Ce travail s’inscrit dans le cadre du développement d’interfaces cerveau-machine dédiées à la restauration de la mobilité pour des patients souffrant de handicaps moteurs chroniques sévères. Les solutions technologiques proposées reposent sur le décodage des signaux cérébraux acquis au niveau du cortex moteur, afin d’extraire les intentions de mouvement (Benabid et al, The Lancet Neurology, 2019 ; Lorach et al, Nature 2023). Ces intentions servent de commandes pour des systèmes de compensation motrice. Notre équipe est pionnière dans ce domaine, ayant développé WIMAGINE, l’un des premiers implants chroniques sans fil, ainsi qu’un décodeur et des effecteurs adaptés aux besoins des patients paraplégiques ou tétraplégiques.
La recherche proposée fait suite à une première thèse dont l’objectif était de concevoir un circuit intégré spécifique, capable de répliquer les performances du décodeur de signaux cérébraux avec une consommation énergétique extrêmement réduite, en utilisant un modèle fixe. Cependant, en raison des changements de stratégie de l’utilisateur ou de l’évolution naturelle de ses structures cérébrales, les performances du modèle de décodage tendent à se dégrader au fil des mois, nécessitant une recalibration régulière. Des premières stratégies de compensation de ces phénomènes ont été identifiées. L’objectif du candidat sera de perfectionner ces stratégies et de proposer une implémentation sous la forme d’un circuit numérique à très basse consommation.
La thèse se déroulera à Grenoble, au sein d’une équipe projet dynamique composée d’experts reconnus dans la conception et la validation clinique des interfaces cerveau-machine. L’équipe se distingue particulièrement dans la conception de circuits intégrés spécifiques et le développement d’algorithmes de décodage de signaux. Ce cadre permettra au doctorant d’évoluer dans un environnement scientifique stimulant et de valoriser ses travaux de recherche, tant en France qu’à l’étranger.

La microscopie à contraste de phase et la microscopie de fluorescence sont les deux piliers de l’imagerie biologique moderne. Le contraste de phase révèle la morphologie de l’échantillon, tandis que le marquage fluorescent apporte la spécificité au processus d’intérêt. Dans les deux cas l’image est la valeur moyenne du signal mesuré. Dans cette thèse il est proposé de s’intéresser non pas à la valeur moyenne, mais aux fluctuations observées en contraste de phase. Ce nouveau contraste sera appelé imagerie de fluctuations. Les fluctuations proviennent des phénomènes de transport actif et passif caractérisant la machinerie cellulaire, et on peut penser que le niveau de fluctuations est corrélé à l’activité cellulaire. L’objectif de la thèse est de détecter les fluctuations en contraste de phase, de les quantifier et de les relier à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique à un processus d’intérêt. L’objet d’étude sera l’activation des lymphocytes qui est un paramètre critique pour la surveillance du rejet chez certains patients atteints de diabète de type 1 ayant subi une greffe d’îlots de Langerhans. L’imagerie de fluctuation permettrait un suivi sans marquage, simplifiant le protocole de surveillance. Le travail attendu est (i) l’optimisation d’un microscope à contraste de phase pour détecter les fluctuations, (ii) l’analyse de séquences d’images pour les quantifier, et (iii) la mise en œuvre de la méthode développée sur divers modèles biologiques dont certains seront des organes de pancréas sur puce. Cette thèse à la frontière entre instrumentation, biophysique et biologie s’adresse à un(e) étudiant(e) avec une formation en optique, physique ou équivalent, avec de bonnes connaissances en traitement d’images et un fort intérêt pour les applications en biologie-santé.