Ce blessé, ce malade est-il conscient ? Les médecins et soignants se posent régulièrement la question quand ils sont appelés à traiter des personnes en état végétatif. Il est important de savoir si une personne présentant une apparence de perte de conscience conserve un minimum de jugement. La façon dont le personnel de santé se comportera avec elle sera très différente dans un cas ou dans l’autre. La question se pose également face à des délirants non pathologiques, nombreux dans les EPHAD (établissements de retraite) .
Pour répondre à cette question, fondamentale afin de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau, le neuroscientifique Giulio Tononi avait en 2004 à l’Université de Madison (Etats-Unis) proposé une Théorie de l’Information Intégrée ou ITT. Celle-ci semble reposer sur une évidence : une entité produit plus d’information (autrement dit en ce cas un plus haut niveau de conscience) quand ses composantes sont intégrées plutôt que lorsqu’elles travaillent indépendamment les unes des autres. Autrement dit, le tout est plus grand que ses parties. Ce principe concernant les cerveaux peut s’appliquer très généralement, que ce soit dans les ordinateurs ou dans les médias d’information.
L’ITT pense pouvoir en conséquence calculer une valeur mathématique définissant le niveau de conscience, dit phi. Mais le faire suppose un grand nombre de calculs et de points d’interaction (nodes).
Aujourd’hui phi serait calculable pour un système ne présentant pas plus que dix nodes. Si les 86 milliards de neurones du cerveau humains étaient considérés chacun comme un node, le calcul serait impossible.
Pour faire face à cette difficulté, des chercheurs de l’Université du Western Ontario (Canada) ont calculé des versions simplifiés de phi s’appliquant à de petites aires du cerveau bien définies considérées comme des nodes. Ceci a été fait chez 17 personnes ayant accepté à l’initiative de Giulio Tononi des scans du cerveau par fMRI et présentant des états de conscience différents, de l’éveil jusqu’au sommeil artificiel.
https://en.wikipedia.org/wiki/Functional_magnetic_resonance_imaging
Comme il fallait s’y attendre, les aires de l’attention fronto pariétales et dorsales montrèrent une activité décroissante depuis l’éveil jusqu’à une anesthésie profonde. Les autres aires ont manifesté des activités variables que l’on pourrait interpréter comme des états de conscience intermittents et plus ou moins prononcés. Ceci confirme la constatation que des flashs de conscience peuvent toujours se produire chez un malade ou un vieillard ayant, selon l’expression, perdu la boule.
Référence
An implementation of integrated information theory in resting-state fMRI
An implementation of integrated information theory in resting-state fMRI
- Idan E. Nemirovsky,
- Nicholas J. M. Popiel,
- Jorge Rudas,
- Matthew Caius,
- Lorina Naci,
- Nicholas D. Schiff,
- Adrian M. Owen &
- Andrea Soddu
volume6, Article number: 692 (2023)
Abstract
Integrated Information Theory was developed to explain and quantify consciousness, arguing that conscious systems consist of elements that are integrated through their causal properties. This study presents an implementation of Integrated Information Theory 3.0, the latest version of this framework, to functional MRI data. Data were acquired from 17 healthy subjects who underwent sedation with propofol, a short-acting anaesthetic. Using the PyPhi software package, we systematically analyze how Φmax, a measure of integrated information, is modulated by the sedative in different resting-state networks. We compare Φmax to other proposed measures of conscious level, including the previous version of integrated information, Granger causality, and correlation-based functional connectivity. Our results indicate that Φmax presents a variety of sedative-induced behaviours for different networks. Notably, changes to Φmax closely reflect changes to subjects’ conscious level in the frontoparietal and dorsal attention networks, which are responsible for higher-order cognitive functions. In conclusion, our findings present important insight into different measures of conscious level that will be useful in future implementations to functional MRI and other forms of neuroimaging.
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