De nouvelles recherches révèlent comment les dendrites contrôlent la variabilité de la réponse neuronale, ce qui a des implications significatives pour l’apprentissage, la mémoire et le développement de l’IA, et marque une avancée cruciale dans les neurosciences.
Les recherches du Dr Richard Naud à l’Université d’Ottawa ont des implications importantes pour la compréhension des théories de l’apprentissage et de la mémoire, et elles pourraient ouvrir la voie aux progrès de l’intelligence artificielle à l’avenir.
Les mystères des mécanismes internes du cerveau humain sont lentement découverts, et une nouvelle étude importante dirigée par le Dr Richard Naud de la Faculté de médecine de l’Université d’Ottawa nous rapproche de la résolution de ces questions profondes.
Les résultats de l’étude ont des implications importantes pour les théories de l’apprentissage et de la mémoire de travail et pourraient potentiellement contribuer aux développements futurs de l’intelligence artificielle (IA), puisque les développeurs et programmeurs d’IA surveillent les travaux du Dr Naud et d’autres neuroscientifiques de premier plan.
Publié dans Science informatique de la naturel’étude aborde le mystère à plusieurs niveaux de la « variabilité de la réponse » des neurones, des cellules cérébrales qui utilisent des signaux électriques et des produits chimiques pour traiter l’information et donne le feu vert à tous les aspects remarquables de la conscience humaine.
Les résultats dévoilent les détails de la façon dont la variabilité neuronale est contrôlée par les dendrites, l’antenne qui s’étend de chaque neurone pour recevoir les entrées synaptiques dans nos propres réseaux de communication neuronale personnels. L’étude rigoureuse établit les propriétés des dendrites qui contrôlent puissamment la variabilité du débit, une propriété qui contrôle la plasticité synaptique dans le cerveau.
Aperçus sur le contrôle neuronal
« L’intensité de la réponse d’un neurone est contrôlée par les signaux envoyés à son noyau, mais la variabilité de la réponse d’un neurone est contrôlée par les signaux envoyés à ses petites antennes – les dendrites », explique le Dr Naud, professeur agrégé au Département de médecine de la Faculté de médecine. de médecine cellulaire et moléculaire et du Département de physique de l’Université d’Ottawa. « Cette étude établit plus précisément comment des neurones individuels peuvent avoir cette propriété cruciale de contrôler la variabilité de la réponse avec leurs entrées. »
Dr Richard Naud (à gauche), professeur agrégé au Département de médecine cellulaire et moléculaire de la Faculté de médecine de l’Université d’Ottawa et au Département de physique de l’Université d’Ottawa. Crédit : Université d’Ottawa
Le Dr Naud soupçonnait que si le cadre mathématique qu’il avait utilisé pour décrire le corps cellulaire des neurones était étendu pour prendre en compte leurs dendrites, ils pourraient alors avoir la chance de simuler efficacement des réseaux de neurones avec des dendrites actives.
Repérez la contribution de Zachary Friedenberger, titulaire d’un doctorat. étudiant au Département de physique et membre du laboratoire du Dr Naud, avec une formation en physique théorique pour résoudre les défis théoriques et mathématiques en un temps record. Avance rapide vers l’étude terminée : les prédictions du modèle ont été validées par l’analyse des données d’enregistrement in vivo et observées sur un large éventail de paramètres du modèle.
« Il a réussi à résoudre des problèmes mathématiques en un temps record et à résoudre un certain nombre de défis théoriques que je n’avais pas prévus », explique le Dr Naud.
Le Dr Naud croyait que leur technique pourrait donner un aperçu de la réponse neuronale à des entrées variables. Ils ont donc commencé à travailler sur une technique capable de calculer des statistiques à partir d’un modèle neuronal avec une dendrite active.
L’un des examinateurs du travail a noté que l’analyse théorique « fournit un aperçu clé du calcul biologique et intéressera un large public de neuroscientifiques informatiques et expérimentaux ».
