Les études menées en recherche préclinique s’appuient sur des modèles expérimentaux mimant les pathologies étudiées. Elles participent à une meilleure compréhension des mécanismes physiopathologiques ainsi qu’au développement et à la validation de nouvelles approches thérapeutiques. Dans ce contexte, l’imagerie biomédicale joue un rôle clé dans la mesure où elle permet d’accéder à des informations anatomiques et fonctionnelles qui peuvent être considérées dans certaines maladies comme des biomarqueurs d’un grand intérêt. Ces biomarqueurs peuvent être translationnels (applicables à l’imagerie clinique). Ils ont un intérêt à la fois diagnostique et thérapeutique car ils permettent respectivement d’évaluer le stade d’avancement de la pathologie et l’efficacité d’un traitement médicamenteux.
Les données d’imagerie exploitées en recherche préclinique peuvent être produites in vivo et de façon répétée avec des systèmes adaptés tels que l’IRM, la TEP mais également post mortem avec des techniques de marquages histologiques des échantillons biologiques. Ces dernières ouvrent la voie à des analyses précises grâce à une très grande variété de marqueurs spécifiques et rendent possible l’observation à l’échelle cellulaire (microscopie). En complément, l’utilisation de méthodes d’analyses computationnelles contribue à améliorer l’exploitation de ces données en proposant des solutions de mise en correspondance de données multimodales ainsi que des méthodes d’analyses statistiques de plus en plus performantes et efficaces qui tirent partie des derniers développements informatiques matériels et algorithmiques.
Ce cours présentera ces différents aspects à travers plusieurs études de biomarqueurs (métabolisme du glucose et charge amyloïde) réalisées sur des images cérébrales d’un modèle murin transgénique de la maladie d’Alzheimer sur la plateforme d’imagerie préclinique MIRCen (Molecular Imaging Research Centre, CEA-INSERM).
