Des chercheurs ont découvert les principaux mécanismes cérébraux pour organiser les souvenirs dans le temps.
La nouvelle étude détaille la découverte des mécanismes fondamentaux par lesquels la région de l'hippocampe du cerveau organise les souvenirs en séquences et comment cela peut être utilisé pour planifier le comportement futur.
La découverte peut être une première étape critique vers la compréhension des défaillances de la mémoire dans les troubles cognitifs tels que la maladie d'Alzheimer et d'autres formes de démence.
En combinant des techniques d'enregistrement électrophysiologique chez les rongeurs avec une analyse d'apprentissage automatique statistique d'énormes trésors de données, les chercheurs ont découvert des preuves suggérant que le hippocampe réseau encode et préserve les progressions des expériences pour aider à la prise de décision.
"Notre cerveau garde un assez bon enregistrement du moment où des expériences ou des événements spécifiques se produisent. Cette capacité nous aide à fonctionner dans notre vie quotidienne, mais avant cette étude, nous n'avions pas une idée claire des mécanismes neuronaux derrière ces processus », explique l'auteur correspondant Norbert Fortin, professeur agrégé de neurobiologie et de comportement à l'Université de Californie, Irvin.
"Là où cela concerne tout le monde, c'est que ce type de mémoire est fortement altéré dans une variété de troubles neurologiques ou simplement avec le vieillissement, nous avons donc vraiment besoin de savoir comment fonctionne cette fonction cérébrale."
Le projet, qui a duré plus de trois ans, comportait des phases d'expérimentation et d'analyse de données. Les chercheurs ont surveillé le déclenchement des neurones dans le cerveau des rats alors qu'ils subissaient une série de tests d'identification des odeurs. En présentant cinq différents sent dans diverses séquences, les scientifiques ont pu mesurer la mémoire des animaux de la séquence correcte et détecter comment leur cerveau capturait ces relations séquentielles.
"L'analogie à laquelle je penserais est l'informatique", déclare Fortin. « Si je devais enfoncer des électrodes dans votre cerveau, nous ne pouvons pas ; c'est pourquoi nous utilisons des rats - je pouvais voir quelles cellules s'activent et lesquelles ne s'activent pas à un moment donné. Cela nous donne un aperçu de la façon dont le cerveau représente et calcule l'information. Lorsque nous enregistrons des modèles d'activité dans une structure, c'est comme si nous voyions des zéros et des uns dans un ordinateur.
Obtenues à intervalles de millisecondes sur plusieurs minutes, les mesures d'activité et d'inactivité neuronales présentent une image dynamique du fonctionnement du cerveau. Fortin dit que lui et ses collègues étaient, à certains égards, capables de « lire dans l'esprit » de leurs sujets en visualisant le « codage » des cellules - celles qui tiraient et celles qui ne fonctionnaient pas - en succession rapide.
Se déplacer rapidement
« Lorsque vous pensez à quelque chose, cela bouge rapidement », dit-il. « Vous n'êtes pas bloqué longtemps sur ce souvenir. En ce moment, il est représenté, mais nous pouvons voir comment cela change très rapidement.
Fortin savait très tôt que les lectures de l'activité de l'hippocampe entraîneraient d'énormes quantités de données brutes. Dès les premières étapes du projet, il a fait appel à des statisticiens de la Donald Bren School of Information & Computer Sciences.
"Les questions de neurosciences que nous avions à l'époque dans mon laboratoire étaient bien trop avancées pour les connaissances statistiques que nous avions. C'est pourquoi nous devions impliquer des partenaires ayant une expertise en science des données », explique Fortin.
"Ces études émergentes en neurosciences s'appuient sur des méthodes de science des données en raison de la complexité de leurs données", explique le co-auteur principal Babak Shahbaba, professeur de statistiques. "Les activités cérébrales sont enregistrées à l'échelle de la milliseconde, et ces expériences durent plus d'une heure, vous pouvez donc imaginer à quelle vitesse la quantité de données augmente. Il arrive à un point où les neuroscientifiques ont besoin de techniques plus avancées pour accomplir ce qu'ils avaient imaginé mais qu'ils n'ont pas pu mettre en œuvre.
Il note que lorsque les neurones codent des informations telles que des souvenirs, les scientifiques peuvent avoir un aperçu de ce processus en examinant le schéma d'activité de pointe sur tous les neurones enregistrés, connus collectivement sous le nom d'ensemble.
"Nous avons découvert que nous pouvions traiter ces modèles neuronaux comme des images, ce qui a débloqué notre capacité à appliquer des méthodes d'apprentissage automatique en profondeur", déclare Shahbaba. "Nous avons analysé les données avec un réseau neuronal convolutif, qui est une méthodologie fréquemment utilisée dans les applications de traitement d'images telles que la reconnaissance faciale."
De cette façon, les chercheurs ont pu décoder le déclenchement des neurones pour récupérer des informations.
"Nous savons à quoi ressemble la signature de l'odeur B, tout comme nous connaissons celles de A, C et D", explique Fortin. "A cause de cela, vous pouvez voir quand ces signatures réapparaissent à un moment différent, par exemple lorsque nos sujets anticipent quelque chose qui n'a pas encore eu lieu. Nous voyons ces signatures être rapidement rejouées alors qu'ils pensent à l'avenir.
Shahbaba dit que les outils et les méthodologies développés au cours de ce projet peuvent être appliqués à un large éventail de problèmes, et Fortin pourrait étendre son domaine de recherche à d'autres régions du cerveau.
À propos des auteurs
Le travail apparaît dans Communications Nature.
Le financement provenait des National Institutes of Health, de la National Science Foundation et de la Whitehall Foundation.
La source: UC Irvine
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