Cette étude vise à caractériser deux états cérébraux, l’un induit par une substance psychédélique (LSD) et l’autre par un placebo, à l’aide de données d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). L’analyse utilise des caractéristiques dérivées du formalisme du modèle de spin d’Ising (température du système, point critique, susceptibilité) et de la complexité algorithmique. L’hypothèse de l’étude, alignée sur l’hypothèse du cerveau entropique, est que les substances psychédéliques poussent la dynamique cérébrale vers un état plus désordonné, caractérisé par une température d’Ising plus élevée et une complexité accrue.
Les auteurs analysent des données IRMf à l’état de repos (signal BOLD) de quinze sujets. Ils créent d’abord des modèles d’Ising ‘archétypes’ qui se révèlent fortement corrélés (r = 0.6) avec un modèle de connectome structurel moyen. La comparaison des archétypes montre que la connectivité d’Ising est plus faible sous LSD, notamment au niveau des liens homotopiques interhémisphériques. Ensuite, ces modèles sont personnalisés pour chaque sujet en ajustant la température du système. Les résultats indiquent que les températures individualisées sont plus élevées sous LSD que sous placebo, et que les deux états se situent au-dessus du point critique du modèle, dans une phase désordonnée (paramagnétique).
L’étude évalue également la complexité algorithmique à l’aide des méthodes Lempel-Ziv-Welch (LZW) et de décomposition par blocs (BDM). La complexité des données expérimentales montre une corrélation faible mais significative avec la condition (LSD vs placebo) et une corrélation significative avec la température d’Ising pour la BDM. L’étude suggère que les effets du LSD augmentent la complexité de la dynamique cérébrale en affaiblissant la connectivité interhémisphérique. Conformément à des travaux antérieurs, l’état cérébral sous placebo est déjà au-dessus du point critique, le LSD provoquant un décalage encore plus loin de la criticalité vers un état plus désordonné.
L’étude a pour objectif principal de caractériser les mécanismes neuronaux sous-jacents aux effets du LSD sur la dynamique cérébrale en utilisant des outils de la physique statistique et de la modélisation computationnelle.
Spécifiquement, elle vise à décrire l’activité coordonnée des régions cérébrales, capturée par les signaux BOLD de l’IRMf, au moyen de modèles à entropie maximale (modèles d’Ising). En construisant des modèles computationnels individualisés pour les conditions LSD et placebo, les auteurs cherchent à analyser les différences en termes de température du modèle, un paramètre qui décrit le niveau de désordre du système.
Enfin, l’étude explore la relation entre la diversité du signal, la complexité algorithmique et la criticalité, en postulant que la complexité est corrélée à la température du système et, par conséquent, à la condition expérimentale.
- Participants : L’analyse porte sur les données de 15 participants en bonne santé (4 femmes ; âge moyen de 30,5 ± 8,0 ans).
- Protocole expérimental : Il s’agit d’une étude en protocole croisé (within-subject). Chaque participant a reçu soit 75 µg de LSD, soit un placebo (sérum physiologique), administrés par voie intraveineuse lors de deux sessions distinctes espacées de deux semaines.
- Acquisition des données : Des données d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) à l’état de repos ont été acquises. Pour chaque condition (LSD et placebo), deux scans de 7 minutes chacun ont été utilisés pour l’analyse.
- Traitement des données : Les données IRMf ont été prétraitées à l’aide des outils FSL. Le cerveau a été parcellisé en 90 régions d’intérêt corticales et sous-corticales à l’aide de l’atlas anatomique automatisé (AAL). Les séries temporelles du signal BOLD pour chaque région ont ensuite été binarisées (transformées en +1 ou -1) en utilisant la médiane comme seuil.
- Modélisation et analyse :
- Un modèle de spin d’Ising a été ajusté aux données binarisées pour chaque condition et pour l’ensemble des données afin de créer des modèles ‘archétypes’.
- Ces modèles archétypes ont été comparés à un connectome structurel obtenu par IRM de diffusion (IRMd) sur une cohorte distincte.
- Un modèle archétype global a été personnalisé pour chaque participant et chaque condition en ajustant un seul paramètre : la température du système.
- La complexité algorithmique des données a été estimée à l’aide de la complexité de Lempel-Ziv-Welch (LZW) et de la méthode de décomposition par blocs (BDM), à la fois sur les données expérimentales et sur des données synthétiques générées par les modèles personnalisés.
- Connectivité structurelle et fonctionnelle : Le connectome d’Ising dérivé des données fonctionnelles présente une forte corrélation (r = 0.60) avec le connectome structurel obtenu par IRMd.
- Effet du LSD sur la connectivité : Le LSD induit une diminution significative de la force de connectivité globale dans le modèle d’Ising par rapport au placebo. Cette réduction affecte principalement la connectivité homotopique, c’est-à-dire les connexions interhémisphériques entre régions homologues.
- Température d’Ising et criticalité : Les températures du système individualisées sont significativement plus élevées dans la condition LSD que dans la condition placebo (p = 9 × 10⁻⁵), indiquant un état cérébral plus désordonné. Pour les deux conditions, l’état du cerveau se situe dans la phase paramagnétique (supercritique), c’est-à-dire au-dessus du point critique du modèle.
- Complexité algorithmique : La complexité LZW et BDM, calculée à partir des données expérimentales, est légèrement mais significativement plus élevée sous LSD (p = 0.04 pour les deux mesures). Cette augmentation est beaucoup plus robuste et statistiquement significative lorsqu’elle est calculée à partir de données synthétiques générées par les modèles personnalisés, où elle est fortement corrélée à l’augmentation de la température. La complexité BDM des données expérimentales est significativement corrélée à la température d’Ising (r = 0.56, p = 0.03).
- Corrélations subjectives : Aucune relation statistique forte n’est observée entre les mesures de l’expérience subjective (questionnaires) et les métriques extraites (température d’Ising, complexité). Cependant, des tendances sont notées, comme une corrélation positive entre l’imagerie complexe et la température d’Ising (r = 0.42).
Cette étude démontre qu’il est possible de reconstituer une approximation du connectome structurel du cerveau en ajustant un modèle d’Ising sur des données d’IRMf. Ce modèle ‘signé’ (avec des connexions positives et négatives) peut être utile pour des modélisations plus complexes du cerveau entier.
Les résultats suggèrent que les effets du LSD se traduisent par une augmentation du désordre dans la dynamique cérébrale, quantifiée par une augmentation de la température d’Ising et de la complexité algorithmique. Ce passage à un état plus ‘entropique’ est mécaniquement lié à un affaiblissement de la connectivité interhémisphérique, en particulier des liens homotopiques. Cette observation soutient des modèles théoriques comme l’hypothèse du cerveau entropique et le modèle REBUS (Relaxed Beliefs Under Psychedelics).
De manière notable, l’étude indique que l’état de repos du cerveau est déjà dans une phase supercritique (désordonnée). Le LSD ne déplace donc pas le cerveau vers la criticalité, mais l’en éloigne davantage, vers un état encore plus désordonné. Cette conclusion souligne l’importance des choix de modélisation pour l’étude de la criticalité cérébrale et invite à des recherches supplémentaires pour réconcilier les résultats divergents dans la littérature.
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