236. NEUROSCIENCES
L'hippocampe humain : nouveau modèle structurel 3D à grande échelle
Résumé : Des chercheurs ont développé un nouveau modèle 3D haute résolution de la zone CA1 de l'hippocampe humain.
Source: Projet sur le cerveau humain
Un nouveau modèle haute résolution de la région CA1 de l'hippocampe humain a été développé par l'Institut de biophysique du Conseil national italien de la recherche (CNR-IBF) et l'Université de Modena e Reggio Emilia (UNIMORE), dans le cadre du Human Brain Project.
Le modèle de résolution unicellulaire, qui reproduit la structure et l'architecture de la zone, ainsi que la position et la connectivité relative des neurones, a été développé à partir d'un ensemble de données à grande échelle d'images haute résolution.
L'ensemble de données est disponible dans l'Atlas BigBrain et il sera bientôt disponible sur EBRAINS. Selon l'étude, publiée dans la revue Nature Computational Science , la même méthodologie pourrait être appliquée pour générer des modèles à grande échelle d'autres zones du cerveau humain et également être intégrée dans un environnement de co-simulation tel que The Virtual Brain.
"La quantité de données sur les neurones individuels du cerveau humain est très limitée, à la fois en termes de coordonnées 3D relatives et en termes de connectivité entre les neurones", explique Michele Migliore du CNR-IBF, Palerme.
« Nous avons effectué une opération de fouille de données sur des images haute résolution de l'hippocampe humain, obtenues à partir de la base de données BigBrain. La position des neurones individuels a été dérivée d'une analyse détaillée de ces images.
Les chercheurs ont développé un algorithme de traitement d'image personnalisé afin d'obtenir une distribution réaliste du positionnement neuronal, et un algorithme pour générer une connectivité neuronale en rapprochant les formes dendritiques et axonales.
Les chercheurs du Human Brain Project ont développé un modèle structurel 3D à grande échelle de l'hippocampe humain. Crédit : Michèle Migliore
"Les dendrites et les axones peuvent être classés en catégories en fonction de la forme générale de leurs extensions : par exemple, certains s'insèrent dans des cônes étroits, d'autres ont une large extension complexe qui peut être approchée par des volumes géométriques dédiés, et la connectivité aux neurones voisins change en conséquence. », explique Daniela Gandolfi d'UNIMORE, auteur principal de l'étude.
« Notre algorithme analyse des images à haute résolution et, après la création de formes géométriques spécifiques à associer à des propriétés morphologiques, nous permet de calculer la probabilité que deux neurones soient connectés. La méthode fournit non seulement le positionnement 3D des neurones, mais également leur connectivité.
"Nous avons comparé la densité de neurones dans notre modèle 3D avec la littérature existante sur l'hippocampe, et avons constaté qu'elle correspondait aux observations expérimentales, validant notre modèle", conclut Gandolfi. Les chercheurs partagent à la fois l'ensemble de données et la méthodologie d'extraction sur la plateforme EBRAINS.
"Notre objectif principal avec cette étude était de rendre les données facilement disponibles avec HBP et la communauté des neurosciences au sens large. Nous utilisons maintenant la même approche pour modéliser d'autres régions du cerveau.
À propos de cette actualité sur la recherche en cartographie cérébrale :
Auteur : Roberto Inchingolo
Source : Human Brain Project
Contact : Roberto Inchingolo – Human Brain Project
Image : L'image est attribuée à Michele Migliore
Recherche originale : libre accès.
" Modèle d'échafaudage à grande échelle de la zone CA1 de l'hippocampe humain " par Daniela Gandolfi et al. Science computationnelle de la nature
Abstrait
Modèle d'échafaudage grandeur nature de la zone CA1 de l'hippocampe humain \
La disponibilité croissante de données quantitatives sur le cerveau humain ouvre de nouvelles voies pour étudier les fonctions et les dysfonctionnements neuronaux, nous rapprochant ainsi de plus en plus de la mise en œuvre d'applications de jumeaux numériques pour la médecine personnalisée.
Ici, nous fournissons une ressource à la communauté des neurosciences : une méthode de calcul pour générer un modèle d'échafaudage à grande échelle des régions du cerveau humain à partir d'images de microscopie.
Nous avons étalonné la méthode pour reconstruire la région CA1 d'un hippocampe humain droit, qui représente environ la moitié de l'ensemble de la formation hippocampique droite.
Avec le positionnement soma 3D, nous fournissons une matrice de connectivité générée à l'aide d'une stratégie de connexion morpho-anatomique basée sur des fonctions de densité de probabilité axonales et dendritiques tenant compte des propriétés morphologiques des neurones de l'hippocampe.
Les données et les algorithmes sont fournis dans un format prêt à l'emploi, adapté à la mise en œuvre de modèles informatiques à différentes échelles et détails.
Avril 2023