De nouvelles recherches ont révélé que le sommeil peut être détecté par une activité cérébrale brève, d’une milliseconde, soulignant que les différentes régions du cerveau peuvent basculer indépendamment entre les états de sommeil et d’éveil, ce qui pourrait avoir un impact sur la compréhension des maladies neurologiques.
L’étude révèle en détail comment les ondes cérébrales rapides, jusqu’alors négligées, établissent les modèles fondamentaux du sommeil et de l’éveil.
Des scientifiques ont mis au point une nouvelle méthode d’analyse des états de sommeil et d’éveil en détectant des schémas d’activité neuronale ultra-rapides, d’une durée de quelques millisecondes seulement, remettant en cause les connaissances traditionnelles basées sur des ondes cérébrales plus lentes. Cette recherche a également révélé que des régions individuelles du cerveau peuvent brièvement passer du sommeil à l’éveil de manière indépendante, révélant des activités cérébrales complexes et localisées qui pourraient remodeler notre compréhension de la mécanique du sommeil.
Le sommeil et l'éveil : deux états totalement distincts qui définissent les limites de notre vie quotidienne. Depuis des années, les scientifiques mesurent la différence entre ces processus cérébraux instinctifs en observant les ondes cérébrales, le sommeil étant caractérisé par des ondes lentes et durables mesurées en dixièmes de seconde qui parcourent tout l'organe.
Pour la première fois, des scientifiques ont découvert que le sommeil peut être détecté par des schémas d’activité neuronale de quelques millisecondes, soit 1000 fois plus courts qu’une seconde, révélant une nouvelle façon d’étudier et de comprendre les schémas fondamentaux des ondes cérébrales qui régissent la conscience. Ils ont également montré que de petites régions du cerveau peuvent momentanément « scintiller » et s’éveiller pendant que le reste du cerveau reste endormi, et vice versa, de l’état d’éveil au sommeil.
Ces résultats, décrits dans une nouvelle étude publiée dans la revue Neurosciences de la naturesont le fruit d'une collaboration entre les laboratoires du professeur adjoint de biologie Keith Hengen de l'Université de Washington à St. Louis et du professeur émérite d'ingénierie biomoléculaire David Haussler de l'UC Santa Cruz. La recherche a été menée par les doctorants David Parks (UCSC) et Aidan Schneider (WashU).
Au cours de quatre années de travail, Parks et Schneider ont formé un réseau neuronal pour étudier les modèles au sein de quantités massives de données d’ondes cérébrales, découvrant des modèles qui se produisent à des fréquences extrêmement élevées qui n’ont jamais été décrites auparavant et remettent en question les conceptions fondamentales et de longue date de la base neurologique du sommeil et de l’éveil.
« Avec des outils puissants et de nouvelles méthodes informatiques, il y a beaucoup à gagner à remettre en question nos hypothèses les plus élémentaires et à réexaminer la question de ce qu'est un état », a déclaré Hengen. « Le sommeil ou l'éveil est le facteur le plus déterminant de votre comportement, et tout le reste en découle. Donc, si nous ne comprenons pas ce que sont réellement le sommeil et l'éveil, il semble que nous ayons raté le bateau. »
« En tant que scientifiques, nous avons été surpris de constater que différentes parties de notre cerveau font en fait de petites siestes lorsque le reste du cerveau est éveillé, même si de nombreuses personnes l'avaient peut-être déjà suspecté chez leur conjoint. C'est peut-être l'absence de préjugés hommes-femmes qui est surprenante », a plaisanté Haussler.
Comprendre le sommeil
Les neuroscientifiques étudient le cerveau à l'aide d'enregistrements de signaux électriques de l'activité cérébrale, appelés données électrophysiologiques, en observant les ondes de tension lorsqu'elles atteignent et diminuent à des rythmes différents. Ces ondes contiennent les schémas de pics des neurones individuels.
Les chercheurs ont travaillé avec des données provenant de souris du laboratoire Hengen de Saint-Louis. Les animaux, qui se comportaient librement, étaient équipés d'un casque très léger qui enregistrait l'activité cérébrale de 10 régions cérébrales différentes pendant des mois, en suivant la tension de petits groupes de neurones avec une précision de l'ordre de la microseconde.
Ces données ont généré des pétaoctets, soit un million de fois plus qu’un gigaoctet. David Parks a dirigé les efforts visant à alimenter ces données brutes dans un réseau neuronal artificiel, capable de détecter des modèles extrêmement complexes, de différencier les données de sommeil et d’éveil et de trouver des modèles que l’observation humaine aurait pu manquer. Une collaboration avec l’infrastructure informatique universitaire partagée située à l’UC San Diego a permis à l’équipe de travailler avec cette quantité de données, qui était à l’échelle de ce que de grandes entreprises comme Google ou Facebook pourraient utiliser.
Sachant que le sommeil est traditionnellement défini par des ondes lentes, Parks a commencé à alimenter le réseau neuronal avec des morceaux de données de plus en plus petits et lui a demandé de prédire si le cerveau était endormi ou éveillé.
Ils ont découvert que le modèle pouvait faire la différence entre le sommeil et l'éveil à partir de quelques millisecondes de données d'activité cérébrale. Cela a choqué l'équipe de recherche, car cela a montré que le modèle ne pouvait pas se fier aux ondes lentes pour apprendre la différence entre le sommeil et l'éveil. De la même manière qu'écouter un millième de seconde d'une chanson ne permet pas de savoir si elle a un rythme lent, il serait impossible pour le modèle d'apprendre un rythme qui se produit sur plusieurs secondes en regardant simplement des millisecondes isolées d'informations.
« Nous voyons des informations à un niveau de détail sans précédent », a déclaré Haussler. « Nous avions auparavant l’impression que rien ne se trouverait là, que toutes les informations pertinentes se trouvaient dans les ondes de fréquence plus lente. Cette étude montre que si vous ignorez les mesures conventionnelles et que vous regardez simplement les détails de la mesure à haute fréquence sur seulement un millième de seconde, il y a suffisamment de données pour dire si le tissu est endormi ou non. Cela nous indique qu’il se passe quelque chose à une échelle très rapide – c’est un nouvel indice de ce qui pourrait se passer pendant le sommeil. »
Hengen, pour sa part, était convaincu que Parks et Schneider avaient raté quelque chose, car leurs résultats étaient en contradiction totale avec les concepts fondamentaux qui lui avaient été inculqués au cours de ses nombreuses années d’études en neurosciences. Il a demandé à Parks de fournir de plus en plus de preuves de la réalité de ce phénomène.
« Cela m’a poussé à me demander dans quelle mesure mes convictions sont fondées sur des preuves et quelles preuves aurais-je besoin de voir pour renverser ces convictions ? », a déclaré Hengen. « J’avais vraiment l’impression de jouer au chat et à la souris, car je demandais sans cesse à David (Parks) de me fournir davantage de preuves et de me prouver des choses, et il me répondait « regardez ça ! » C’était un processus vraiment intéressant en tant que scientifique de voir mes étudiants démolir ces tours brique par brique, et de devoir accepter cela. »
Modèles locaux
Parce qu’un réseau neuronal artificiel est fondamentalement une boîte noire et ne rend pas compte de ce qu’il apprend, Parks a commencé à supprimer des couches d’informations temporelles et spatiales pour essayer de comprendre de quels modèles le modèle pouvait apprendre.
Finalement, ils en sont arrivés au point où ils observaient des morceaux de données cérébrales d'une durée d'à peine une milliseconde et aux fréquences les plus élevées de fluctuations de tension cérébrale.
« Nous avons rassemblé toutes les informations que les neurosciences ont utilisées pour comprendre, définir et analyser le sommeil au cours du siècle dernier, et nous nous sommes demandé si le modèle pouvait encore apprendre dans ces conditions », a déclaré Parks. « Cela nous a permis d'examiner des signaux que nous n'avions pas compris auparavant. »
En analysant ces données, ils ont pu déterminer que le modèle détectait l’élément fondamental du sommeil, à savoir le schéma d’activité ultra-rapide entre quelques neurones seulement. Il est crucial de noter que ces schémas ne peuvent pas être expliqués par les ondes traditionnelles, lentes et généralisées. Les chercheurs émettent l’hypothèse que les ondes lentes pourraient agir pour coordonner les schémas d’activité rapides et locaux, mais ils sont finalement arrivés à la conclusion que les schémas rapides sont beaucoup plus proches de la véritable essence du sommeil.
Si l’on compare les ondes lentes traditionnellement utilisées pour définir le sommeil à des milliers de personnes dans un stade de baseball qui font l’onde, alors ces schémas rapides sont les conversations entre quelques personnes seulement qui décident de participer à l’onde. Ces conversations sont essentielles pour que l’onde globale se produise et sont plus directement liées à l’ambiance du stade – l’onde en est un résultat secondaire.
Observation des scintillements
En étudiant plus en détail les modèles d’activité hyperlocaux, les chercheurs ont commencé à remarquer un autre phénomène surprenant.
En observant le modèle prédisant le sommeil ou l’éveil, ils ont remarqué ce qui ressemblait à des erreurs au premier abord : pendant une fraction de seconde, le modèle détectait l’éveil dans une région du cerveau alors que le reste du cerveau restait endormi. Ils ont observé la même chose dans les états d’éveil : pendant une fraction de seconde, une région s’endormait alors que les autres régions étaient éveillées. Ils appellent ces cas des « scintillements ».
« Nous avons pu observer les moments individuels où ces neurones se déclenchaient, et il était assez clair que (les neurones) étaient en train de passer à un état différent », a déclaré Schneider. « Dans certains cas, ces scintillements pouvaient être limités à une zone cérébrale spécifique, peut-être même plus petite que cela. »
Cela a poussé les chercheurs à explorer ce que les scintillements pourraient signifier sur la fonction du sommeil et comment ils affectent le comportement pendant le sommeil et l'éveil.
« Il y a une hypothèse naturelle à ce sujet : disons qu'une petite partie de votre cerveau tombe en sommeil pendant que vous êtes éveillé. Cela signifie-t-il que votre comportement donne soudainement l'impression que vous êtes endormi ? Nous avons commencé à voir que c'était souvent le cas », a déclaré Schneider.
En observant le comportement des souris, les chercheurs ont observé que lorsqu’une région du cerveau s’endormait alors que le reste du cerveau était éveillé, la souris marquait une pause d’une seconde, presque comme si elle s’était endormie. Un scintillement pendant le sommeil (une région du cerveau « se réveille ») se traduisait par des tics de l’animal pendant son sommeil.
Les scintillements sont particulièrement surprenants car ils ne suivent pas les règles établies dictant le cycle strict du cerveau se déplaçant séquentiellement entre l'éveil, le sommeil non paradoxal et le sommeil paradoxal.
« Nous observons des alternances de phases de veille et de sommeil paradoxal, de phases de sommeil paradoxal et de phases de sommeil non paradoxal. Nous observons toutes ces combinaisons possibles, et elles brisent les règles auxquelles on pourrait s’attendre en se basant sur une centaine d’années de littérature », a déclaré Hengen. « Je pense qu’elles révèlent la séparation entre l’état macro (sommeil et veille au niveau de l’animal entier) et l’unité fondamentale de l’état dans le cerveau (les schémas rapides et locaux). »
Impact
Une meilleure compréhension des schémas qui se produisent à haute fréquence et des fluctuations entre l'état de veille et de sommeil pourrait aider les chercheurs à mieux étudier les maladies neurodéveloppementales et neurodégénératives, toutes deux associées à une dysrégulation du sommeil. Les groupes de laboratoire de Haussler et de Hengen souhaitent tous deux mieux comprendre ce lien, Haussler souhaitant étudier plus en détail ces phénomènes dans des modèles d'organoïdes cérébraux, des morceaux de tissu cérébral cultivés sur une paillasse de laboratoire.
« Cela nous donne potentiellement un scalpel très, très pointu avec lequel nous pouvons aborder ces questions liées aux maladies et aux troubles », a déclaré Hengen. « Plus nous comprenons fondamentalement ce que sont le sommeil et l’éveil, plus nous pouvons aborder les problèmes cliniques et liés aux maladies pertinents. »
À un niveau fondamental, ce travail contribue à faire progresser notre compréhension des nombreuses couches de complexité du cerveau en tant qu’organe qui dicte le comportement, les émotions et bien plus encore.
