Les modèles de cerveaux sont des outils essentiels à la recherche en cartographie cérébrale. Ils nous permettent de relier les données à un espace anatomique de référence. Pourtant, les modèles existants sont limités à une échelle macroscopique, et les données à l’échelle microscopique manquent. BigBrain est un modèle 3D ultrahaute résolution (20 µm, proche de la taille des neurones) du cerveau humain. C’est le résultat de collaborations entre le McGill Centre for Integrative Neuroscience (MCIN) et le Forschungszentrum Jülich (Allemagne) dans le cadre d’un projet européen sur le cerveau humain.
BigBrain a été créé par la reconstruction de 7404 lames histologiques prélevées sur le cerveau paraffiné d’un homme de 65 ans. Ce traitement histologique a été effectué à Julich, à l’aide d’un microtome à grande échelle. Les défauts histologiques comme les déchirures, les plis, les distorsions, les problèmes d’homogénéité, la cristallisation, et l’absence et le déplacement de tissus ont été corrigés manuellement et par réparation automatisée de manière à rétablir l’intégrité de toutes les lames. Le modèle cérébral complet a ensuite été reconstruit en 3D. Un volume de calcul considérable a été traité à l’aide d’infrastructures haute performance de Calcul Canada. Des récents progrès en capacité de calcul et en analyse d’images ont permis de surmonter de nombreuses difficultés liées à la reconstruction du modèle en 3D, notamment la complexité des plis du cortex cérébral et la taille conséquente du cerveau, qui abrite 86 milliards de neurones. En raison de sa résolution, le jeu de données est particulièrement volumineux (1 téraoctet) par rapport aux anciens atlas du cerveau.
BigBrain est un outil gratuit et accessible au public qui, en permettant d’extraire des données microscopiques utiles en modélisation et en simulation, révolutionne notre compréhension neuroanatomique du cerveau humain. Aucun autre atlas du cerveau ne permet l’extraction de données à l’échelle des couches, des colonnes, des microcircuits ou des neurones du cortex. Pourtant, ces données sont absolument nécessaires à la compréhension des mécanismes neurobiologiques de la mémoire, du langage, des émotions et d’autres processus neuronaux. En intégrant les données microscopiques et macroscopiques (les cellules à leur fonctionnement dans les systèmes cognitifs et au cerveau dans son ensemble), BigBrain peut nous donner une meilleure compréhension de l’organisation du cerveau. Il permet en outre d’éprouver des hypothèses portant sur les chemins optimaux entre les régions interconnectées du cortex ou sur l’organisation des motifs génétiques, redéfinissant ainsi les cartes neuroanatomiques classiques comme celles de Brodmann et de von Economo.
