Sommaire: Un nouveau modèle open source de plasticité synaptique dans le néocortex pourrait permettre de mieux comprendre comment l’apprentissage se produit dans le cerveau.
La source: Université de Montréal
Tout le monde sait que le cerveau humain est extrêmement complexe, mais comment apprend-il exactement ? Eh bien, la réponse peut être beaucoup plus simple qu’on ne le croit généralement.
Une équipe de recherche internationale impliquant l’Université de Montréal a réalisé une avancée majeure en simulant avec précision les modifications synaptiques du néocortex considérées comme essentielles à l’apprentissage, ouvrant la porte à une meilleure compréhension du cerveau.
L’étude des scientifiques, basée sur un modèle open source, a été publiée le 1er juin dans Communication Nature.
«Cela ouvre un monde de nouvelles directions pour la recherche scientifique sur la façon dont nous apprenons», a déclaré Eilif Muller, professeure de recherche adjointe IVADO à l’UdeM et titulaire de la chaire Canada-CIFAR en IA, qui a codirigé l’étude au Blue Brain Project de l’École. polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), en Suisse.
Muller s’est installé à Montréal en 2019 et poursuit ses recherches au Laboratoire d’architectures de l’apprentissage biologique, qu’il a fondé au Centre de recherche du CHU Sainte-Justine en association avec l’UdeM et Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle.
“Les neurones ont la forme d’arbres et les synapses sont les feuilles de leurs branches”, a déclaré Muller, co-auteur principal de l’étude.
“Les approches antérieures de la plasticité des modèles ignoraient cette structure arborescente, mais nous disposons maintenant des outils informatiques pour tester l’idée que les interactions synaptiques sur les branches jouent un rôle fondamental dans l’apprentissage in vivo”, a-t-il déclaré.
“Cela a des implications importantes pour comprendre les mécanismes des troubles neurodéveloppementaux tels que l’autisme et la schizophrénie, mais aussi pour développer de nouvelles approches d’IA puissantes inspirées des neurosciences.”
Muller a collaboré avec un groupe de scientifiques du Blue Brain Project de l’EPFL, de l’Université de Paris, de l’Université hébraïque de Jérusalem, de l’Instituto Cajal (Espagne) et de la Harvard Medical School pour proposer un modèle de plasticité synaptique dans le néocortex basé sur des dynamique du calcium post-synaptique.
Comment ça marche? C’est compliqué, mais finalement, plus simple que vous ne le pensez.
Le cerveau est composé de milliards de neurones qui communiquent entre eux en formant des milliards de synapses. Ces points de connexion entre les neurones sont des machines moléculaires complexes qui changent constamment sous l’effet de stimuli externes et de dynamiques internes, un processus communément appelé plasticité synaptique.
Dans le néocortex, une zone clé associée à l’apprentissage des fonctions cognitives de haut niveau chez les mammifères, les cellules pyramidales (PC) représentent 80 à 90 % des neurones et sont connues pour jouer un rôle majeur dans l’apprentissage. Malgré leur importance, la dynamique à long terme de leurs modifications synaptiques a été caractérisée expérimentalement entre quelques types de PC seulement et s’est avérée diverse.
En conséquence, il n’y a eu qu’une compréhension limitée des circuits neuronaux complexes qu’ils forment, en particulier à travers les couches corticales stéréotypées, qui dictent la façon dont les diverses régions du néocortex interagissent.
L’innovation de Muller et de ses collègues a consisté à utiliser la modélisation informatique pour proposer une vue plus complète de la dynamique de la plasticité synaptique régissant l’apprentissage dans ces circuits néocorticaux.
En comparant leurs résultats aux données expérimentales disponibles, ils ont montré dans leur étude que leur modèle de plasticité synaptique peut capturer la dynamique de plasticité variée des divers PC composant le microcircuit néocortical. Et ils l’ont fait en utilisant un seul ensemble de paramètres de modèle unifié, indiquant que les règles de plasticité du néocortex pourraient être partagées entre les types de cellules pyramidales, et donc être prévisibles.
La plupart de ces expériences de plasticité ont été réalisées sur des tranches de cerveau de rongeurs in vitro, où la dynamique du calcium entraînant la transmission synaptique et la plasticité est considérablement modifiée par rapport à l’apprentissage dans le cerveau intact in vivo. Il est important de noter que l’étude prédit une dynamique de plasticité qualitativement différente des expériences de référence réalisées in vitro.
Si elles étaient confirmées par de futures expériences, les implications pour notre compréhension de la plasticité et de l’apprentissage dans le cerveau seraient profondes, pensent Muller et son équipe.
«Ce qui est passionnant dans cette étude, c’est qu’elle confirme une fois de plus aux scientifiques que nous pouvons combler les lacunes des connaissances expérimentales en utilisant une approche de modélisation lors de l’étude du cerveau», a déclaré Henry Markram, neuroscientifique à l’EPFL, fondateur et directeur du Blue Brain Project.
“De plus, le modèle est open source, disponible sur la plateforme Zenodo”, a-t-il ajouté.
« Ici, nous avons partagé des centaines de connexions de cellules pyramidales en plastique de différents types. Non seulement c’est le modèle de plasticité le plus largement validé à ce jour, mais il représente également la prédiction la plus complète des différences entre la plasticité observée dans une boîte de Pétri et dans un cerveau intact.
Voir également
« Ce saut est rendu possible grâce à notre approche collaborative scientifique en équipe. De plus, la communauté peut aller plus loin et développer ses propres versions en la modifiant ou en y ajoutant – c’est de la science ouverte, et cela accélérera les progrès.
À propos de cette actualité de la recherche sur la plasticité synaptique
Auteur: Bureau de presse
La source: Université de Montréal
Contact: Service de presse – Université de Montréal
Image: L’image est attribuée aux chercheurs
Recherche originale : Libre accès.
“Un modèle de plasticité à base de calcium pour prédire la potentialisation et la dépression à long terme dans le néocortex” par Giuseppe Chindemi et al. Communication Nature
Résumé
Un modèle de plasticité basé sur le calcium pour prédire la potentialisation et la dépression à long terme dans le néocortex
Les cellules pyramidales (PC) forment l’épine dorsale de la structure en couches du néocortex, et on pense que la plasticité de leurs synapses sous-tend l’apprentissage dans le cerveau.
Cependant, de tels changements synaptiques à long terme ont été caractérisés expérimentalement entre seulement quelques types de PC, posant un obstacle important pour l’étude des mécanismes d’apprentissage néocorticaux.
Ici, nous introduisons un modèle de plasticité synaptique basé sur la dynamique du calcium postsynaptique contrainte par les données, et montrons dans un modèle de microcircuit néocortical qu’un seul ensemble de paramètres est suffisant pour unifier les résultats expérimentaux disponibles sur la potentialisation à long terme (LTP) et la dépression à long terme (LTD) de connexions PC.
En particulier, nous constatons que les divers résultats de plasticité dans les différents types de PC peuvent être expliqués par la physiologie synaptique spécifique au type de cellule, la morphologie cellulaire et les schémas d’innervation, sans nécessiter de plasticité spécifique au type.
En généralisant le modèle aux concentrations de calcium extracellulaire in vivo, nous prédisons une dynamique de plasticité qualitativement différente de celles observées in vitro.
Ce travail fournit un premier modèle nul complet pour LTP/LTD entre les types de PC néocorticaux in vivo, et un cadre ouvert pour développer davantage de modèles de plasticité synaptique corticale.
#Comment #cerveau #apprendil #Actualités #des #neurosciences