Tout le monde sait que le cerveau humain est extrêmement complexe. Mais comment apprend-on exactement ? Eh bien, la réponse peut être beaucoup plus simple que vous ne le pensez.
Une équipe de recherche internationale, dont l’Université de Montréal, a fait une percée majeure en simulant avec précision les changements synaptiques du néocortex considérés comme importants pour l’apprentissage, ouvrant la voie à une meilleure compréhension du fonctionnement du cerveau.
L’étude des chercheurs – qui est basée sur un modèle open source – a été publiée le 1er juin NatureCommunications.
Un monde de nouvelles directions
« Cela ouvre un monde de nouvelles directions de recherche sur la façon dont nous apprenons », a déclaré Eylif Müller, professeur adjoint au Département de neurosciences de l’UdeM, chercheur à IVADO – l’Institut d’évaluation des données – et au Département d’intelligence artificielle du CIFAR-Canada. (AI) qui a dirigé les recherches du projet Blue Brain à l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), en Suisse.
Elif Müller 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 collaboration avec l’UdeM et Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle. .
“Les neurones ont la forme d’un arbre et les synapses sont les feuilles des branches”, a déclaré le professeur Mueller, co-auteur de l’étude. Les approches précédentes de la modélisation de la plasticité ont ignoré cette structure arborescente, mais nous avons maintenant les outils informatiques pour tester l’idée que les interactions synaptiques des branches jouent un rôle clé dans le ciblage de l’apprentissage in vivo.
Selon lui, “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 puissantes de l’IA inspirée des neurosciences”.
Employés dans cinq pays
Eilif Muller collabore 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 développer un modèle de plasticité synaptique dans le néocortex basé sur le post-synaptique dynamique du calcium dans des données limitées.
Comment ça fonctionne? Plus simple que vous ne le pensez.
Le cerveau est composé de milliards de neurones qui communiquent entre eux, formant des milliards de synapses. Ces points de connexion entre les neurones sont des machines moléculaires complexes qui évoluent constamment sous l’influence de stimuli externes et de dynamiques internes, un processus communément appelé plasticité synaptique.
Dans le néocortex, zone clé liée à l’apprentissage des fonctions cognitives de haut niveau chez les mammifères, les cellules pyramidales constituent 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 n’a été caractérisée qu’expérimentalement entre plusieurs de leurs types et s’est révélée diverse.
Compréhension limitée
Par conséquent, la compréhension des circuits neuronaux complexes formés, en particulier par les couches corticales stéréotypées qui dictent l’interaction des différentes régions du néocortex, est limitée. L’innovation d’Aylif Müller et de ses collègues a consisté à utiliser la modélisation informatique pour obtenir une image plus complète de la dynamique de la plasticité synaptique qui pilote l’apprentissage dans ces chaînes néocorticales.
En comparant leurs résultats avec les données expérimentales disponibles, ils ont montré dans leur étude que leur modèle de plasticité synaptique peut expliquer les diverses dynamiques de plasticité des différentes cellules pyramidales qui composent la puce néocorticale. Ils y sont parvenus en utilisant un seul ensemble unifié de paramètres de modèle, ce qui montre que les règles de plasticité néocorticale peuvent être partagées par tous les types de cellules pyramidales et donc prévisibles.
La plupart de ces expériences de plasticité ont été réalisées sur des tranches de rongeurs in vitro, où la dynamique du calcium qui contrôle la transmission synaptique et la plasticité est radicalement modifiée par rapport à l’apprentissage intact in vivo. Il est important que l’étude prédise la dynamique de la plasticité, qui est qualitativement différente des expériences de référence menées in vitro.
Si cela est confirmé par de futures expériences, les conséquences pour notre compréhension de la plasticité et de l’apprentissage dans le cerveau seront importantes, estiment Aylife Müller 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 le neurologue de l’EPFL Henry Markram, fondateur et directeur du projet Blue Brain.
C’est une science ouverte
“De plus, le modèle est open source, disponible sur la plateforme Zenedo”, a-t-il ajouté. Ici, nous avons partagé des centaines de connexions en plastique de différents types de cellules pyramidales. Non seulement c’est le modèle de plasticité le plus largement validé à ce jour, mais c’est aussi la prédiction la plus complète des différences entre la plasticité observée dans une boîte de Pétri et dans un cerveau intact.
Henry Markram a conclu en disant que “ce saut quantique a été rendu possible grâce à notre approche scientifique de la collaboration en équipe. De plus, la communauté peut aller plus loin et concevoir ses propres versions en les modifiant ou en les complétant. C’est une science ouverte et va accélérer les progrès. »
À propos de cette étude
L’étude, intitulée “Modèle de plasticité à base de calcium pour prédire la puissance à long terme et la dépression dans le néocortex”, par Giuseppe Chindemi et al., A été publiée le 1er juin 2022. NatureCommunications. Le financement du projet Blue Brain a été assuré par le Conseil de l’Ecole polytechnique fédérale de Suisse. Les travaux d’Elif Müller sont également financés par le Centre de recherche du CHU Sainte-Justine, IVADO – l’Institut d’évaluation des données -, le Fonds de recherche du Québec – Santé, Chaires Canada-CIFAR en IA, Mila – l’Institut d’intelligence artificielle du Québec – et Google.
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