Comprendre la physiologie du cerveau humain est l'un des plus grands défis des neurosciences modernes, et l'imagerie par résonance magnétique (IRM) y joue un rôle prépondérant. La recherche en neuroimagerie humaine s'est accélérée au cours des dernières décennies, portée par de nombreuses équipes qui acquièrent des jeux de données massifs et affinent les méthodologies de pré-/post-traitement et d'analyse statistique nécessaires à l'identification des territoires cérébraux impliqués dans les fonctions cérébrales de base et supérieures, en conditions physiologique et pathologique (Grandjean et al., 2023 ; Mandino et al., 2020). Malgré des recherches intenses, nous connaissons encore mal les maladies cérébrales, et nombre d'entre elles, dont les troubles psychiatriques et les affections chroniques (douleur, stress), ne bénéficient pas toujours de traitements efficaces, faute de comprendre leurs mécanismes intimes (Homberg et al., 2021). Dans ce contexte, les neurosciences expérimentales utilisant des modèles animaux restent essentielles pour la compréhension du fonctionnement du cerveau des mammifères. Alors que des réglementations éthiques légitimes encadrent désormais l'expérimentation animale, l'imagerie IRM préclinique s'impose comme une technique de premier plan (Homberg et al., 2021 ; Saito et Ueda, 2024 ; Wachsmuth et al., 2021) pour respecter la règle des 3R (Remplacer, Réduire, Raffiner).

Néanmoins, l'imagerie préclinique chez l'animal accuse un retard important par rapport à l'imagerie clinique. En neurosciences fondamentales, la plupart des études portent sur les rongeurs, et de nombreux développements méthodologiques (scanner à très haut champ, cryosondes, etc.) ont dû être d'abord réalisés pour garantir la qualité et la répétabilité des mesures IRM. Ensuite, la création d'espaces standards (templates) et d'atlas cérébraux nécessaires pour la réalisation des études de groupe est restée limitée jusqu'à récemment (Barrière et al., 2019, 2021 ; Kleven et al., 2023 ; Wang et al., 2020). L'adoption de ces standards pour l'analyse des données doit être réalisée par la communauté scientifique pour qu'enfin une approche unifiée, garantissant une meilleure répétabilité et des comparaisons plus efficaces entre jeux de données, soit possible chez l'animal. Une première étape de validation d'une procédure de référence incluant les outils SIGMA (Barrière et al., 2019) pour l'analyse de données multicentriques d'IRM fonctionnelle chez le rat a été réalisée en 2023, fournissant les lignes directrices pour standardiser les études d'imagerie dans cette espèce (Desrosiers-Grégoire et al., 2024 ; Grandjean et al., 2023 ; Vrooman et al., 2025).

Cependant, toutes les questions ne peuvent être résolues avec les seuls modèles rongeurs, et d'autres espèces telles que le hamster, le cochon d'Inde, le mouton ou les primates non humains constituent toujours des modèles précieux car ils offrent des caractéristiques physiologiques ou comportementales spécifiques plus pertinentes que les rongeurs pour répondre à certaines questions. Mais là encore, le développement et la validation d'une procédure de référence pour l'acquisition de données d'IRM propre à chaque espèce reste indispensable.

Depuis une dizaine d'années, nous proposons à la communauté scientifique plusieurs outils pour standardiser l'analyse des données d'imagerie cérébrale dans d'autres modèles animaux. Ces outils ont été créés pour combler le fossé entre les neurosciences fondamentales et cliniques, en mettant à la disposition de la communauté de la neuro-imagerie préclinique des ressources spécifiques conçues pour être utilisées conjointement avec les outils et méthodologies neuroinformatiques couramment employés dans les études d'IRM humaine. Nous espérons que ces ressources aideront les chercheurs en neurosciences fondamentales à conduire leurs analyses de données anatomiques et fonctionnelles de façon plus standardisée, dans le but d'aboutir à des conclusions plus reproductibles, et dans le respect dû aux animaux utilisés à des fins de recherche.

Understanding the physiology of the human brain is one of the greatest challenges of modern neuroscience, and magnetic resonance imaging (MRI) plays a preponderant role in this endeavour. Human neuroimaging research has accelerated over the past decades, fuelled by numerous teams acquiring massive datasets and refining the pre-/post-processing and statistical methodologies necessary to identify the brain territories involved in basic and higher brain functions in health and disease (Grandjean et al., 2023; Mandino et al., 2020). Despite intense research, we still know little about brain diseases, and many of these, including psychiatric disorders and chronic conditions (pain, stress), do not always benefit from effective treatments, as we still do not understand their underlying mechanisms (Homberg et al., 2021). In this context, experimental neuroscience using animal models remains essential to understanding mammalian brain function. As legitimate ethical regulations now govern animal experimentation, preclinical MR imaging has established itself as a leading technique (Homberg et al., 2021; Saito and Ueda, 2024; Wachsmuth et al., 2021) for upholding the 3Rs principle (Replace, Reduce, Refine).

Nevertheless, preclinical imaging in animals lags far behind clinical imaging. In basic neuroscience, most studies involve rodents, and numerous methodological developments (very-high-field scanners, cryo-coils, etc.) first had to be achieved to ensure the quality and repeatability of MRI measurements. Next, the creation of standard spaces (templates) and brain atlases needed to carry out group studies remained limited until recently (Barrière et al., 2019, 2021; Kleven et al., 2023; Wang et al., 2020). The adoption of these standards for data analysis must be driven by the scientific community so that a unified approach, ensuring better repeatability and more efficient comparisons between datasets, finally becomes possible in animals. A first validation step for a reference procedure, including the SIGMA tools (Barrière et al., 2019), for the analysis of multicentre functional MRI data in the rat was completed in 2023, providing guidelines to standardise imaging studies in this species (Desrosiers-Grégoire et al., 2024; Grandjean et al., 2023; Vrooman et al., 2025).

However, not all questions can be addressed with rodent models alone, and other species such as hamsters, guinea pigs, sheep and non-human primates remain invaluable models, as they offer specific physiological or behavioural traits that are more relevant than rodents for addressing certain questions. But here again, the development and validation of a reference procedure for MRI data acquisition specific to each species remains essential.

Over the past decade, we have offered the scientific community several tools to standardise the analysis of brain imaging data in other animal models. These tools were created to bridge the gap between basic and clinical neuroscience, by providing the preclinical neuroimaging community with specific resources designed to be used alongside the neuroinformatic tools and methodologies commonly used in human MRI studies. It is our hope that these resources will help basic neuroscientists conduct their analyses of anatomical and functional datasets in a more standardised way, with the goal of reaching more reproducible conclusions, and in due respect for the animals used for research purposes.