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NEUROSCIENCES : RECHERCHES

 
 

195. NEUROSCIENCES

Que des chiffres… ! Le cerveau est câblé pour que les mathématiques y parviennent

Résumé : Le cerveau met naturellement en œuvre des principes de calcul et des règles de vie apprises intégrées avec des informations sensorielles pour guider les plans et les actions motrices.

Source: Institut Picower pour l’apprentissage et la mémoire

Votre nouvel appartement est à quelques pâtés de maisons de l’arrêt de bus, mais aujourd’hui, vous êtes en retard et vous voyez le bus rouler devant vous. Vous vous lancez dans un sprint complet. Votre objectif est de vous rendre au bus le plus rapidement possible et ensuite de vous arrêter exactement devant les portes (qui ne sont jamais exactement au même endroit le long du trottoir) pour entrer avant qu’elles ne ferment. Pour s’arrêter assez rapidement et avec suffisamment de précision, une nouvelle étude du MIT chez la souris révèle que le cerveau des mammifères est habilement câblé pour mettre en œuvre les principes du calcul.

 

On pourrait penser que s’arrêter brusquement sur une cible après une course à plat serait aussi simple qu’un réflexe, mais prendre un bus ou courir jusqu’à un point de repère visuellement indiqué pour gagner une récompense d’eau (comme les souris l’ont fait), est un exploit appris, guidé visuellement et dirigé par un objectif.

Dans de telles tâches, qui sont un intérêt majeur dans le laboratoire de l’auteur principal Mriganka Sur, professeur Newton de neurosciences à l’Institut Picower pour l’apprentissage et la mémoire au MIT, la décision cruciale de passer d’un comportement (courir) à un autre (arrêter) vient du cortex du cerveau, où le cerveau intègre les règles de vie apprises avec des informations sensorielles pour guider les plans et les actions.

« L’objectif est de savoir où le cortex entre en jeu », a déclaré Sur, membre du corps professoral du département des sciences cérébrales et cognitives du MIT. « Où suis-je censé m’arrêter pour atteindre cet objectif de monter dans le bus. »

Et c’est aussi là que ça se complique. Les modèles mathématiques du comportement développés par Elie Adam, postdoctorant et auteur principal de l’étude, prédisaient qu’un signal « stop » allant directement de la région M2 du cortex aux régions du tronc cérébral, qui contrôlent réellement les jambes, serait traité trop lentement.

« Vous avez M2 qui envoie un signal d’arrêt, mais lorsque vous le modélisez et que vous passez par les mathématiques, vous constatez que ce signal, en soi, ne serait pas assez rapide pour que l’animal s’arrête à temps », a déclaré Adam, dont les travaux paraissent dans la revue Cell Reports.

Alors, comment le cerveau accélère-t-il le processus? Ce qu’Adam, Sur et le co-auteur Taylor Johns ont découvert, c’est que M2 envoie le signal à une région intermédiaire appelée noyau sous-thalamique (STN), qui envoie ensuite deux signaux sur deux chemins distincts qui convergent à nouveau dans le tronc cérébral.

Pourquoi? Parce que la différence faite par ces deux signaux, l’un inhibiteur et l’autre excitateur, arrivant l’un après l’autre fait passer le problème de l’intégration, qui est un addition relativement lent des intrants, à la différenciation, qui est une reconnaissance directe du changement. Le changement de calcul implémente le signal d’arrêt beaucoup plus rapidement.

Le modèle d’Adam utilisant les systèmes et la théorie du contrôle de l’ingénierie – avec précision – prédisait la vitesse nécessaire pour un arrêt correct et que la différenciation serait nécessaire pour y parvenir, mais il a fallu une série d’investigations anatomiques et de manipulations expérimentales pour confirmer les prédictions du modèle.

Tout d’abord, Adam a confirmé qu’en effet M2 ne produisait une augmentation de l’activité neuronale que lorsque les souris avaient besoin d’atteindre leur objectif entraîné de s’arrêter au point de repère. Il a également montré qu’il envoyait les signaux résultants au STN. D’autres arrêts pour d’autres raisons n’utilisaient pas cette voie. De plus, l’activation artificielle de la voie M2-STN a obligé les souris à s’arrêter et l’inhiber artificiellement a amené les souris à envahir le point de repère un peu plus souvent.

 

195 neurosciences

La coloration rouge (« mCherry ») met en évidence les projections axonales du cortex moteur M2. Ceux qui mènent au noyau sous-thalamique (STN) revêtent une importance particulière. Crédit : Elie Adam/MIT Picower Institute

 

Le STN avait certainement besoin de signaler le tronc cérébral, en particulier le noyau pédonculopontin (PPN) dans la région locomotrice mésénécéphale. Mais lorsque les scientifiques ont examiné l’activité neuronale commençant dans le M2 et aboutissant rapidement au PPN, ils ont vu que différents types de cellules du PPN répondaient avec un timing différent. En particulier, avant l’arrêt, les cellules excitatrices étaient actives et leur activité reflétait la vitesse de l’animal pendant les arrêts.

Ensuite, en regardant le STN, ils ont vu deux types de poussées d’activité autour des arrêts – l’un légèrement plus lent que l’autre – qui ont été transmises soit directement au PPN par excitation, soit indirectement via la substantia nigra pars reticulata (SNr) par inhibition. Le résultat net de l’interaction de ces signaux dans le PPN était une inhibition aiguisée par l’excitation. Ce changement soudain pourrait être rapidement trouvé par la différenciation pour mettre en œuvre l’arrêt.

« Une poussée inhibitrice suivie d’une excitation peut créer un [changement de] signal brusque », a déclaré Sur.

L’étude concorde avec d’autres articles récents. En collaboration avec Emery N. Brown, chercheur à l’Institut Picower, Adam a récemment produit un nouveau modèle de la façon dont la stimulation cérébrale profonde dans le STN corrige rapidement les problèmes moteurs résultant de la maladie de Parkinson. Et l’année dernière, des membres du laboratoire de Sur, dont Adam, ont publié une étude montrant comment le cortex l’emporte sur les réflexes plus profondément enracinés du cerveau dans les tâches motrices guidées visuellement.

Ensemble, ces études contribuent à comprendre comment le cortex peut contrôler consciemment les comportements moteurs câblés instinctivement, mais aussi à quel point les régions plus profondes, telles que le STN, sont importantes pour mettre en œuvre rapidement un comportement axé sur les objectifs. Un examen récent du laboratoire explique cela.

Adam a émis l’hypothèse que la « voie hyperdirecte » des communications cortex-STN pourrait avoir un rôle plus large que l’arrêt rapide de l’action, s’étendant potentiellement au-delà du contrôle moteur à d’autres fonctions cérébrales telles que les interruptions et les changements de pensée ou d’humeur.

 

Financement: La Fondation JPB, les National Institutes of Health et la Simons Foundation Autism Research Initiative ont financé l’étude.

 

À propos de ce mouvement, des nouvelles de la recherche en mathématiques et en neurosciences

Auteur: David Orenstein
Source: Institut Picower pour l’apprentissage et la mémoire
Contact: David Orenstein – Picower Institute for Learning and Memory
Image: L’image est créditée à Elie Adam / MIT Picower Institute

Recherche originale : Libre accès.
" Contrôle dynamique de la locomotion guidée visuellement par projections cortico-sous-thalamiques « par Mriganka Sur et al. Cell Reports

 

Abstrait

Contrôle dynamique de la locomotion guidée visuellement par projections cortico-sous-thalamiques

Faits saillants

· Nous avons développé une tâche de locomotion guidée visuellement pour étudier la signalisation d’arrêt

· La projection M2-STN envoie un signal d’arrêt sur les arrêts de locomotion guidés visuellement

· L’activité M2-STN contrôle bidirectionnellement les arrêts de locomotion guidés visuellement

· Les voies M2-STN vers MLR/PPN effectuent une différenciation pour un contrôle rapide de la locomotion

Résumé

La locomotion dirigée vers un objectif nécessite des signaux de contrôle qui se propagent à partir de zones d’ordre supérieur pour réguler les mécanismes de la colonne vertébrale. La voie hyperdirecte corticosubthalamique offre une courte voie pour que l’information corticale atteigne les centres locomoteurs du tronc cérébral.

Nous avons développé une tâche dans laquelle des souris fixées à la tête courent vers un repère visuel, puis s’arrêtent et attendent pour collecter la récompense et avons examiné le rôle des projections du cortex moteur secondaire (M2) vers le noyau sous-thalamique (STN) dans le contrôle de la locomotion.

Nos résultats de modélisation comportementale, d’imagerie calcique et de manipulation optogénétique suggèrent que la voie M2-STN peut être recrutée lors d’une locomotion guidée visuellement pour contrôler rapidement et précisément le noyau pédonculpontin (PPN) de la région locomotrice mésencéphale à travers les noyaux gris centraux.

En capturant la dynamique physiologique à l’aide d’un modèle de contrôle de rétroaction et en analysant les signaux neuronaux dans M2, PPN et STN, nous constatons que les projections corticosubthalamiques contrôlent potentiellement l’activité PPN en différenciant un signal d’erreur M2 pour assurer une dynamique d’entrée-sortie rapide.

 

Septembre 2022

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