196. NEUROSCIENCES
Nouvelle méthode, vise à démêler la communication dans le cerveau
Résumé : Une méthode statistique nouvellement développée est capable de démêler les signaux relayés entre les zones du cerveau, même lorsque la communication entre les zones du cerveau est bidirectionnelle.
Source: Université Carnegie Mellon
Du lever au coucher du soleil, le flux de communication à travers les zones du cerveau aide à faciliter chaque mouvement que nous faisons. Voir, entendre, marcher et chanter, par exemple, sont rendus possibles par les interactions entre de grandes collections de neurones qui se déclenchent simultanément dans notre cerveau.
Des collaborateurs de l’Université Carnegie Mellon, de l’Albert Einstein College of Medicine et de la Fondation Champalimaud se sont associés depuis plus d’une décennie pour mieux comprendre le flux de communication dans le cerveau à l’aide de méthodes expérimentales et statistiques de pointe.
Leur dernière victoire est une toute nouvelle méthode statistique, Delayed Latents Across Groups (DLAG), qui démêle les signaux relayés entre les zones du cerveau, même lorsque la communication entre les zones du cerveau est bidirectionnelle.
« La méthode que nous avons développée, DLAG, s’inscrit dans la catégorie plus large de l’apprentissage automatique ou des méthodes statistiques qui examinent les signaux neuronaux de haute dimension. L’aspect nouveau est d’identifier les modèles d’activité qui sont partagés entre différentes zones du cerveau », a déclaré Evren Gokcen, étudiant diplômé en génie électrique et informatique à Carnegie Mellon.
« Pendant des décennies, les études se sont concentrées sur l’enregistrement d’un ou d’une poignée de neurones d’une zone du cerveau à la fois. Mais avec les progrès de la technologie d’enregistrement neuronal, le goulot d’étranglement s’est déplacé vers la capacité d’analyser et d’interpréter les enregistrements de grandes populations de neurones provenant de plusieurs zones du cerveau.
On croit généralement que les tâches dans le cerveau sont accomplies par les neurones qui changent leur activité ensemble. Un modèle d’activité fait référence aux façons spécifiques dont les neurones coordonnent leur activité les uns avec les autres.
On croit généralement que les tâches dans le cerveau sont accomplies par les neurones qui changent leur activité ensemble. Crédit : Melissa Neely
L’un des défis liés à l’identification des modèles d’activité impliqués dans la communication entre les zones du cerveau réside dans le fait que cette communication se produit généralement de manière bidirectionnelle et simultanée. Les enregistrements neuronaux affichent à leur tour une vue enchevêtrée de la communication.
« Pour progresser dans la communication démêlée, nous avons tiré parti d’un aperçu simple : vous ne pouvez pas envoyer de signaux instantanément ; il faut un certain temps pour que l’information circule », a expliqué Gokcen.
« La vidéoconférence est un excellent point de référence lorsqu’on pense à un retard dans la communication; c’est similaire dans le cerveau. Avec DLAG, nous exploitons ce délai, donc si le signal apparaît d’abord dans la zone A puis dans la zone B, nous prenons cela comme signifiant que la zone A a envoyé le signal à la zone B. En utilisant la méthode DLAG, nous pouvons séparer les signaux relayés simultanément.
Révéler les communications entre le cerveau et le corps
En regardant la situation dans son ensemble, DLAG pourrait être appliqué à d’autres applications des neurosciences, telles que la compréhension de l’interaction entre différents types de cellules (par exemple, entre les neurones inhibiteurs et excitateurs) ou entre différentes couches du cerveau.
« L’introduction de DLAG est comme l’introduction d’un scalpel pour obtenir des informations potentiellement plus approfondies sur la façon dont les zones du cerveau communiquent entre elles », explique Byron Yu, professeur de génie biomédical et de génie électrique et informatique.
« Parallèlement à cet article, nous mettons notre code source à la disposition d’autres membres de la communauté scientifique. DLAG peut être utilisé pour étudier d’autres systèmes cérébraux en dehors du système visuel où nous nous sommes concentrés, par exemple pour étudier la mémoire, la prise de décision et le contrôle moteur.
À propos de cette nouvelle de recherche en neurosciences
Auteur: Service de presse
Source: Université Carnegie Mellon
Contact: Service de presse – Carnegie Mellon University
Image: L’image est créditée à Melissa Neely
Recherche originale : Les résultats apparaîtront dans Nature Computational Science
Septembre 2022
