Thèse Communication Entre une Future Neuroprothèse Biomimétique à Spike et un Réseau de Neurones Vivants Design Caractérisation et Modélisation d'Un Modèle Physiologique In Vitro H/F - 59

Établissement : Université de Lille
École doctorale : ENGSYS Sciences de l'ingénierie et des systèmes
Laboratoire de recherche : Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie
Direction de la thèse : Virginie HOEL ORCID 0000000346524742
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-04-15T23:59:59Le projet interdisciplinaire dans lequel va se dérouler la thèse s'appelle Interconnect. Il regroupe 3 domaines de recherche (Neurosciences, BioMems, Nanoélectronique) et s'appuie sur un partenariat entre 2 équipes de l'IEMN, à savoir CSAM et BioMEMS. Ce projet à la croisée de l'IA, de la neuroingénierie et des neurosystèmes se positionne au niveau des innovations dans le secteur des technologies neuromorphiques et des dispositifs médicaux implantables. Il y a deux défis à adresser d'un point de vue scientifique.

Le premier défi porte sur le développement d'une nouvelle génération d'implants électroniques, à savoir des neuroprothèses à base de neurones et de synapses artificiels matériels. En termes de propriétés, il s'agira de développer des neuroprothèses neuromorphiques adaptatives biomimétiques embarquées in vivo, autoalimentées, efficaces en énergie et dotées de capacités d'apprentissage pour offrir de nouvelles solutions adressant différentes pathologies (ex : neurodégénérescence, hallucinations pharmaco-résistantes chez les patients schizophrènes, ...).

Le second défi porte sur la nécessité de développer un modèle physiologique in vitro, encore appelé une interface neurobiohybride, reproduisant l'environnement du cerveau et permettant de démontrer qu'une communication bidirectionnelle en temps réel et économe en énergie est possible entre la neuroprothèse et les neurones vivants. Ces actions se font en parallèle du développement d'un banc de caractérisation sous pointes, intégrant de l'imagerie calcique, fonctionnant en analogique, en temps réel, et adapté à la mesure de réponses électriques émises par des cellules/tissus en culture in vitro au sein de nouveaux systèmes neurobiohybrides.

Les travaux de la thèse se concentreront sur les actions autour de l'interface neurobiohybride et sur la nécessité de tester des nouveaux types cellulaires cibles des maladies adressées, dans le but d'apporter un traitement aux dysfonctions du système nerveux identifiées (par exemple dans des contextes de maladies neurodégénératives).

Ces actions sont en partie soutenues par le projet interdisciplinaire LOOP (closed Loop neurOtechnologies: from sensOrs to aPplications). Ce projet CDP vise à réunir les forces théoriques, technologiques et cliniques de l'Université de Lille dans le domaine des neurotechnologies, plus précisément celles impliquées dans les différentes étapes de la conception, du test et de la validation de dispositifs capables d'imiter et de restaurer la physiologie cérébrale, dans le but ultime de soulager les symptômes psychiatriques graves.

Ces actions bénéficient également du support du projet GRAEL (Graduate Research And Education in Lille) qui représente une initiative ambitieuse visant à aligner l'offre de formation de l'Université de Lille sur sa stratégie de développement en recherche et à l'international. Ce projet est financé par France 2030 dans le cadre de l'appel à projets « Structuration de la formation par la recherche dans les initiatives d'excellence » (SFRI).

Enfin, le projet bénéficie d'un contexte très dynamique puisque l'Université de Lille fait partie de l'Alliance européenne NeurotechEU, et que l'institut Cerveau-Société-Technologie sera officiellement créé le 30/03/2026.

Ces neuroprothèses devront répondre à de nombreux défis pour lesquels il n'y a pas de réponses actuellement. A ce jour, au niveau des solutions de neurostimulation, les techniques de neuromodulation invasive les plus répandues s'appuient sur la DBS (stimulation cérébrale profonde) qui présente plusieurs limites. Elles fonctionnent majoritairement dans une configuration en boucle ouverte avec une absence totale de rétroaction des tissus implantés environnants et une configurabilité limitée, ce qui empêche l'adaptation en temps réel des paramètres de stimulation aux patients et à leurs symptômes. De plus, les formes de signaux utilisées actuellement sont du type « pulse créneau biphasique » ce qui n'est pas physiologique ni biomimétique. Au niveau des interfaces neurobiohybrides, les solutions du type Multi Electrodes Array (MEA) commerciaux utilisent du traitement algorithmique des enregistrements. Or, il est souligné par le Dr Rana qu'« un aspect essentiel consiste à utiliser le système neuromorphique pour traiter en temps réel différents types de signaux provenant de l'interface neuronale afin de fournir une réponse rapide à un moyen d'actionnement ou de stimulation ultérieur ». Enfin, au niveau de l'ingénierie des neurosystèmes, les dispositifs existants actuellement sont très encombrants, avec un traitement déporté de l'information (PC, FPGA, etc ...), et très énergivores par rapport à la technologie du neurone artificiel dotée d'une très faible énergie consommée (4fj/spike) améliorant l'état de l'art de 3 ordres de grandeur, puisque les neurones artificiels consomment trois fois moins que les neurones biologiques.