Résumé : The brain consists of spatially distinct areas, which underlie different aspects of human behavior. Using advanced neuroimaging technology and neurocomputational analysis methods, researchers have been able to uncover the functional roles of many of these areas and how they are interconnected both structurally and functionally to produce actions, sensations and cognitions which allow us to navigate our lives. In more recent years, it has been discovered that these brain networks also underlie the healthy functioning of the brain while it is at rest, i.e., awake but not performing any explicit or goal-directed tasks. Changes in these resting-state networks (RSNs) have been implicated in a number of neurological and psychiatric disorders, indicating that their degradation may play a role in the diverse loss of sensory, motor or cognitive functions associated with these.In this thesis, we introduce some new guidelines for capturing the electrophysiology of RSN structures using magnetoencephalography (MEG), a non-invasive neuroimaging technique which directly measures the magnetic fields associated with the synchronized electrical neural activity underlying these connections. Using MEG, we are able to consider these complex communication structures with great spatial and temporal resolution and probe how they are altered in multiple sclerosis (MS), a disease defined in part by both the degradation of the structures connecting different brain areas and by impairments across a wide spectrum of cognitive functions. However, in order to achieve this, there are methodological and analytical issues that must be dealt with.This thesis is separated into three introductory chapters and three research chapters. The introductory chapters outline the relevant theoretical bases that are not covered in the specific research chapters, while each of the research chapters contain a study undertaken as part of the thesis. Additionally, some research chapters start with an additional introductory prologue which expands on relevant ideas or concepts that are used but not fully explained in the corresponding papers.This thesis contains three empirical studies. In the first, we investigated the differential impact of source reconstruction methods and MEG system type on resting state functional connectivity (rsFC). The results showed that the choice of source reconstruction algorithm has a substantial impact on the uncovered rsFC in the posterior default mode network (DMN). Specifically, this was shown to be due to a suppression of the source activity in this region when using a Beamformer rather than minimum norm estimation (MNE) for source reconstruction. Through exploring this effect this we also made a novel discovery about a linear synchronization structure within the posterior DMN. This also led us to recommend the use of MNE when conducting MEG rsFC studies involving the DMN, representing a novel and important result regarding best practice recommendations for the field as a whole and for the subsequent studies in this thesis.In the second study, we set out to distinguish intrinsic, i.e., task-invariant, and extrinsic, i.e., task-dependent, functional connectivity (FC) using a large data set containing MEG data from more than a hundred participants acquired during several different tasks with multiple task levels, as well as during rest, We were able to demonstrate that the human brain operates using two distinct modes of neuronal integration in parallel, i.e., intrinsic FC in the form of amplitude FC and extrinsic FC in the form of phase FC. These results are important both in that they establish a new conceptual framework for functional integration in the human brain and in that they highlight a potentially fuzzy distinction between resting-state and task-related FC, which can be better approached using this novel intrinsic/extrinsic formulation. Having established the existence of an intrinsic functional integration structure in amplitude FC among brain regions, in the third study we investigated how amplitude rsFC is altered in brain disease, here represented by patients with MS. We showed that patients with MS display specific alterations in amplitude FC, particularly involving the DMN and sensorimotor (SMN) networks, compared to healthy participants. Additionally, we showed that the degree of disease-related physical disability was associated with specific motor-related amplitude rsFC changes, and that variations in cognitive task performance and neuropsychological scores were different between patients and healthy subjects on scores which were significantly different between the groups. These results demonstrate the ability of intrinsic/amplitude FC to characterize functional changes in clinical populations that are associated with specific disability-related and neuropsychological outcomes.
Le cerveau se compose de différentes zones fonctionnelles spatialement distinctes, qui sous-tendent différents aspects du comportement humain. En utilisant une technologie avancée de neuroimagerie et des méthodes d'analyse neurocomputationnelle, les neuroscientifiques ont caractérisé les rôles fonctionnels d’un bon nombre de structures cérébrales (i.e., la spécialisation fonctionnelle) et comment elles sont interconnectées à la fois structurellement et fonctionnellement (i.e., l’intégration fonctionnelle) pour produire les actions motrices, les sensations et les fonctions cognitives qui nous permettent de naviguer dans nos vies. Ces dernières années, les techniques de neuroimagerie ont également démontré que ces réseaux cérébraux fonctionnels sous-tendent également le bon fonctionnement du cerveau lorsqu'il est « au repos », c'est-à-dire qu'il n'effectue aucune tâche explicite ou ciblée. Des modifications de ces réseaux « de l’état de repos » (RSN) ont été impliquées dans un certain nombre de pathologies neurologiques ou psychiatriques, indiquant que leur altération peut jouer un rôle dans les déficits de fonctions sensorielles, motrices ou cognitives présentées par les patients.Dans cette thèse, nous introduisons de nouvelles lignes directrices pour investiguer l'électrophysiologie des RSN à l'aide de la magnétoencéphalographie (MEG), une technique de neuroimagerie non invasive qui mesure directement les champs magnétiques associés à l'activité neuronale électrique. Nous avons premièrement déterminé comment les choix méthodologiques au niveau de la reconstruction de sources en MEG influence les résultats de l’estimation de l’intégration fonctionnelle cérébrale. Ensuite, nous avons été en mesure d’étudier l’intégration fonctionnelle au sein des RSNs avec une grande résolution spatiale et temporelle, et ainsi, de déterminer les processus neurophysiologiques à l’origine de l’intégration fonctionnelle « intrinsèque » (i.e., indépendante d’une tâche ou de ce que le sujet fait) et « extrinsèque » (i.e., influencée ou modulée par une tâche). Nous avons démontré que l’intégration fonctionnelle intrinsèque repose sur le couplage de l’enveloppe (ou amplitude) de l’activité rythmique cérébrale alors que l’extrinsèque repose sur le couplage de phase de cette activité. Enfin, nous avons déterminé comment l’intégration fonctionnelle intrinsèque est altérée dans la sclérose en plaques (SEP), une maladie caractérisée en partie par la dégradation des connexions reliant différentes zones cérébrales et par des altérations variables des fonctions cognitive. Nous avons pu démontrer que le handicap moteur et certains troubles cognitifs (fatigue, cognitiven fluence verbale) sont associés à des altérations de l’intégration fonctionnelle intrinsèque de RSNs spécifiques.