Une étude récente révèle que les connexions neuronales fortes dans le cerveau, essentielles à sa fonctionnalité, sont probablement formées par des principes d’auto-organisation universels et non par des mécanismes spécifiques à une espèce. Cette découverte, basée sur une imagerie avancée et un modèle de plasticité hebbien, pourrait remodeler notre compréhension de la structure cérébrale chez diverses espèces. Crédit : Issues.fr.com
Une nouvelle étude suggère différent espèces peut s’appuyer sur un principe partagé pour la formation de réseaux neuronaux.
Chez toutes les espèces, le fonctionnement cérébral repose sur un réseau complexe de connexions qui permet aux neurones d’échanger des informations entre eux, commandant ainsi la pensée et l’activité physique. Mais au sein de ces réseaux, un petit nombre de neurones partagent des connexions beaucoup plus fortes les uns avec les autres que tous les autres. On pense que ces connexions anormalement fortes, appelées « à queue lourde » en raison de la forme de leur distribution, jouent un rôle démesuré dans le fonctionnement cérébral.
Recherche sur les connexions de réseaux neuronaux
Les chercheurs se demandent depuis longtemps comment les réseaux neuronaux sont capables de se réorganiser pour former ces connexions rares et si le processus de formation est spécifique à une espèce ou régi par un principe partagé plus profond. Avec la publication d’un nouvel article aujourd’hui (17 janvier) dans la revue Physique naturellescientifiques de la CUNY Graduate Center Initiative for the Theoretical Sciences (ITS), Yale, Université de Chicagoet Harvard sont sur le point de répondre à ces questions.
(À gauche) Réseau des connexions les plus fortes parmi plus de 20 000 neurones du cerveau de la mouche des fruits. (À droite) Modèle de formation de réseau. Certaines connexions aléatoires sont élaguées, tandis que d’autres connexions deviennent plus fortes grâce à un mélange de croissance hebbienne et aléatoire. Crédit : Christopher Lynn
Comprendre les connexions neuronales fortes
« Pour comprendre ces connexions très fortes entre les neurones, vous pouvez penser à un réseau social : certaines connexions, comme celles avec vos meilleurs amis et votre famille, sont bien plus fortes que la plupart, et elles sont très importantes dans le réseau », explique Christopher Lynn, le premier auteur de l’article, auparavant chercheur postdoctoral au programme ITS et maintenant professeur adjoint de physique à Yale.
« Jusqu’à récemment, nous n’avions aucun moyen de comprendre le mécanisme par lequel ces connexions rares se réunissent, mais les progrès dans des formes particulières de microscopie et d’imagerie nous permettent désormais de jeter un coup d’œil sur la façon dont cela se produit. »
Analyse comparative entre espèces
Les chercheurs ont analysé de vastes ensembles de données librement disponibles sur le câblage entre les neurones des mouches des fruits, des souris et de deux espèces de vers (C. elegans et Platynereis). Les données cataloguées, qui ont été collectées à l’aide de la microscopie électronique en volume et du traitement d’images à haut débit, leur ont permis de comparer les réseaux de plusieurs espèces, en recherchant des similitudes et des différences dans la manière dont se forment les connexions à queue lourde.
Modélisation mathématique et principales conclusions
Les scientifiques ont créé un modèle mathématique pour décrire comment, selon eux, le câblage entre les neurones peut être réorganisé pour développer ces connexions solides. Ce modèle était basé sur un mécanisme neuroscientifique vieux de plusieurs décennies, connu sous le nom de plasticité hebbienne, selon lequel lorsque les neurones s’activent ensemble, ils se connectent ensemble. Les chercheurs ont montré que cette plasticité hebbienne conduit les neurones à former les types de connexions à queue lourde qu’ils ont observés dans les données. De plus, lorsqu’ils ont inclus l’activité neuronale dans le modèle, une deuxième caractéristique clé de la structure du réseau neuronal est apparue : le regroupement, ou la tendance des neurones à former des groupes étroitement unis.
Principes universels des réseaux de neurones
« Notre modèle était basé sur l’hypothèse que les neurones se réorganisent et se connectent selon un mélange de dynamiques hebbiennes et aléatoires », a déclaré Lynn, notant que les neurones se connectent parfois pour des raisons spécifiques, mais d’autres fois de manière aléatoire.
Le modèle de l’équipe de recherche s’est avéré applicable à toutes les espèces, montrant comment des principes simples et généraux d’auto-organisation cellulaire peuvent conduire aux connexions très fortes et aux réseaux étroitement connectés qui existent dans le cerveau. Les résultats suggèrent que la formation des réseaux neuronaux ne dépend pas de mécanismes spécifiques à l’espèce, mais pourrait plutôt être régie par un simple principe d’auto-organisation.
Ces nouvelles connaissances pourraient constituer une base importante pour étudier la structure cérébrale d’autres animaux et pourraient même aider à mieux comprendre le fonctionnement du cerveau humain.
