- L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est utilisée depuis longtemps comme outil majeur pour mesurer l’activité cérébrale, mais une étude récente remet fondamentalement en cause la précision de son interprétation
- Les résultats montrent qu’il n’existe pas de lien généralement valable entre les variations de concentration en oxygène mesurées par IRM et l’activité neuronale réelle
- Lors des expériences, dans environ 40 % des cas, le signal IRMf augmentait alors que l’activité cérébrale diminuait ; à l’inverse, des cas où le signal diminuait tandis que l’activité augmentait ont aussi été observés
- Le cerveau semble répondre à ses besoins énergétiques en extrayant plus efficacement l’oxygène du sang déjà présent, sans augmenter le débit sanguin
- Cette découverte marque un tournant important pour la manière d’interpréter les recherches sur les troubles mentaux et neurologiques, ainsi que pour le développement de modèles fondés sur le métabolisme énergétique du cerveau
Effondrement des hypothèses existantes sur l’interprétation du signal IRMf
- Depuis environ 30 ans, l’IRMf est un outil central de la recherche sur le cerveau, mais des chercheurs de la TUM et de la FAU ont démontré que son interprétation pourrait ne pas refléter l’activité neuronale réelle
- L’étude a été publiée dans Nature Neuroscience
- Elle confirme qu’il n’existe pas de corrélation universelle entre la teneur en oxygène mesurée par IRM et l’activité neuronale
- Les expériences ont montré que dans environ 40 % des cas, une hausse du signal IRMf était en réalité associée à une baisse de l’activité cérébrale
- Inversement, des cas où une baisse du signal coïncidait avec une hausse de l’activité ont également été constatés
- Cela révèle que l’hypothèse traditionnelle — « hausse de l’activité → hausse du débit sanguin → satisfaction de la demande en oxygène » — était erronée
Conception expérimentale et méthode de mesure
- Les chercheurs ont demandé à plus de 40 participants en bonne santé d’effectuer diverses tâches, notamment du calcul mental et le rappel de souvenirs autobiographiques
- Ils ont simultanément mesuré la consommation réelle d’oxygène grâce à une nouvelle technique d’IRM quantitative
- Les résultats variaient selon la tâche et la région cérébrale, et ont confirmé qu’une hausse de la consommation d’oxygène n’entraîne pas forcément une augmentation du débit sanguin
- Par exemple, dans les zones liées au calcul, l’efficacité d’extraction de l’oxygène augmentait sans changement du débit sanguin
- Autrement dit, le cerveau répond à sa demande énergétique sans augmenter le volume du flux sanguin
Impact sur la recherche sur les maladies cérébrales
- Les travaux existants qui utilisent les variations du débit sanguin comme indicateur de l’activation neuronale doivent être réévalués
- Cela soulève la possibilité d’erreurs d’interprétation dans les recherches sur les troubles mentaux et neurologiques, comme la dépression ou Alzheimer
- En particulier, chez les personnes âgées ou les patients présentant des altérations vasculaires, les mesures pourraient refléter des différences vasculaires plutôt que des déficits neuronaux
- Des résultats antérieurs obtenus chez l’animal vont également dans ce sens
Proposition d’une nouvelle approche d’analyse
- Les chercheurs proposent de combiner l’approche IRM classique avec des mesures quantitatives
- Cela pourrait servir de base à la construction future de modèles cérébraux fondés sur l’énergie
- Au lieu de simples cartes d’activation, l’analyse pourrait évoluer vers une représentation de la quantité réelle d’oxygène et d’énergie consommée pour le traitement de l’information
- Cela ouvre la voie à une mesure en valeurs absolues des changements du métabolisme énergétique liés au vieillissement, aux troubles psychiatriques et aux maladies neurodégénératives
Contexte de l’étude et informations de publication
- L’étude a été menée au Neuro-Head Center de l’hôpital universitaire de la TUM
- Elle a bénéficié d’un financement Starting Grant du Conseil européen de la recherche (ERC)
- Article : BOLD signal changes can oppose oxygen metabolism across the human cortex,
Nature Neuroscience, 12 décembre 2025, DOI : 10.1038/s41593-025-02132-9
1 commentaires
Réactions sur Hacker News
J’ai autrefois travaillé dans une startup de recherche sur les BMI et j’ai eu l’occasion d’utiliser des équipements coûteux de mesure des signaux neuronaux comme l’EEG et l’IRMf
J’ai vite compris que le rapport signal/bruit (SNR) était tellement faible qu’il était presque impossible d’obtenir des résultats reproductibles
J’ai vu un article affirmant qu’un modèle de deep learning avait prédit, à partir de signaux IRMf, les images auxquelles une personne pensait, et quand j’ai demandé : « Le deep learning trouve justement des motifs même dans du bruit aléatoire, non ? Ce n’est pas du surapprentissage ? », je n’ai pas eu de réponse claire
Un mois plus tard, des articles du genre « l’IA lit désormais vos pensées » sont sortis, ce qui m’a sidéré
Donc quand quelqu’un dit « la pleine conscience modifie les ondes cérébrales », j’ai tendance à répondre : « si c’est basé sur de l’EEG, c’est difficile à considérer comme fiable »
Cela dit, personnellement, j’ai l’impression que ça m’aide
L’important, c’est de traiter le mouvement et le bruit physiologique comme des problèmes de premier ordre, et d’appliquer des critères stricts de qualité des données
La conclusion sur le surapprentissage du deep learning semble trop généralisée
En revanche, on ne sait pas clairement si l’IRMf dispose d’une qualité de signal comparable
Si le protocole expérimental est solide, cela peut rester intéressant même sans grande expertise en IRMf
Cet article soutient plutôt que le flux sanguin lui-même ne reflète pas utilement l’activité cérébrale
Je me souviens avoir lu pendant mes études de master un article montrant une activité cérébrale statistiquement significative chez un saumon mort
À l’époque, je m’étais dit : « ça, c’est du niveau prix Ig Nobel »
Elle montrait que, sans correction statistique appropriée en IRMf, on pouvait obtenir des faux positifs, et elle a reçu un prix Ig Nobel en 2012
En tant qu’ingénieur logiciel dans ce domaine, je comprends que cette étude essaie de valider le signal BOLD existant à l’aide d’une autre technique d’IRM
Mais les deux méthodes reposent sur de nombreuses hypothèses statistiques et étapes de traitement des données, ce qui introduit déjà de l’incertitude
Par exemple, on applique des traitements arbitraires du type « si le signal est trop rugueux, on le lisse avec un filtre gaussien »
Donc je pense qu’il est difficile d’affirmer que « le signal B montre que le signal A ne reflète pas l’activité cérébrale réelle »
L’article précise aussi qu’ils ont utilisé de l’IRM quantitative à la place, faute de scanner PET
Pour une vraie validation, il faudrait répéter l’expérience avec plusieurs modalités, comme l’IRMf, le PET, etc.
La TUM dispose bien d’un équipement PET (lien)
À ma connaissance, c’est surtout utilisé à des fins cliniques
Je me souviens qu’à l’époque de mon master à l’UCSD, l’article d’Ed Vul, « Voodoo Correlations in Social Neuroscience », avait déclenché une énorme controverse
Il pointait le problème des corrélations excessives dans les études IRMf, et le titre a fini par être atténué avant publication
Vul était alors dans sa première année comme professeur assistant, et il m’avait donné l’impression d’un génie osant défier tout un champ disciplinaire
On peut voir l’article et des commentaires associés ici, ici et ici
La plupart des commentaires dans ce fil semblent avoir été écrits par des personnes qui ne sont pas spécialistes de l’imagerie
Beaucoup de remarques paraissent influencées par la vulgarisation scientifique
La littérature existe déjà, donc chacun peut aller la consulter
Le minimum serait de donner au moins quelques articles ou ressources à consulter
On ne m’a même pas expliqué pourquoi on me la faisait
Cela rappelle l’étude IRMf sur le saumon mort (lien)
L’IRMf est depuis longtemps critiquée pour sa base scientifique fragile
Aujourd’hui, les corrections pour comparaisons multiples comme Bonferroni ou le FDR font partie de la procédure standard
Le poster original est visible ici
Je ne réalisais pas que cela remontait déjà à si longtemps
Dans le même registre, il existe une étude selon laquelle les psychédéliques perturbent le couplage entre flux sanguin cérébral et activité neuronale
Cela remet en question des travaux antérieurs qui interprétaient l’augmentation du flux sanguin en IRMf comme une hausse de l’activité cérébrale
lien
Mais en pratique, on a souvent ignoré des facteurs simples comme les mouvements du corps ou les réactions physiologiques
En voyant des personnes sous hallucinations en club, j’avais le sentiment que leur système vasculaire était en suractivation
Du coup, je reste sceptique face à l’idée que « l’état psychédélique augmente la connectivité cérébrale »
Pendant mes études de licence, j’ai participé à un projet qui accélérait l’analyse IRMf avec MapReduce et des GPU (lien)
C’était en 2014, mais à voir la situation aujourd’hui, pas grand-chose n’a changé
Il est dangereux de promouvoir l’IRMf ou les scans SPECT auprès du grand public comme des outils de diagnostic psychiatrique
Des médecins influenceurs comme le Dr Amen vendent des scans à plusieurs milliers de dollars, mais les preuves scientifiques sont insuffisantes et l’assurance ne les couvre pas
Quand on montre aux gens des images du cerveau colorisées, ils ont tendance à les juger scientifiquement fiables, alors que cela ressemble à une phrénologie moderne non invasive
Quand je travaillais il y a 30 ans au Cognitive Neurophysiology Lab, tout cela était déjà connu
Cet article semble surtout vouloir le rappeler au grand public
C’est pourquoi ce type de discussion mérite d’être régulièrement rappelé au public
Par exemple à cause de processus comme l’élimination des déchets ?
Bien sûr, il existe aussi des facteurs non neuronaux ou des réponses à corrélation négative qui restent mystérieux