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187. NEUROSCIENCES

Les neurosciences et la pensée cosmologique dans une nouvelle théorie sur les connexions cérébrales

Résumé : Un nouveau modèle mathématique qui identifie les connexions essentielles entre les neurones révèle que certains réseaux neuronaux dans le cerveau sont plus essentiels que d’autres.

Source: HHMI

Après une carrière consacrée à sonder les mystères de l’univers, un scientifique principal du Janelia Research Campus explore maintenant les mystères du cerveau humain et développe de nouvelles connaissances sur les connexions entre les cellules du cerveau.

 

Tirthabir Biswas a eu une carrière réussie en tant que physicien théorique des hautes énergies lorsqu’il est venu à Janelia pour un congé sabbatique en 2018. Biswas aimait toujours s’attaquer aux problèmes de l’univers, mais le domaine avait perdu une partie de son excitation, avec de nombreuses questions majeures déjà répondues.

« Les neurosciences d’aujourd’hui sont un peu comme la physique il y a cent ans, quand la physique avait tellement de données et qu’elle ne savait pas ce qui se passait et que c’était excitant », explique Biswas, qui fait partie du laboratoire Fitzgerald.

« Il y a beaucoup d’informations en neurosciences et beaucoup de données, et ils comprennent certains grands circuits spécifiques, mais il n’y a toujours pas de compréhension théorique globale, et il y a une opportunité d’apporter une contribution. »

L’une des plus grandes questions sans réponse en neurosciences tourne autour des connexions entre les cellules du cerveau. Il y a des centaines de fois plus de connexions dans le cerveau humain qu’il n’y a d’étoiles dans la Voie lactée, mais quelles cellules cérébrales sont connectées et pourquoi reste un mystère. Cela limite la capacité des scientifiques à traiter avec précision les problèmes de santé mentale et à développer une intelligence artificielle plus précise.

Le défi de développer une théorie mathématique pour mieux comprendre ces connexions était un problème que James Fitzgerald, chef du groupe Janelia, a posé pour la première fois lorsque Tirthabir Biswas est arrivé dans son laboratoire.

Alors que Fitzgerald était à l’extérieur de la ville pendant quelques jours, Biswas s’est assis avec un stylo et du papier et a utilisé son expérience en géométrie de haute dimension pour réfléchir au problème – une approche différente de celle des neuroscientifiques, qui s’appuient généralement sur le calcul et l’algèbre pour résoudre des problèmes mathématiques. En quelques jours, Biswas a eu un aperçu majeur de la solution et a approché Fitzgerald dès son retour.

« Il semblait que c’était un problème très difficile, donc si je dis: » J’ai résolu le problème « , il pensera probablement que je suis fou », se souvient Biswas. « Mais j’ai décidé de dis-le quand même. » Fitzgerald était initialement sceptique, mais une fois que Biswas a fini de présenter son travail, ils ont tous deux réalisé qu’il était sur quelque chose d’important.

« Il avait une idée qui est vraiment fondamentale pour le fonctionnement de ces réseaux que les gens n’avaient jamais eue auparavant », dit Fitzgerald. « Cette vision a été rendue possible par une réflexion interdisciplinaire. Cette perspicacité a été un éclair d’éclat qu’il a eu à cause de sa façon de penser, et cela s’est traduit par ce nouveau problème sur lequel il n’a jamais travaillé auparavant.

L’idée de Biswas a aidé l’équipe à développer une nouvelle façon d’identifier les connexions essentielles entre les cellules du cerveau, qui a été publiée le 29 juin dans Physical Review Research. En analysant les réseaux neuronaux – des modèles mathématiques qui imitent les cellules du cerveau et leurs connexions – ils ont pu comprendre que certaines connexions dans le cerveau peuvent être plus essentielles que d’autres.

Plus précisément, ils ont examiné comment ces réseaux transforment les entrées en sorties. Par exemple, une entrée pourrait être un signal détecté par l’œil et la sortie pourrait être l’activité cérébrale résultante. Ils ont examiné quels modèles de connexion ont entraîné la même transformation entrée-sortie.

 

187.neurosciences

L’une des plus grandes questions sans réponse en neurosciences tourne autour des connexions entre les cellules du cerveau. L’image est dans le domaine public

 

Comme prévu, il y avait un nombre infini de connexions possibles pour chaque combinaison entrée-sortie. Mais ils ont également constaté que certaines connexions apparaissaient dans chaque modèle, ce qui a conduit l’équipe à suggérer que ces connexions nécessaires pourraient être présentes dans de vrais cerveaux. Une meilleure compréhension des connexions qui sont plus essentielles que d’autres pourrait conduire à une plus grande prise de conscience de la façon dont les réseaux de neurones réels dans le cerveau effectuent des calculs.

La prochaine étape consiste pour les neuroscientifiques expérimentaux à tester cette nouvelle théorie mathématique pour voir si elle peut être utilisée pour faire des prédictions sur ce qui se passe dans le cerveau. La théorie a des applications directes aux efforts de Janelia pour cartographier le connectome du cerveau de la mouche et enregistrer l’activité cérébrale chez les larves de poisson-zèbre. Comprendre les principes théoriques sous-jacents chez ces petits animaux peut être utilisé pour comprendre les connexions dans le cerveau humain, où l’enregistrement d’une telle activité n’est pas encore réalisable.

« Ce que nous essayons de faire, c’est de proposer des moyens théoriques de comprendre ce qui compte vraiment et d’utiliser ces cerveaux simples pour tester ces théories », explique Fitzgerald. « Comme ils sont vérifiés dans des cerveaux simples, la théorie générale peut être utilisée pour réfléchir à la façon dont le calcul du cerveau fonctionne dans les cerveaux plus grands. »

 

À propos de cette nouvelle de recherche en neurosciences

Auteur: Nanci Bompey
Source: HHMI
Contact: Nanci Bompey – HHMI
Image: L’image est dans le domaine public

Recherche originale : Accès fermé.
" Cadre géométrique pour prédire la structure de la fonction dans les réseaux de neurones « par Tirthabir Biswas et al. Physical Review Research

 

Abstrait

Cadre géométrique pour prédire la structure de la fonction dans les réseaux de neurones

Le calcul neuronal dans les réseaux biologiques et artificiels repose sur la sommation non linéaire de nombreuses entrées.

La matrice de connectivité structurelle des poids synaptiques entre les neurones est un déterminant essentiel de la fonction globale du réseau, mais les liens quantitatifs entre la structure et la fonction du réseau neuronal sont complexes et subtils. Par exemple, de nombreux réseaux peuvent donner lieu à des réponses fonctionnelles similaires, et le même réseau peut fonctionner différemment selon le contexte.

On ignore en grande partie si certains modèles de connectivité synaptique sont nécessaires pour générer des calculs spécifiques au niveau du réseau.

Nous présentons ici un cadre géométrique pour identifier les connexions synaptiques requises par les réponses à l’état d’équilibre dans les réseaux récurrents de neurones linéaires à seuil.

En supposant que le nombre de modèles de réponse spécifiés ne dépasse pas le nombre de synapses d’entrée, nous calculons analytiquement l’espace de solution de toutes les matrices de connectivité feedforward et récurrentes qui peuvent générer les réponses spécifiées à partir des entrées réseau.

Une généralisation tenant compte du bruit révèle en outre que la géométrie de l’espace de solution peut subir des transitions topologiques à mesure que l’erreur autorisée augmente, ce qui pourrait fournir un aperçu des neurosciences et de l’apprentissage automatique.

Nous utilisons finalement cette caractérisation géométrique pour dériver des conditions de certitude garantissant une synapse non nulle entre les neurones.

Notre cadre théorique pourrait ainsi être appliqué aux données d’activité neuronale pour faire des prédictions anatomiques rigoureuses qui découlent généralement de l’architecture du modèle.

 

Aout 2022

 

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