Une nouvelle étude de l'Université Rockefeller et de l'UCLA révèle que la pratique répétitive solidifie les voies neuronales, rendant l'exécution des tâches plus précise et plus automatique. À l’aide de techniques d’imagerie avancées, les chercheurs ont observé comment 73 000 neurones corticaux chez des souris se sont stabilisés au cours de deux semaines de pratique d’une tâche, fournissant ainsi des informations sur l’apprentissage et la mémoire.
Les chercheurs utilisant une nouvelle technologie d’imagerie ont découvert que la pratique répétitive stabilise et solidifie les circuits de la mémoire de travail chez la souris, améliorant ainsi considérablement la maîtrise et l’automaticité des tâches.
« La pratique rend parfait » n'est pas un simple cliché, selon une nouvelle étude menée par des chercheurs de l'Université Rockefeller et UCLA. Au lieu de cela, c'est la recette pour maîtriser une tâche, car répéter une activité encore et encore solidifie les voies neuronales de votre cerveau.
Comme ils le décrivent dans Nature, les scientifiques ont utilisé une technologie de pointe développée par Alipasha Vaziri de Rockefeller pour observer simultanément 73 000 neurones corticaux chez des souris pendant que les animaux apprenaient et répétaient une tâche donnée pendant deux semaines. L'étude a révélé que les représentations de la mémoire passent d'instables à solides dans les circuits de la mémoire de travail, ce qui donne un aperçu des raisons pour lesquelles la performance devient plus précise et automatique après une pratique répétitive.
« Dans ce travail, nous montrons comment la mémoire de travail – la capacité du cerveau à retenir et traiter des informations – s'améliore grâce à la pratique », explique Vaziri, directeur du laboratoire de neurologie et de biophysique de Rockefeller. « Nous espérons que ces connaissances feront non seulement progresser notre compréhension de l’apprentissage et de la mémoire, mais qu’elles auront également des implications dans la lutte contre les troubles liés à la mémoire. »
Imaginer des défis
La mémoire de travail est essentielle à diverses fonctions cognitives, et pourtant les mécanismes sous-jacents à la formation, à la rétention et au rappel de la mémoire, qui nous permettent d'effectuer une tâche que nous avons déjà effectuée sans avoir à la réapprendre, restent flous sur de longues périodes.
Pour la présente étude, les chercheurs voulaient observer la stabilité des représentations de la mémoire de travail au fil du temps et quel rôle ces représentations jouaient dans la capacité à effectuer habilement la tâche au bon moment. Pour ce faire, ils ont cherché à enregistrer les populations neuronales de manière répétée chez la souris sur une période relativement longue, pendant que les animaux apprenaient et devenaient experts dans une tâche donnée.
Mais ils ont été confrontés à un défi de taille : les limitations techniques ont entravé la capacité d’imager l’activité d’une grande population de neurones dans le cerveau en temps réel, sur de longues périodes et à n’importe quelle profondeur de tissu dans le cortex.
Les chercheurs de l'UCLA se sont tournés vers Vaziri, qui a développé des techniques d'imagerie cérébrale qui comptent parmi les seuls outils capables de capturer la majorité du cortex de souris en temps réel, à haute résolution et vitesse.
Vaziri a suggéré d'utiliser la microscopie à billes lumineuses (LBM), une technologie d'imagerie volumétrique à grande vitesse qu'il a développée et qui permet un enregistrement à résolution cellulaire in vivo de l'activité de populations neuronales allant jusqu'à 1 million de neurones, soit une multiplication par 100 du nombre de neurones. qui peuvent être enregistrés simultanément.
Transformations neuronales
Dans la présente étude, les chercheurs ont utilisé le LBM pour imager simultanément l'activité cellulaire de 73 000 neurones chez des souris à différentes profondeurs du cortex et ont suivi l'activité des mêmes neurones pendant deux semaines pendant que les animaux identifiaient, rappelaient et répétaient une séquence d'odeurs. .
Ils ont découvert que les circuits de la mémoire de travail se transformaient à mesure que les souris maîtrisaient les séquences appropriées. Au départ, les circuits étaient instables, mais à mesure que les souris pratiquaient la tâche à plusieurs reprises, les circuits ont commencé à se stabiliser et à se solidifier.
« C'est ce que nous appelons la « cristallisation » », explique Vaziri. « Les résultats illustrent essentiellement que l'entraînement répétitif améliore non seulement la maîtrise des compétences, mais conduit également à de profonds changements dans les circuits de mémoire du cerveau, rendant les performances plus précises et plus automatiques. »
« Si l'on imagine que chaque neurone du cerveau émet une note différente, la mélodie que le cerveau génère lorsqu'il accomplit la tâche changeait de jour en jour, mais devenait ensuite de plus en plus raffinée et similaire à mesure que les animaux continuaient à pratiquer la mélodie. tâche », ajoute l’auteur correspondant et neurologue Peyman Golshani de l’UCLA Health.
Surtout, certains aspects de ces découvertes ont été uniquement rendus possibles par les capacités d’imagerie à grande échelle et des tissus profonds du LBM. Initialement, les chercheurs ont utilisé deux standardsphoton imagerie de populations neuronales plus petites dans les couches corticales supérieures, mais ils n'ont pas réussi à trouver de preuves de stabilisation de la mémoire. Mais une fois qu'ils ont utilisé le LBM pour enregistrer plus de 70 000 neurones dans des régions corticales plus profondes, ils ont pu observer la cristallisation des représentations de la mémoire de travail qui accompagnait la maîtrise croissante de la tâche par les souris.
« À l'avenir, nous pourrions aborder le rôle de différents types de cellules neuronales impliqués dans la médiation de ce mécanisme, et en particulier l'interaction de différents types d'interneurones avec des cellules excitatrices », explique Vaziri. « Nous souhaitons également comprendre comment l'apprentissage est mis en œuvre et pourrait être transféré dans un nouveau contexte, c'est-à-dire comment le cerveau pourrait généraliser une tâche apprise à de nouveaux problèmes inconnus. »
