À propos du projet CURATOR
Les résultats des séances de neurofeedback varient considérablement parce que les protocoles sont rarement adaptés à la dynamique neurale unique de chaque individu. Il est donc difficile et chronophage de fournir des recommandations de traitement personnalisées pour chacun. Les schémas d'activité cérébrale, les objectifs personnels (par ex., réduction de l'anxiété, amélioration du sommeil), l'âge, le mode de vie et les comorbidités influencent tous la réponse au traitement, mais les approches actuelles manquent d'outils objectifs pour guider la personnalisation.
CURATOR développera des méthodes objectives et computationnelles pour optimiser la conception du traitement par neurofeedback. Nous (1) testerons systématiquement les modalités de feedback (par ex., visuel, auditif, interactif) pour identifier les types de stimuli qui engagent et bénéficient le mieux aux individus, et (2) dériverons des biomarqueurs computationnels à partir des caractéristiques spectrales de l'EEG, des potentiels évoqués et des métriques de connectivité cérébrale qui peuvent prédire les réponses appropriées au traitement et informer la sélection des protocoles.
En langage simple
Le neurofeedback est un type d'entraînement cérébral qui apprend aux gens à modifier leur propre activité cérébrale en utilisant un retour en temps réel de leurs signaux neurophysiologiques. L'objectif est d'améliorer la santé mentale, la réflexion, le sommeil et le bien-être général. Cependant, les programmes actuels de neurofeedback sont souvent « taille unique » alors que deux cerveaux ne sont jamais identiques. Le projet CURATOR rendra le neurofeedback plus personnel et efficace.
Programme de Recherche
Biomarqueurs → Rapports → Validation
Financement FNR
Neurofeedback Personnalisé par IA
Trois Work Packages, Une Mission
CURATOR développe des méthodes computationnelles objectives pour optimiser la conception des traitements de neurofeedback — de la découverte de biomarqueurs au reporting clinique personnalisé.
Protocole de Biomarqueurs EEG
Établir et valider un cadre standardisé de biomarqueurs encodant les caractéristiques EEG et générant des preuves empiriques de leur valeur prédictive pour les résultats du neurofeedback.
WP1 · M1–M8Reporting Personnalisé
Développer un système de reporting intégrant des données patient multimodales et appliquant des LLMs pour générer des recommandations de traitement cliniquement interprétables et auditables.
WP2 · M7–M18Évaluation
Valider les hypothèses de recherche par des études pilotes mesurant l'apprentissage objectif du neurofeedback, les indices comportementaux, les proxies physiologiques et l'utilisabilité subjective.
WP3 · M13–M22Chercheurs & Collaborateurs
Une équipe multidisciplinaire à la croisée des neurosciences, de la pratique clinique et de la technologie.
François Altwies
Investigateur principal
Fondateur et Directeur de l'Innovation chez Neurofeedback Luxembourg (Servicium SA). François dirige la pratique clinique et supervise l'intégration stratégique de l'IA et de la neurotechnologie dans les traitements personnalisés de neurofeedback. En tant qu'Investigateur Principal du projet CURATOR, il fait le lien entre l'expertise clinique et les objectifs de recherche, garantissant que les outils computationnels sont ancrés dans la pratique clinique réelle.
Kayhan Latifzadeh
Chercheur postdoctoral
Chercheur doctoral en informatique à l'Université du Luxembourg, travaillant à l'intersection de l'Interaction Homme-Machine, de l'Apprentissage Automatique et des Neurosciences Cognitives. Ses recherches portent sur le décodage des signaux cérébraux et comportementaux pour mieux comprendre l'interaction humaine, avec des applications en neurotechnologie personnalisée, IA multimodale et santé numérique.
Luis A. Leiva
Superviseur académique (Uni.lu)
Professeur assistant (tenure track) à l'Université du Luxembourg. Ses recherches se situent à l'intersection de l'Interaction Homme-Machine et de l'Apprentissage Automatique, avec un accent sur l'Interaction Computationnelle. Classé parmi les 10 meilleurs chercheurs mondiaux en Interaction Computationnelle et traitement des biosignaux. Co-fondateur et ancien CTO de Sciling, une entreprise de machine learning.
Consortium de Recherche
Soutenu par le Fonds National de la Recherche (FNR) — Industrial Fellowships 2025-2
Jalons de recherche
WP1 : Conception d'un protocole standard de biomarqueurs EEG
sept. 2026
WP2 : Rapports personnalisés multifactoriels
juin 2027
WP3 : Évaluation
nov. 2027
WP4 : Administration et dissémination
janv. 2028