler tout au long de l’année (sauf les périodes de cours)

• Grande rigueur dans l’organisation du travail, travail bibliographiques, efficacité, autonomie, respect des deadlines

• Maitrise des analyses statistiques et de logiciels d’analyses classiques