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179. NEUROSCIENCES

Nouvelles perspectives sur le cerveau et sa complexité

Résumé : Un nouveau modèle informatique de l'activité neuronale de C. elegans sert à démasquer les rôles des différents neurones.

Source: CSH

Une étude récente du Complexity Science Hub (CSH) de Vienne ouvre la voie à une meilleure compréhension de la complexité du cerveau humain, l'un des organes les plus grands et les plus sophistiqués du corps humain.

 

L'étude – qui développe un cadre mathématique et informatique pour analyser l'activité neuronale chez C. elegans , un petit ver qui a été utilisé comme organisme modèle pour étudier l'activité neuronale – a été publiée vendredi dans la revue PLoS Computational Biology .

L'organisme microscopique, composé de seulement 1.000 cellules - dont 300 neurones -, a été cartographié avec précision, mais le rôle des neurones dans le contrôle du comportement reste controversé, déclare Edward Lee, post-doctorant au CSH et auteur de l'article.

Sur la base des avancées récentes dans la mesure des neurones dans les vers vivants, la nouvelle étude propose un moyen de démasquer les rôles des neurones en utilisant des perturbations plus naturelles.

"Dans le travail, nous essayons d'être plus holistiques, dans le sens où nous prenons toutes les données et essayons de comprendre quels ensembles de neurones vont ensemble et sont associés à un comportement particulier", explique Lee.

"En d'autres termes, si je veux que le ver tourne à gauche, je ne me soucie pas d'un neurone en particulier, je me soucie probablement de plusieurs neurones différents."

Expérimenter avec un système neuronal simple

Lee et son équipe étudient le ver comme exemple car son système neuronal simple fournit une base solide pour comprendre les mécanismes du cerveau des animaux supérieurs, tels que les humains.

Les chercheurs ont développé un modèle mathématique pour l'activité neuronale collective. Ils ont ensuite mené une expérience in silico avec de petites perturbations neurales qui peuvent déclencher des réponses comportementales et peuvent être reproduites dans un essai scientifique.

"L'idée est que si vous pouvez, dans un modèle, contourner chacun des neurones de différentes manières, vous pouvez mesurer comment le comportement change. Et si le comportement change, par exemple, plus fortement lorsque deux neurones sont rapprochés, alors en quelque sorte ces deux neurones forment un ensemble et ne sont pas indépendants l'un de l'autre », explique Lee.

Recherches futures en neurosciences

Lee dit que les résultats indiquent des neurones intéressants qui peuvent être utilisés comme point de départ pour la recherche neuroscientifique.

 

179 neurosciences

Sur la base des avancées récentes dans la mesure des neurones dans les vers vivants, la nouvelle étude propose un moyen de démasquer les rôles des neurones en utilisant des perturbations plus naturelles. L'image est dans le domaine public

 

L'étude, qui a analysé environ 50 neurones du système nerveux de C. elegans , suggère qu'il existe une poignée de neurones "pivotaux" associés à une réponse importante dans les statistiques.

"Ce serait peut-être une bonne idée de regarder ces neurones", souligne le scientifique du CSH.

« Savoir qu'un neurone est impliqué dans un comportement spécifique ne vous dit pas ce qu'il fait. Certains des résultats expérimentaux n'indiquent pas qu'un neurone était nécessairement impliqué dans un comportement de manière importante, par exemple », explique Lee.

Lorsque plusieurs neurones sont impliqués dans un comportement particulier, il peut être intéressant d'étudier comment ils fonctionnent ensemble ou les uns contre les autres.

L'article pose plusieurs nouvelles hypothèses concernant la manière dont le contrôle comportemental pourrait être centralisé dans des cellules neuronales particulières.

« Nous proposons un cadre théorique pour poser ces questions et faire des prédictions », conclut Lee, ajoutant qu'il espère que des expériences y répondront dans les années à venir.

 

À propos de cette actualité de la recherche en neurosciences

Auteur : Verena Ahne
Source : CSH
Contact : Verena Ahne – CSH
Image : L'image est dans le domaine public

Recherche originale : libre accès.

« Découvrir des stratégies de contrôle clairsemées dans l'activité neuronale » par Edward Lee et al. Biologie computationnelle PLOS

 

Résumé

Découvrir des stratégies de contrôle clairsemées dans l'activité neuronale

Les circuits biologiques tels que les réseaux de régulation neuronale ou génique utilisent des états internes pour cartographier les entrées sensorielles à un répertoire adaptatif de comportement. Caractériser cette cartographie est un enjeu majeur pour la biologie des systèmes.

Bien que les expériences qui sondent les états internes se développent rapidement, la complexité de l'organisme présente un obstacle fondamental étant donné les nombreuses façons possibles dont les états internes pourraient être mappés au comportement.

En utilisant C. elegans comme exemple, nous proposons un protocole de perturbation systématique des états neuronaux qui limite la complexité expérimentale et pourrait éventuellement aider à caractériser les aspects collectifs de la carte neurale-comportementale.

Nous considérons les petites perturbations expérimentalement motivées - celles qui sont les plus susceptibles de préserver la dynamique naturelle et sont plus proches des mécanismes de contrôle interne - des états neuronaux et de leur impact sur l'activité neuronale collective. Ensuite, nous connectons ces perturbations à la géométrie de l'information locale des statistiques collectives, qui peut être entièrement caractérisée à l'aide de perturbations par paires.

En appliquant le protocole à un modèle minimal d'activité neuronale de C. elegans , nous constatons que les statistiques neuronales collectives sont les plus sensibles à quelques principaux modes perturbatifs. Les valeurs propres dominantes se désintègrent initialement sous la forme d'une loi de puissance, dévoilant une hiérarchie qui découle de la variation de l'activité neuronale individuelle et des interactions par paires.

Les modes de rang le plus élevé ont tendance à être dominés par quelques neurones «pivotaux» qui expliquent la majeure partie de la sensibilité du système, ce qui suggère un mécanisme clairsemé de contrôle collectif.

 

Juin 2022