Refléter la lumière de l'Étoile montante du RBIQ de cette année: Bratislav Misic

“Ce serait fantastique pour un jeune scientifique si son/sa superviseur(e), plutôt que de tenter d’impressionner avec la sublimité de ses accomplissements, lui partageait l’origine de chaque découverte scientifique, la série d’essais-erreurs qui a précédée – de l’information qui, de la perspective humaine, est essentielle pour une compréhension complète de la découverte. Des approches pédagogiques de la sorte inculqueraient la conviction que le chercheur, en plus d’être une personne reconnue pour son grand talent et sa grande détermination, était au final un humain comme tous les autres »Santiago Ramón y Cajal, Conseils pour un jeune chercheur

Le deuxième récipiendaire du prix de l’Étoile Montante en Bio-Imagerie au Québec est Dr. Bratislav Misic, Professeur adjoint au Département de neurologie et neurochirurgie de l’Université McGill. Dr Misic est directeur du Network Neuroscience lab situé à l’Institut Neurologique de Montréal. Son équipe et lui s’intéressent aux mécanismes par lesquels les réseaux du cerveau, qui régissent les communications entre les différentes régions cérébrales, supportent des comportements complexes. Nous avons discuté avec Dr. Misic pour en apprendre davantage à son sujet et sur sa trajectoire de chercheur. Nous avons été marquées par son humilité et son attitude positive. L’entrevue a eu l’effet d’une bouffée d’air frais en ces temps inédits. Nous espérons que tout comme pour nous, elle vous servira d’inspiration et de réflexion. 

Vous pouvez revoir sa présentation The Connected Brain qui a eu lieu aux Journées scientifiques du RBIQ le 9 mars 2021!

Qui est Bratislav Misic?

Je suis né à Belgrade en Serbie et j’y ai vécu jusqu’à 11 ans. En raison de la guerre, ma famille et moi sommes déménagés à Hong Kong où nous sommes demeurés 7 ans. Nous avons ensuite immigré au Canada. Nous avions beaucoup voyagé auparavant, mais en arrivant au Canada, je me suis senti à la maison. J’ai complété mon baccalauréat à l’Université de Toronto en neurosciences et mathématique. J’ai obtenu mon PhD sous la supervision de Randy [McIntosh] et je suis resté dans ce champ de recherche. Mon doctorat m’a donné une formation exceptionnelle. À mi-parcours, j’ai eu l’opportunité de visiter Olaf Sporns, un proche collaborateur de Randy, chez qui j’ai fait mon postdoctorat à l’Université de l’Indiana à Bloomington pendant quelques années.

Quelle a été votre inspiration pour devenir chercheur en Neuroscience des réseaux? 

J’adore la science et l’apprentissage, plus particulièrement les neurosciences des réseaux et cette idée de systèmes complexes de façon plus générale. À travers un ensemble d’éléments complexes et en apparence désorganisé, il est en fait possible de prédire l’importance d’un seul élément ainsi que la capacité du système entier de fonctionner en s’appuyant sur la notion de connectivité entre les éléments. Lorsque j’ai réalisé que des chercheurs conceptualisaient le fonctionnement du cerveau de cette manière, j’ai su que je voulais aller dans cette voie. 

Comment décririez-vous votre trajectoire en recherche jusqu’à présent?

Très brièvement, je m’intéresse aux interactions entre différentes régions du cerveau et à comment elle s’intègrent dans une dynamique globale, génèrent des processus cognitifs et des comportements complexes. 

Notre approche s’articule autour de questions théoriques (p. ex. comment l’architecture du cerveau supporte ses fonctions?) et empiriques (p. ex. si l’on connaît les connexions du cerveau attendues dans un groupe d’individus, pouvons-nous prédire comment ils effectueront certaines tâches, et s’ils sont plus susceptibles de développer une maladie particulière).

Qui sont vos mentors et qu’est-ce que vous appréciez le plus de votre relation avec eux?

Mes deux mentors sont Randy McIntosh et Olaf Sporns. Les deux sont des scientifiques remarquables; ils sont à la fois très aimables et leur soutien est précieux. Ma carrière n’avancerait jamais aussi rapidement sans eux. 

Randy a vraiment créé un premier environnement de recherche idéal pour ma future carrière. Dans son laboratoire, chaque membre travaillait sur un projet de son choix avec la liberté d’explorer les questions qui les intéressait. Ainsi, très rapidement j’ai pu décider ce que j’avais envie de poursuivre comme projet. Avec Olaf, la situation était similaire. Il dirige un groupe cohésif dans lequel les membres peuvent explorer en profondeur de vastes questions comme « Comment le cerveau est-il organisé? ». Les deux ont une approche différente par rapport au mentorat mais en bout de ligne, leur philosophie de base demeure la même : fais de ton mieux pour répondre aux questions qui t’inspirent le plus.

Une autre personne importante qui m’a beaucoup aidé pendant ma transition entre le stade de post doctorant et de professeur est Alain Dagher. Son bureau est juste à côté du mien à l’Institut Neurologique de Montréal (MNI) alors je peux me référer immédiatement à lui pour toute question ou pour une idée de projet. Alain m’a beaucoup aidé à constituer mon groupe ici à Montréal. Il y a bien sûr beaucoup d’autres personnes qui m’ont aidé en cours de route. Au MNI par exemple, le soutien entre collègues professeurs est formidable.

Cette description du monde académique est tellement positive, c’est super! C’est rafraîchissant d’entendre ça!

C’est comme ça que je le vis! La science est toujours un processus collaboratif. Un des aspects les plus importants pour diriger un laboratoire est de s’entourer de gens qui s’entraident et qui aiment s’entraider. Je n’apprécierais pas beaucoup diriger un laboratoire où chaque membre est complètement absorbé par son propre travail, avec des écouteurs sur les oreilles en permanence. Je préfère largement que mes étudiants débattent sur tout plein de sujets en se demandant “ Est-ce que quelqu’un comprend ceci ou cela? » et interagissent ensemble.

Quel type de meneur êtes-vous?

Je n’ai naturellement aucune forme d’autorité! Une expérience de doctorat enrichissante n’est pas seulement d’être un bon étudiant, d’avoir un bon mentor ou d’avoir une bonne idée de projet; il faut les trois. Le meilleur étudiant du monde avec le meilleur chercheur du monde ne produiront rien qui vaille si leur entente n’est pas bonne. Notre approche est de générer des questions de recherche de façon organique: une idée qui m’intéresse mais qui intéresse aussi mes étudiants. Nous faisons en sorte de ne pas nous limiter à des hypothèses convenues. Nous nous donnons la liberté d’explorer, même d’aller vers de nouvelles avenues. J’ai appris cela de Randy. Dans notre laboratoire, notre pain quotidien est l’imagerie par résonance magnétique, mais nous utilisons également d’autres modalités de neuroimagerie telles la TEP, la MEG et l’EEG ainsi que des données sur l’expression génique et les neurorécepteurs. Ce faisant, nous gardons un esprit ouvert et une approche collaborative.

Qu’est-ce qui vous excite le plus à propos de vos recherches?

Nous en sommes encore à explorer les balbutiements de l’idée selon laquelle notre cerveau peut être conceptualisé par un réseau et que la fonction d’ensemble de ce réseau représente davantage que la somme des parties. Depuis 10 à 15 ans, la popularité de cette idée est grandissante et les chercheurs ont proposé plusieurs manières différentes de quantifier l’architecture cérébrale pour comprendre comment la signalisation s’opère dans ce réseau et faire des inférences statistiques sur les relations entre les réseaux cérébraux et le comportement.

What I think is really neat going forward is two directions: one, we’ve been pretending for a very long time now that all the nodes in our networks are the same because this is a convenient way to represent the brain, but really they are not. They vary drastically in terms of their cytoarchitecture, gene expression, receptor profiles, intrinsic dynamics, in terms of oscillatory activity, myelination. All of these properties are things that we routinely measure in garden-variety MRI protocols but also have access through other sources and so this idea that we can actually annotate our networks and incorporate a lot of these biological attributes into our graph models so we can ask: what is the relationship between local properties and global connectivity?  I think this is a super exciting question and feeds directly into our primary question: what is the relationship between structure and function? This is in many ways the most fundamental question in many natural sciences and natural occurring systems and man-made systems, so that’s what we’re trying to address. We’re beginning to have the data and also have the theoretical framework for addressing questions like that.

La deuxième idée de recherche se base sur le fait que nous avons déjà quantifié et décrit beaucoup de propriétés statiques des réseaux. Nous avons établi des relations statistiques entre l’architecture des réseaux et des différences de comportement. Ce que nous ne savons toujours pas est comment les données sont gérées et émergent des réseaux cérébraux. Dans mon laboratoire, nous générons des « connectomes » à partir de différentes modalités de neuroimagerie tels que l’imagerie de diffusion et la tractographie, que nous incluons ensuite dans des réseaux de neurones artificiels pour les entraîner à effectuer des tâches réelles à l’aide de l’apprentissage machine. Nous sommes donc en mesure de dire: “Il y a une caractéristique du cerveau qui est intéressante, disons que le cerveau a des régions centrales importantes (hubs) ou des modules spécialisés, quel est leur rôle dans la capacité du cerveau à mémoriser des séquences temporelles? Ou à se déplacer dans un espace par exemple?

Notre source de motivation et d’inspiration est toutes les avancées technologiques et les nouvelles propriétés du cerveau que nous sommes en mesure de sonder. Il y a une panoplie d’initiatives pour le partage de données, de standardisation, de science ouverte grâce auxquelles des personnes comme moi qui gère un laboratoire de neuroinformatique avons accès à ces ressources et pouvons incorporer ces données dans nos modèles. Cela nous permet d’une part de répondre à des questions de recherche sur le fonctionnement du cerveau et d’autre part de formuler de nouvelles hypothèses. D’énormes banques de données portant sur diverses populations cliniques sont juste là, à portée de main! Nous vivons une époque incroyable dans ce domaine parce que la neuroimagerie devient un point focal en recherche interdisciplinaire.

Qu’avez-vous appris de la recherche interdisciplinaire et comment gérez-vous l’énorme quantité d’information qu’elle génère?

Je commence en me rappelant qu’il y a plein de choses que je ne sais pas. Il faut faire preuve d’humilité et tenir pour acquis qu’il y a des choses que nous ne comprenons pas. La première étape lorsqu’on aborde une nouvelle question ou domaine avec lequel on est moins familier est d’avoir un collaborateur. Avoir de bons étudiants est une partie de l’équation, tout comme avoir un collaborateur de confiance et être honnête quant à nos connaissances et attentes respectives. Je le répète sans cesse à mes étudiants. On commence un projet et on se rend jusqu’aux limites de nos connaissances sur le sujet. Ensuite on essaie de s’adjoindre des gens qui peuvent nous faire avancer; c’est pourquoi nos articles incluent plusieurs experts du MNI, de McGill et d’ailleurs dans le monde. Il est crucial de s’entourer de gens qui sont capables de nous confronter ou de nous conforter dans notre parcours scientifique.

Il faut également être prêt à prendre le temps d’apprendre de nouveaux concepts, ce qui ne se fait pas toujours sans douleur. Pour cela, se faire aider et ne pas hésiter à demander de l’aide est important. Je n’ai aucune honte à écrire à des gens que je connais, à des chercheurs rencontrés lors de conférences ou même à des gens sur Twitter qui semblent être expert dans leur domaine. Je demande constamment des questions ou des bouts de code informatique aux gens.

Comment abordez-vous l'échec en science et quel est votre plan d'action après l'échec?

L'échec n'existe pas. Imaginons qu’on fait notre chemin dans un paysage très complexe, partiellement inconnu et qu’on arrive à un point où on se rend compte qu’on ne peut pas aller plus loin. En arrivant à ce point, on a tout de même appris quelque chose sur notre chemin en bout de ligne. Il peut y avoir des jours où les choses ne fonctionnent pas et qu’on perçoit comme un échec. Plus facile à dire qu’à mettre en pratique, mais dans ces situations, il faut prendre du recul et essayer de garder en tête la perspective plus globale, de comprendre qu’on a peut-être des problèmes maintenant mais qu’éventuellement ça fonctionnera. Il faut continuer de se pencher sur le problème et de penser à de nouvelles façons de poser la question, et la réponse viendra. C’est comme dans un des épisodes de Seinfeld où Jerry dit « les choses s’arrangent toujours pour moi ». 

L'autre chose est que la durée de vie d'un projet est extrêmement non linéaire. Un projet ou une idée peut prendre une énorme quantité de temps à l’étape de gestation, puis le résultat principal qui finit par se retrouver dans l’article peut prendre un après-midi de travail. Les dix mauvaises journées ont permis la réflexion subconsciente pour finalement aboutir à cette journée productive. 

De manière plus pratique, nous essayons de ne pas abandonner les choses. Parfois, nous laissons tomber parce qu’on a choisi une mauvaise stratégie, mais nous en retirons quelque chose. Sinon, je pense qu'il est utile de communiquer les résultats d’un projet, que vous ayez trouvé la réponse que vous vouliez ou la réponse « hot » qui vous donnerait une publication de grand impact. Même si peut-être peu de gens pourrait sembler intéressé par ledit sujet au moment de la publication, dans le futur quelqu'un pourrait lire votre travail et décider de poursuivre dans cette direction grâce à vous.

Ce que vous mentionnez à propos de l'échec comme moment pour s'arrêter et réfléchir à savoir si on pose la question de la bonne manière ou non, c’est une excellente façon de penser ! C’est en fait l’occasion de faire une pause et de réfléchir à notre approche.

C’est un bon point que vous soulevez, car lorsque quelque chose ne fonctionne pas, c’est exactement ce qu’on doit se demander : ai-je choisi la mauvaise méthode? Si oui, alors je vais dans une direction différente. Cependant, si je pense toujours que la question est intéressante, même si l’expérience ne fonctionne pas pour l’instant, alors on continue. On trouve une nouvelle méthode peut-être ; les méthodes peuvent changer, mais ce qui génère le progrès et fait qu’un article vaut la peine d’être lu est si quelqu'un pose la bonne question. 

C’est d’ailleurs une autre chose que j’essaie de transmettre aux étudiants: c’est important de poser le genre de questions où, quelle que soit la réponse obtenue, c’est intéressant. On veut éviter le genre d’expérience pour laquelle il faudrait que 100 participants complètent une tâche difficile et que la seule façon d’être heureux serait d’obtenir une différence significative dans une direction particulière. On deviendrait fou! 

Avez-vous appris quelque chose sur vous-même ou sur la façon dont vous menez votre recherche pendant cette pandémie que vous pensez conserver post-pandémie?

For sure. The pandemic obviously is a terrible time for people who are getting sick, losing their lives and livelihoods. Even in academia, there are people who are not able to continue with their research. We’re fortunate because we’re a computational lab so we’re not affected in a major way.  It has brought into focus something that I really enjoy which is to sit and outline papers and work on figures and scripts together with the students. Sharing the screen and being able to ping someone real quick to try something together, that has been great.

J’essaie de maintenir un petit groupe. Notre laboratoire n’a jamais eu plus de cinq personnes, dans le but de maintenir une bonne cohésion. Cela nous a obligés à élaborer de nouveaux formats intéressants pour les réunions de laboratoire, que j’apprécie grandement. Certaines idées viennent de ce que j’ai vus sur Twitter, d’autres je les ai inventés ou sont venues de suggestions d’étudiants. Nous faisons des « journal club » comme tout le monde, mais nous le faisons aussi à l’interne. Lorsqu’il y a un article prêt à soumettre qui n'implique pas nécessairement tout le monde, je le partage à tout le labo et nous en faisons un journal club pour en discuter et le critiquer. C’est probablement la partie que je préfère ; tout le monde dans le laboratoire est expert sur un sujet précis, donc si on arriver à le faire passer pour tout le monde, je suis convaincu que ce sera aussi le cas avec les lecteurs et les réviseurs. 

L'expérience de la pandémie nous a obligés à reconsidérer ce que nous faisons dans le labo et comment nous interagissons les uns avec les autres, mais aussi à repenser certains projets. C’est le genre de choses que je garderai en tête post-pandémie, mais j’ai hâte de retourner dans le laboratoire!

À quoi ressemble votre emploi du temps au quotidien? Évidemment avec votre nouveau-né, c'est sûrement un peu différent d’avant!

Avec l’enfant, ça varie un peu. Ma femme est également dans le milieu universitaire et vient d’avoir un poste de professeur. Ma journée inclut principalement des réunions Zoom avec mes étudiants. Un avantage du confinement est que j'ai pu vraiment me concentrer sur mes étudiants, ce qui me fait très plaisir et a été incroyablement gratifiant. 

Je me réveille, déjeune, saute sur Zoom. J'ai une plage de 3 heures pour parler aux étudiants maintenant que je suis en congé de paternité. Ensuite je m'occupe de mes tâches parentales, mais je reste sur Slack et je m'assure d'être disponible pour répondre aux questions quand nécessaire.

Le week-end je fais beaucoup de révisions et j'essaie de rattraper ce que j'ai manqué pendant la semaine.

Comment arrivez-vous à trouver l’équilibre entre le travail et la vie personnelle? 

Je perçois plus à la recherche en termes de vocation. Une des chances qu’on a dans le monde universitaire est de pouvoir définir soi-même son emploi du temps. Je pense vraiment que le temps passé en dehors du travail bénéficie au travail ultimement. Lorsqu’on est trop concentré sur le travail et qu’on s’épuise, prendre du recul et passer du temps avec ses proches, cuisiner ou juste prendre une marche, nous fait apprécier davantage la vie. Et ainsi, ce temps loin de l’ordinateur peut nous aider à être plus efficace au travail par la suite. Je pense que ce n’est pas un hasard si Novak Djokovic et Roger Federer se sont améliorés après avoir eu leurs enfants. Malgré le confinement et le nouveau-né, les neuf derniers mois ont été la période la plus productive pour le laboratoire. 

Quels sont vos intérêts et passe-temps en dehors de la recherche?

Je m’intéresse au cinéma. Je passe beaucoup de temps sur Kanopy et Criterion Channel. Je lis beaucoup à propos de vieux films hollywoodiens et je regarde beaucoup de films en noir et blanc. J'avais l'habitude de suivre des sports avant de devenir chercheur principal et d'avoir un enfant, et je suis dans une ligue de « fantasy football » avec des gens du Neuro. Ces jours-ci, je passe la plupart de mon temps avec le bébé. C’est une période étrange pour se mettre à la course, mais j’ai commencé à courir cet hiver [ovation des intervieweurs]. Ça me plait : les 5 à 10 premières minutes, je me dis « quelle erreur est-ce que je viens de faire », mais au bout d’un moment ça va.

Qu'est-ce que la plupart des gens ignorent de vous?

Je passe énormément de temps sur Reddit. Et littéralement tout le monde dans ma famille est en science: mes parents sont professeurs en informatique à Toronto, mon frère est professeur en ingénierie à UCLA et ma femme est maintenant professeur en biologie à Concordia.

Enfin, qu'est-ce que cela signifie pour vous de recevoir le prix Étoile montante du RBIQ?

C’est extrêmement flatteur! Le RBIQ est un organisme important pour le neuroimagerie au Québec qui englobe un vaste réseau de chercheurs, donc j’en suis très flatté et reconnaissant. Rien qu'à Montréal, nous avons un groupe de chercheurs tellement fort, ainsi qu’au Québec plus généralement ; je me trouve très chanceux. Je pense que c'est un prix pour le travail que nous avons accompli et, en ce sens, c'est un prix que je partage avec mes étudiants qui ont fait ce travail et mes collaborateurs et mentors que j'ai eus en cours de route, qui sont tous ceux qui sont sur les articles. Je aussi remarqué que c’est Max Descoteaux qui a eu ce prix avant moi, et d’obtenir le même prix est extrêmement flatteur. Je ne suis pas sûr d’être dans la même catégorie, mais j’en suis touché.

Nous allons vous poser quelques questions rapides et vous devez répondre le plus rapidement possible.

Le MNI ou le Neuro?

MNI

MATLAB ou Python? 

MATLAB

Données ouvertes ou acquérir des données? 

Données ouvertes

Imagerie fonctionnelle de repos ou tâche fonctionnelle? 

Repos

Introverti ou extraverti?

Introverti

Été ou hiver? 

Hiver

Bagels montréalais ou poutine?

Bagels

Plage ou montagne? 

Montagne

Rock ou musique classique? 

Rock

Nous ne pouvons terminer l’entrevue sans vous poser une dernière question… Considérant vos origines serbes: Federer ou Djokovic?

Djokovic voyons ! Sans aucune hésitation !

Merci beaucoup d'avoir pris le temps de discuter avec nous! Ce fut vraiment agréable et instructif.

Sivaniya Subramaniapillai a obtenu son doctorat en psychologie expérimentale à l’Université McGill en 2021. Ses recherches explorent les différences entre le sexe et le genre dans les fonctions cérébrales et cognitives tout au long de la vie adulte et les facteurs de style de vie qui favorisent le vieillissement en santé. En tant que blogueuse pour le RBIQ, elle est enthousiaste à l’idée d’utiliser la communication scientifique pour établir des liens significatifs avec diverses communautés.

Giulia Baracchini is a PhD student in neuroscience at the Montreal Neurological Institute at McGill University. Her research interests lie in understanding mechanisms of inter-regional communication in the brain and their behavioural relevance, particularly in the context of cognitive control. Specifically, she is investigating whether and how large-scale network architecture interacts with BOLD signal variability patterns, in healthy aging and preclinical Alzheimer's populations.

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