Neuroinflammation du système nerveux central

Initialement conçue comme une maladie inflammatoire multifocale de la substance blanche cérébrale (SB), la sclérose en plaques (SEP) est aujourd'hui considérée comme une maladie complexe, impliquant des processus pathologiques focaux et diffus – inflammation, démyélinisation, perte axonale, remyélinisation – survenant dans l'ensemble du système nerveux central (SNC) et déterminant le phénotype clinique au fil du temps. Ces processus se déroulent différemment dans l'espace et le temps selon les patients, contribuant à l'hétérogénéité du phénotype clinique, du pronostic et de la réponse au traitement. L'accumulation progressive et continue du handicap est liée à une inflammation chronique diffuse généralisée et à une neurodégénérescence. Largement négligée par le passé, l'atteinte corticale joue un rôle particulièrement important dans la progression du handicap.

In vivo, l'évaluation radiologique de la SEP peut être considérablement améliorée, car les techniques d'IRM conventionnelles ne fournissent malheureusement qu'une représentation fragmentaire des multiples processus en cours dans le cerveau atteint de SEP. C'est particulièrement le cas pour la pathologie corticale.

Notre activité de recherche se concentre sur la caractérisation et la modélisation de la pathogénèse de la SEP et d'autres maladies inflammatoires du SNC, à l'aide de techniques d'imagerie avancées : IRM quantitative multi-contraste à 3 et 7 Tesla, ainsi que TEP-TDM. Notre objectif ultime est de développer et de valider de nouveaux biomarqueurs d'imagerie capables de capturer les multiples processus pathologiques à l'œuvre dans les maladies inflammatoires du SNC. Cela permettrait un diagnostic précoce, la prédiction de la progression de la maladie ainsi que la mise en place de traitements personnalisés et opportuns.

Notre groupe s'appuie sur l'expertise spécifique à chaque maladie et les compétences méthodologiques de neurologues, neuropathologistes, physiciens de l'IRM et ingénieurs spécialisés en analyse de données. Les collaborations internationales contribuent à renforcer cette approche interdisciplinaire.

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