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Déchiffrer l'épilepsie grâce à l'analyse électrophysiologique du sommeil

ContributorsSheybani, Laurentorcid
Number of pages31
Imprimatur date2023-01-09
Abstract

L’épilepsie est l’une des maladies neurologiques la plus fréquente et est définie par une prédisposition du cerveau à générer des crises d’épilepsie. Les crises d’épilepsie sont définies par l’ensemble des symptômes et signes consécutifs à une activation anormale d’une population de neurones. Dans de nombreux types d’épilepsie, les crises d’épilepsie surviennent préférentiellement durant le sommeil. Sur la base de cette observation clinique, j’émets l’hypothèse qu’une connaissance des mécanismes favorisant les crises d’épilepsie durant le sommeil devrait permettre de mieux comprendre, de manière générale, les mécanismes à l’origine des crises d’épilepsie. Dans ce travail de thèse, j’explore cette hypothèse à travers deux études investiguant l’interaction entre les activités épileptiques et celles relatives au sommeil. Dans la première, je m’intéresse à l’activité cérébrale spontanée précédant une activité épileptique, avec l’hypothèse d’y identifier des activités propres au sommeil. Dans la deuxième, j’étudie les principales signatures électrophysiologiques du sommeil, avec l’hypothèse qu’elles sont altérées chez les sujets souffrant d’épilepsie. Mon travail démontre, d’une part, qu’un type spécifique d’activité cérébrale – généralement propre au sommeil – précède certaines activités épileptiques. D’autre part, mon travail établit que l’existence d’un foyer épileptique est associée à une modification de l’expression des signatures électrophysiologiques du sommeil. Cette thèse renforce nos connaissances sur les interactions entre épilepsie et sommeil sur le plan électrophysiologique, et ouvre une nouvelle voie de recherche pour mieux comprendre les mécanismes sous-jacents à l’expression des activités épileptiques.

Keywords
  • EEG
  • Sleep
  • Epilepsy
  • Hemisphere
  • Spindles
  • Slow wave
Citation (ISO format)
SHEYBANI, Laurent. Déchiffrer l’épilepsie grâce à l’analyse électrophysiologique du sommeil. Doctoral Thesis, 2023. doi: 10.13097/archive-ouverte/unige:168250
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Technical informations

Creation24/03/2023 08:45:15
First validation19/04/2023 10:55:21
Update03/04/2025 16:24:39
Status update03/04/2025 16:24:39
Last indexation13/05/2025 21:08:56
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