Fiabilité inter‑constructeurs de la connectivité fonctionnelle et structurelle du cerveau dans une cohorte itinérante

Pourquoi la concordance des scans cérébraux est importante

Les recherches cérébrales modernes reposent souvent sur la combinaison de données provenant de nombreux hôpitaux et centres de recherche. Mais que se passe‑t‑il si deux appareils IRM, même utilisés sur la même personne, fournissent des images légèrement différentes de la façon dont le cerveau est structuré et fonctionne ? Cette étude examine dans quelle mesure le choix du scanner — plus précisément deux systèmes IRM haute intensité populaires de constructeurs différents — modifie notre perception des réseaux de communication du cerveau, et si des outils statistiques intelligents peuvent corriger ces différences.

Deux machines, un même groupe de voyageurs

Les chercheurs ont recruté dix jeunes adultes en bonne santé et les ont littéralement fait voyager entre deux scanners IRM du même établissement universitaire : un Siemens Prisma 3T et un Philips Achieva 3.0T. Chaque participant a été scanné sur les deux machines en l’espace d’une semaine. À partir de chaque acquisition, l’équipe a construit deux types de « cartes » du cerveau. L’une décrivait la connectivité fonctionnelle — à quel point l’activité de différentes régions fluctue de concert pendant que la personne est au repos dans l’appareil. L’autre représentait la connectivité structurelle — les faisceaux physiques de fibres nerveuses qui relient les régions, tracés à l’aide d’imagerie de diffusion qui suit le mouvement de l’eau le long des voies nerveuses.

Construire les schémas de câblage cérébral

Pour transformer les images brutes en réseaux, le cerveau a été divisé en 246 régions. L’équipe a ensuite évalué, pour chaque paire possible de régions, à quel point leur activité était synchronisée (connectivité fonctionnelle) et combien de fibres nerveuses semblaient les relier (connectivité structurelle). Chaque lien région‑à‑région est appelé une « arête » et, ensemble, toutes les arêtes forment un connectome — un schéma de câblage complet du cerveau. Les scientifiques ont ensuite calculé des mesures statistiques de fiabilité pour voir dans quelle mesure chaque arête était mesurée de façon comparable entre les deux scanners, tant au niveau individuel qu’au niveau des moyennes de groupe.

Quelle stabilité pour ces réseaux cérébraux ?

Au niveau des participants individuels, les résultats étaient peu rassurants. La connectivité fonctionnelle, qui reflète la dynamique cérébrale instantanée, montrait une faible concordance entre les scanners : la force des mêmes arêtes chez une même personne variait souvent sensiblement selon la machine utilisée. La connectivité structurelle, basée sur l’anatomie plus stable des faisceaux de matière blanche, s’en sortait mieux mais n’atteignait néanmoins qu’une fiabilité moyenne d’un scanner à l’autre. Dans les deux cas, certaines régions cérébrales — en particulier les zones profondes et liées aux émotions — étaient particulièrement peu fiables, probablement parce qu’elles sont plus difficiles à imager proprement et plus sensibles aux spécificités techniques de chaque scanner.

Atténuer les différences entre scanners

Comme la standardisation complète du matériel et des logiciels entre centres est rarement possible, l’équipe a testé une méthode statistique d’« harmonisation » appelée neuroComBat. Plutôt que de modifier les images elles‑mêmes, neuroComBat ajuste les valeurs dérivées, visant à supprimer les biais spécifiques au scanner tout en préservant les différences biologiques réelles entre les individus. Après application de cette méthode, la proportion de variance de la connectivité attribuable au scanner a fortement diminué au niveau du groupe. Lorsque les chercheurs ont comparé les schémas globaux de connectivité sur toutes les arêtes, les deux scanners produisaient désormais des connectomes moyens de groupe remarquablement similaires, surtout pour la connectivité structurelle.

Conséquences pour les grandes études cérébrales

Le tableau était différent pour les individus. Même après harmonisation, la fiabilité des mesures individuelles est restée largement inchangée, en particulier pour la connectivité fonctionnelle, où une grande partie de la variation semble provenir d’états cérébraux fluctuants et de bruit aléatoire plutôt que du seul scanner. L’étude conclut que les schémas de câblage physique du cerveau sont intrinsèquement plus stables entre machines que les cartes fonctionnelles de l’activité moment‑par‑moment. Pour les grandes études ciblant des différences de groupe, la combinaison de données issues de plusieurs scanners est faisable, surtout lorsque des méthodes d’harmonisation comme neuroComBat sont utilisées et que le type de scanner est traité avec prudence dans les analyses. Mais pour les applications dépendant de mesures individuelles précises — telles que le suivi de la progression subtile d’une maladie ou l’élaboration d’« empreintes cérébrales » personnelles — les chercheurs doivent rester vigilants : un changement de scanner peut modifier sensiblement l’image, et les corrections postérieures actuelles ne constituent pas encore une solution universelle.

Citation: Butry, L., Thomä, J., Forsting, J. et al. Cross-vendor reliability of functional and structural brain connectivity in a travelling cohort. Sci Rep 16, 12071 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-47705-1

Mots-clés: connectivité cérébrale, harmonisation IRM, imagerie multicentrique, connectivité fonctionnelle, connectome structurel