L'expertise scientifique

Apports des microélectrodes intracérébrales dans l’étude de la physiopathologie des épilepsies focales

Introduction

Les enregistrements chroniques par microélectrodes intracérébrales nous permettent d’accéder à une meilleure compréhension des mécanismes neuronaux à l’origine des phénomènes épileptiques. La plupart de nos connaissances sur la physiopathologie des épilepsies est issue d’enregistrements électrophysiologiques obtenus à partir des modèles animaux in vivo ou d’enregistrements in vitro de tissus cérébraux animaux et humains. Malgré l’indéniable importance des enregistrements in vitro, ces méthodes ne permettent pas d’accéder de façon directe au comportement physiologique et pathologique de neurones parfaitement intégrés dans les réseaux cérébraux, chez des sujets humains éveillés et non sédatés. Les enregistrements in vivo par des microélectrodes nous permettront d’étudier le rôle modulateur des différents états de vigilance sur l’apparition d’événements pathologiques comme des crises épileptiques spontanées.

Les enregistrements par microélectrodes

L’enregistrement électrophysiologique unitaire in vivo est actuellement possible grâce à la disponibilité de microélectrodes de très petite taille et de grande impédance, connectées à des amplificateurs conçus pour acquérir des signaux avec des taux d’échantillonnage très élevés. Les enregistrements par microélectrodes sont toujours réalisés lors d’une investigation invasive préchirurgicale chez des patients atteints d’une épilepsie focale pharmacorésistante. Au cours du temps, plusieurs modèles ont été développés. En Europe, en raison de l’utilisation prééminente de la SEEG (stéréo-électroencéphalographie), les microélectrodes les plus utilisées sont de type Behnke-Fried (de la société AdTech). Dans ce modèle, des microfilaments de platinum-iridium (les microé lectrodes) sortent de l’extrémité interne de la macroélectrode standard (Fig. 1 et 2). L’implantation des micro-électrodes permet d’augmenter la résolution temporelle et spatiale de l’investigation électrophysiologique, puisque chaque contact de la microélectrode enregistre des potentiels de champs d’un petit groupe de neurones dans un volume estimé à environ 1 mm3. D’autres modèles ont été également développés, permettant à des microélectrodes (qui peuvent être aussi des tétrodes) de se déployer entre les plots des macro-électrodes (société DIXI). L’insertion des microélectrodes ne nécessite pas de modification substantielle de la procédure de calcul des trajectoires des électrodes intracérébrales, ni du geste chirurgical. Les signaux électrophysiologiques doivent être échantillonnés avec une fréquence très élevée (> 20 kHz ; dans notre centre à 32 kHz) pour obtenir des signaux ayant un ample spectre de fréquence. Ce dernier aspect est très important, car les signaux EEG (microEEG) doivent contenir les bandes de fréquence pour l’étude des LFP (c’est-à-dire les potentiels locaux de champ), mais aussi des fréquences plus élevées, afin de recueillir les potentiels d’action générés par les neurones (activité multi-unitaire ou MUA) (Fig. 1). De plus, la fréquence d’échantillonnage doit permettre d’enregistrer d’autres phénomènes neurophysiologiques comme les oscillations à haute fréquence (high frequency oscillations ou HFOs entre 80–500 Hz).

Spike sorting

À partir des enregistrements extracellulaires, il est possible d’identifier les neurones et de trier les différentes cellules grâce à l’utilisation d’algorithmes d’analyse du signal de plus en plus sophistiqués. Ces méthodes de « spike sorting » permettent de trier les différents neurones sur la base de plusieurs paramètres comme la morphologie de leur potentiel d’action et leur fréquence de décharge (interspike interval, ISI). D’importants efforts ont été consacrés au développement de méthodes capables d’identifier les différents sous-types de cellules (neurones pyramidaux versus interneurones) ou encore de classer les neurones à partir de leurs propriétés électrophysiologiques de décharge (regular spiking neurons, bursting neurons, etc.) (Fig. 1). Après avoir identifié les neurones uniques, plusieurs méthodes d’analyses doivent être employées pour évaluer les modifications de la décharge neuronale au cours des événements (time-locked analyses) détectés au niveau des LFPs. Cette approche expérimentale permet de développer une vision multi-échelle de l’activité cérébrale in vivo (Fig. 2).

Figure 1
A) Représentation schématique d’une macro-microélectrode. Les plots de la macroélectrode sont indiqués en noir. Le plot le plus profond est indiqué en vert. Les microélectrodes sont représentées en rouge.
B) Représentation schématique du signal EEG enregistré par le plot le plus profond de la macroélectrode intracérébrale.
C) Représentation schématiques des signaux enregistrés par les microélectrodes. En haut : potentiels de champ (LFPs) détectés par une microélectrode. Tracé central : le même signal, filtré au-delà de 300 Hz. Ce filtre supprime toutes les fréquences basses et laisse apparaître les potentiels d’action des neurones. L’ensemble des potentiels d’action générés par de multiples neurones, enregistrés au niveau extracellulaire, est défini comme activité multi-unitaire (Multi Unit Activity, MUA). En utilisant des algorithmes de spike-sorting, il est possible de trier les potentiels d’action et les classer sur la base de plusieurs caractéristiques. Tous les potentiels d’action ayant des caractéristiques comparables sont considérés comme générés par un neurone unique (Single Unit Activity, SUA).

Figure 2
A) Exemple d’enregistrement multiéchelle de l’activité cérébrale lors d’un enregistrement avec des macro-microélectrodes. De haut en bas : enregistrements EEG standard (macroLFP ; montage bipolaire) obtenu à partir des macroélectrodes. Enregistrement d’un tracé microEEG (MicroLFP) à partir des LFPs détectés par les microélectrodes. Activité multiunitaire, MUA (300-3 000 Hz) correspondant aux signaux microEEG. Comportement des différents cellules (SUA) au cours des enregistrements EEG : dans le raster plot chaque ligne horizontale correspond à l’activité d’une cellule unique. Chaque trait vertical indique un potentiel d’action. On distingue ainsi que plusieurs neurones déchargent de façon synchrone lors des activités lentes, visibles sur les microLFP.
B) Scanner cérébral montrant le trajet d’une électrode intracérébrale se terminant par des faisceaux de microélectrodes. Une magnification des microélectrodes (flèches rouges) est représentée.

Les microélectrodes, pour une meilleure compréhension de l’émergence des phénomènes épileptiques

Différentes études suggèrent que les enregistrements par microélectrodes peuvent identifier des activités pathologiques autrement non détectables au niveau des macroélectrodes adjacentes, telles que des anomalies intercritiques [2] ou des microdécharges critiques [3]. Les enregistrements in vivo par microélectrodes ont également permis d’analyser les dynamiques neuronales pendant les anomalies intercritiques [4, 5] et crises épileptiques spontanées, et notamment d’étudier la transition vers la décharge critique (ictogenèse). Alors qu’une crise épileptique est traditionnellement définie comme le résultat d’une « décharge excessive et hypersynchrone d’une population neuronale plus ou moins étendue au sein des réseaux neuronaux », la plupart des études par microélectrodes suggère un scénario différent. L’apparition des crises épileptiques semble marquée par un comportement assez variable et hétérogène des neurones, avec certaines cellules qui ne modifient pas leur taux de décharge, d’autres qui montrent une augmentation significative de leur décharge et d’autres encore qui semblent plutôt entrer dans un état d’inhibition transitoire [6-8]. Les mécanismes à la base de cette hétérogénéité n’ont pas encore été entièrement élucidés. Certaines données suggèrent que cette activité n’est pas casuelle, car les modalités de recrutement des différents neurones sont plutôt stéréotypées entre les crises d’un même patient [6]. Toutefois, d’autres études n’ont pas pu confirmer ces résultats.

Multi electrode recording

Des données obtenues à partir d’une matrice de microélectrodes appliquée dans la surface corticale (multi electrode recording, MEA) suggèrent une hypothèse capable d’intégrer ces résultats dans un cadre cohérent. Avec les MEA, il a été possible d’enregistrer, au cours d‘une crise, un « front d’onde critique », c’est-à-dire une frange d’intense activité unitaire qui se propage avec une vitesse inférieure à 1 mm/s à partir d’un sous-domaine (défini comme le « cœur ») [9]. Cette activité intense serait microscopique et non détectable au sein des LFP détectés par les macroélectrodes standard. De façon intéressante, le marqueur neurophysiologique du « cœur critique » serait caractérisé par une modification de la morphologie des potentiels d’action [10]. Ce qui entoure le « cœur » est défini comme la « pénombre ». Ce sous-domaine fonctionnel de la région épileptogène serait par contre caractérisé par une activité très hétérogène au niveau microscopique. Une autre observation étonnante, obtenue à partir des microélectrodes, concerne le rôle apparemment paradoxal des interneurones lors du début d’une crise épileptique.

Low-voltage fast activity

Plusieurs études suggèrent qu’un pattern de début de crise fréquemment identifié pendant les enregistrements SEEG, constitué par l’apparition d’une activité focale et rapide de bas voltage (low-voltage fast activity), serait le résultat d’un recrutement précoce des inter-neurones inhibiteurs qui précède la décharge des neurones pyramidaux [6, 11]. Cette observation défie la vision traditionnelle des inter-neurones comme des cellules impliquées uniquement dans l’inhibition des décharges critiques et au contraire identifie les neurones GABAergiques comme des cellules participant potentiellement à l’initiation des crises épileptiques.

Conclusions et directions futures

Plusieurs questions restent sans réponse et font l’objet d’investigations en cours. L’amélioration des méthodes de tri des potentiels d’action et de notre capacité de classer les différents types de neurones in vivo reste un défi afin d’accéder à une meilleure compréhension de la dynamique de décharges des neurones lors des activités épileptiques. Les enregistrements par microélectrodes, à l’avenir, nous diront si l’apparente hétérogénéité de la décharge neuronale lors des épisodes critiques (et intercritiques) est le résultat d’une différente organisation fonctionnelle de la région cérébrale impliquée dans la genèse de la décharge. Une autre question concerne la mise en jeu de différents types de neurones pendant les patterns critiques identifiés lors des explorations SEEG. Ces explorations devraient aussi nous permettre de comprendre comment des anomalies cérébrales très épileptogènes (comme les malformations du développement du cortex ou certaines néoplasies bénignes) sont capables de générer des anomalies épileptiques. L’ensemble de ces informations devrait nous permettre une meilleure compréhension de la physiopathologie des épilepsies focales et l’identification de nouvelles cibles thérapeutiques.

Valerio Frazzini déclare ne pas avoir de lien d’intérêt. Vincent Navarro déclare avoir participé à des boards pour GW Pharma et UCB.

Correspondance
valerio.frazzini@icm-institute.org

Bibliographie

1. Ward AA, Thomas LB. The electrical activity of single units in the cerebral cortex of man. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1955 ; 7: 135–6.
2. Schevon CA, Ng SK, Cappell J et al. Microphysiology of epileptiform activity in human neocortex. J Clin Neurophysiol 2008 ; 25 : 321–30.
3. Stead M, Bower M, Brinkmann BH et al. Microseizures and the spatiotemporal scales of human partial epilepsy. Brain 2010 ; 133 : 2789–97.
4. Keller CJ, Truccolo W, Gale JT et al. Heterogeneous neuronal firing patterns during interictal epileptiform discharges in the human cortex. Brain 2010 ; 133 : 1668–81.
5. Alvarado-Rojas C, Lehongre K, Bagdasaryan J al. Single-unit activities during epileptic discharges in the human hippocampal formation. Front Comput Neurosci 2013 ; 7 : 140.
6. Truccolo W, Donoghue JA, Hochberg LR et al. Single-neuron dynamics in human focal epilepsy. Nat Neurosci 2011 ; 14 : 635-41.
7. Weiss SA, Alvarado-Rojas C, Bragin A et al. Ictal onset patterns of local field potentials, high frequency oscillations, and unit activity in human mesial temporal lobe epilepsy. Epilepsia 2016 ; 57 : 111–21.
8. Lambrecq V, Lehongre K, Adam C, Frazzini V et al. Single-unit activities during the transition to seizures in deep mesial structures. Ann Neurol 2017 ; 82 : 1022–8.
9. Liou JY, Smith EH, Bateman LM et al. A model for focal seizure onset, propagation, evolution, and progression. eLife 2020 ; 23 : e50927.
10. Merricks EM, Smith EH, Emerson RG et al. Neuronal Firing and Waveform Alterations through Ictal Recruitment in Humans. J Neurosci 2021 ; 41 : 766-79.
11. Elahian B, Lado NE, Mankin E et al. Low-voltage fast seizures in humans begin with increased interneuron firing. Ann Neurol 2018 ; 84 : 588–600.