Temporal Networks : from network theory to brain science - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2021

Temporal Networks : from network theory to brain science

Réseaux temporels: de la théorie des réseaux à la neuroscience

Résumé

Network science is a fundamental framework to unveil the organizational principles of complex systems. In neuroscience network theoretic approaches have been used to uncover inherent properties of brain networks. In the brain networked systems span across different spatial scales: nodes in a network can represent individual neurons, populations of neurons up to brain areas. In my thesis I study the dynamic reconfiguration of the Functional Connectivity (FC) of brain networks, translating the time-varying FC into a temporal network framework. The study of temporal networks (TNs) uncovers the underlying properties of a complex networked system evolving in time by keeping track of the time-ordering or the simultaneity of connections. In this work I analyze brain TNs at different spatial scales. I show how sequences of activation of transient cell assemblies at the micro-scale can be translated into a TN formalism. Extracting the time resolved FC of a network of neurons by measuring the amount of shared information between their firing patters, I capture the different meta-stable states of a TN of neurons in terms of the dynamic recruitment into the layers of an overall persistent core-periphery organization, and in terms of the liquidity of the FC. I characterise typical behaviors of nodes in this functional TN within states by means of network theoretic measures, showing how a variety of hub-like neuronal behaviors arise and that the prominence of a node in a network changes from a network state to the other, and is not significantly related to the anatomy or physiology of cells. At the macro-scale, I present a novel approach to study the arising of aphasia as a post-seizure symptom in human epileptic patients. I extract a multi-layer, time varying FC whose edges in each layer represent the synchronous activity in a different frequency band of pairs of SEEG signals. I study the dynamic reconfiguration of communities of nodes within each layer by extracting a stream of time-windowed module allegiance (MA) matrices. Finding discrete states of MA, I show how they relate to the different periods of a recording, in particular identifying two states that most relate to the language impairments. I describe how the relations between the community dynamics in different layers are affected by the seizure. I therefore describe how this ongoing research could assess the involvement of the language system in a multi-frequency dynamic re-organization of FC, giving rise to aphasia as product of post-ictal disordered communication among language brain areas. Lastly, I investigate the relation between the simultaneity of connections in a TN and the existence of relevant structures. In particular, I describe how important nodes in a TN interact with each other forming simultaneously connected structures, contributing to the novel definition of the temporal rich club (TRC): a temporally cohesive structure involving the most connected nodes in a time-varying network, that remains more stable over a certain time-span than expected from chance. I show how TRCs can transiently arise even in networks where a static rich club is not present and that different TRCs can relate to different moments of interest of the network’s evolution. Furthermore, I investigate the role of TRC in spreading processes on TNs, such as diffusion of information in a network of interacting neurons (or social contacts), unveiling how a TRC can foster the spreading. This thesis thus provides evidence that temporal network approaches can shed light on the roles of different neurons or brain areas in the communication dynamics in brain networks and on how different regimes of the dynamic reconfiguration of FC relate to cognitive dysfunctions. My work also introduces the novel definition of the temporal rich club, thus contributing to the growing repertoire of methods and tools to analyze and describe temporal networks in general.
Le plan de ce manuscrit est le suivant : — Dans le chapitre 1, je présente les notions et concepts de base de la science des réseaux qui sont les plus pertinents pour mon travail. Je décris ensuite comment ces concepts doivent être repensés et adaptés pour convenir à l’analyse des réseaux temporels, en accordant une attention particulière aux définitions qui sont les plus importantes pour mon travail original. — Le chapitre 2 représente un résumé des principaux résultats de l’utilisation de la science des réseaux pour étudier les systèmes en réseau dans le cerveau. Je présente ici les propriétés des réseaux cérébraux structurels et fonctionnels, et je souligne comment mon travail va dans le sens de la découverte du lien manquant entre ces deux dimensions de la connectivité, à travers la dynamique. Je présente également et passe brièvement en revue deux systèmes cérébraux spécifiques qui font l’objet de mes recherches : l’hippocampe, à l’échelle micro, et le système du langage, à l’échelle macro. Je décris aussi brièvement une condition pathologique spécifique, l’épilepsie, car une partie de mon travail vise à décrire les changements majeurs qui se produisent dans la connectivité des réseaux cérébraux épileptiques. — Dans le chapitre 3, je présente mon premier projet de recherche. Ici, je montre comment les séquences d’activation d’assemblées cellulaires transitoires à l’échelle micro, dans la formation hippocampique de rats anesthésiés, peuvent être tra- duites dans un formalisme de réseau temporel. Ici, j’extrais la CF résolue dans le temps d’un réseau de neurones en mesurant la quantité d’informations partagées entre leurs rythmes de décharge. Je décris ensuite les différents états méta-stables (états du réseau) de ces neurones partageant l’information en termes de recrutement variable dans le temps dans les différentes couches d’une organisation globale persistante cœur-périphérie du réseau, et en termes de taux 3 de changement, la liquidité, de leurs connexions fonctionnelles. Je caractérise ensuite les comportements typiques des nœuds de ces réseaux fonctionnels au sein des états du réseau au moyen de mesures de la théorie des réseaux, montrant ainsi comment, dans le cadre de cette vision théorique de l’information et des réseaux des assemblées de cellules, une variété de comportements neuronaux de type hub apparaît. En outre, je décris comment la proéminence d’un nœud par rapport aux autres dans un réseau change, également de manière drastique, d’un état du réseau à l’autre, et n’est pas liée de manière significative à la localisation anatomique ou aux propriétés physiologiques des cellules. — Dans le chapitre 4, je décris une deuxième étude dans laquelle je m’attaque à l’analyse des réseaux cérébraux à macro-échelle variant dans le temps. Je présente ici une nouvelle approche pour étudier l’apparition, et peut-être les mécanismes sous-jacents, de l’aphasie comme symptôme post-crise chez les patients épileptiques humains. J’extrais un CF résolu dans le temps comme un réseau multicouche variant dans le temps dont les liens dans les différentes couches représentent l’activité cohérente en phase dans différentes bandes de fréquence des signaux enregistrés par des électrodes intracrâniennes implantées chez des patients épileptiques pharmaco-résistants. J’étudie le recrutement ou le rejet dynamique de nœuds dans ou hors de différentes communautés au sein de chaque couche en extrayant un flux de matrices "module allegiance" à fenêtre temporelle. En récupérant des états méta-stables discrets d’allégeance aux modules, je montre comment ils se rapportent aux différentes périodes d’un enregistrement, en identifiant notamment deux états qui se rapportent le plus aux symptômes de troubles du langage évalués par les médecins pendant la récupération des patients après une crise. Je décris également comment les relations entre la dynamique de la communauté des nœuds dans différentes couches, c’est-à-dire les bandes de fréquence (de delta, 1-4Hz,àgamma,20−40Hz), sont également affectées par la crise et spécule sur les implications sur le système du langage. Je discute donc de la façon dont cette recherche en cours pourrait éventuellement évaluer l’implication du système du langage dans une réorganisation multifréquence de la dynamique de la CF. Je décris en fait comment cela pourrait conduire à une communication désordonnée induite par la crise entre les zones cérébrales liées au langage, donnant ainsi lieu à l’aphasie comme un effet de déconnexion fonctionnelle transitoire. Cette étude permet d’introduire une nouvelle façon de comparer non seulement les réseaux instantanés, mais aussi les propriétés du flux de réseau à différents moments, ce qui peut avoir une application générale dans les études de réseau temporel au-delà du problème spécifique. — Dans le chapitre 5, j’étudie la relation entre la simultanéité des connexions dans un réseau temporel général et l’existence de structures pertinentes. En particulier, je me concentre sur la question fondamentale de savoir comment discerner si les nœuds importants, prominents, d’un réseau temporel interagissent entre 4 eux, donnant lieu à des structures cohésives temporelles. À cet égard, je présente une nouvelle définition du rich club temporel comme une structure impliquant les nœuds les plus connectés dans un réseau variant dans le temps, qui reste plus stable sur un certain laps de temps que ce qui est attendu si les connexions étaient établies au hasard. J’étudie la temporalité pure d’une telle structure, en soulignant comment les clubs riches temporels peuvent apparaître de manière transitoire même dans des réseaux où un rich club statique ne peut être retrouvé, et comment différents rich clubs temporels peuvent être liés à différents moments d’intérêt de l’évolution du réseau dynamique. En outre, j’étudie le rôle de cette structure dans les processus de propagation sur les réseaux temporels, en dévoilant comment un groupe temporellement cohésif de nœuds importants peut favoriser la propagation d’un pathogène dans un réseau de contacts sociaux. Je conclus ce manuscrit par le chapitre 6, où je discute de la signification de mes résultats, en précisant où se situe mon travail dans le cadre plus large de la neuroscience des réseaux et dans le domaine encore plus large des réseaux temporels.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-03552035 , version 1 (02-02-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03552035 , version 1

Citer

Nicola Pedreschi. Temporal Networks : from network theory to brain science. Statistical Mechanics [cond-mat.stat-mech]. Aix-Marseille university, 2021. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-03552035⟩
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