Neurocognitive reorganizations of language and memory in temporal lobe epilepsy : a multimodal connectivity-based approach

The analysis and integration of multimodal data to elucidate the neural processes and networks underlying cognition and behavior are one of the main challenges of this 21st century in cognitive neuroscience. This thesis aims at identifying the typical but also atypical neurocognitive profiles (i.e. signatures embedding cognition and biomarkers) presented by patients suffering from pharmaco-resistant temporal epilepsy (TLE) in particular. More precisely and across several studies, we sought to estimate the macroscopic topology, intensity, and nature of the brain changes in patients by using different magnetic resonance imaging (MRI) methods, involving respectively structure (diffusion MRI) and function (task and resting-state fMRI). We adopt a connectivity-based approach, enabling us to model the different information extracted from these modalities as informative networks. We link this information with neuropsychological scores and clinical data to assess neuroplasticity efficiency. To tackle neurocognitive modifications in patients we focused all through our studies on the language-and-memory functioning (Language-and-Memory Network; LMN), particularly vulnerable in the temporal lobe epilepsy affection. From that perspective, we propose a comprehensive model of the reorganization observed in these patients. Next to the identification of patterns typically observed in TLE, we also propose an investigative method to apprehend inter- and intra-individual variability. And finally, we suggest perspectives for the statistical integration of multimodal data to develop ever more detailed and integrative models. Overall, we endeavor to respond to both fundamental and clinical contemporary questions to enrich the current literature and provide new tools for tomorrow's medicine.; L'analyse et l'intégration de données multimodales pour élucider les processus et réseaux cérébraux qui sous-tendent la cognition et le comportement est l'un des principaux défis de ce 21ème siècle en neurosciences cognitives. Cette thèse vise à identifier les profils neurocognitifs (c'est-à-dire les signatures intégrant cognition et biomarqueurs) typiques mais aussi atypiques présentés notamment par les patients souffrant d'épilepsie temporale pharmaco-résistante. Plus précisément et à travers plusieurs études, nous avons cherché à estimer la topologie, l'intensité et la nature des changements macroscopiques cérébraux pouvant être observés chez les patients, en utilisant différentes méthodes d'imagerie par résonance magnétique (IRM) qui impliquent respectivement la structure (IRM de diffusion) et le fonctionnement cérébral (IRM de tâche et de repos). Nous adoptons une approche basée sur la connectivité, ce qui nous permet de modéliser les informations extraites de ces diverses modalités sous forme de réseaux d'information. Nous nous efforçons ensuite de relier ces informations aux scores neuropsychologiques et aux données cliniques afin notamment d’identifier l'efficience des réorganisations mises en place. Pour aborder les modifications neurocognitives chez les patients, nous nous sommes concentrés tout au long de nos études sur le fonctionnement du langage et de la mémoire (Language-and-Memory Network ; LMN) particulièrement vulnérable dans l’épilepsie du lobe temporal. Dans cette perspective, nous proposons un modèle neurocognitif compréhensif des réorganisations observées chez ces patients. En complément de l'identification des patterns de neuroplasticité typiquement observés dans l'épilepsie temporale, nous proposons également une méthode d'investigation pour appréhender la variabilité inter- et intra-individuelle. Enfin, nous proposons des perspectives d'intégration statistique des données multimodales pour tendre vers des modèles toujours plus détaillés et intégratifs. Dans l'ensemble, nous cherchons à répondre aux questions fondamentales, conceptuelles et cliniques contemporaines afin d'enrichir la littérature actuelle et de fournir de nouveaux outils pour la médecine de demain.