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Mieux comprendre la mémoire de court terme grâce à la plasticité neuronale
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Des chercheurs de l'Université de Columbia ont actualisé la théorie en incluant la dynamique synaptique et neuronale. Ils ont découvert que la dynamique synaptique peut moduler le comportement global des réseaux neuronaux, accélérant ou ralentissant l'activité neuronale.
Un nouveau comportement, appelé "chaos figé", a été identifié, où les synapses créent des schémas fixes d'activité neuronale, potentiellement cruciaux pour la mémoire de travail. Ce modèle est encore perfectible : les neuroscientifiques souhaitent dorénavant intégrer certaines propriétés biologiques du cerveau pour le rendre plus réaliste.
Quel rôle jouent les neurones et les synapses dans la mémoire de travail ? Une question qui a longtemps été pondérée par les neuroscientifiques. Jusqu’à présent, on pensait que l’activité neuronale dominait, les synapses n’intervenant que dans les processus plus lents d’apprentissage et de mémorisation. Mais des chercheurs de l’Université de Columbia, aux États-Unis, ont mis au point un nouveau cadre théorique qui prédit que ce seraient les synapses, plutôt que les neurones, qui sont les plus importantes. Ce nouveau modèle pourrait ainsi conduire à un autre mécanisme pour la mémoire de travail dans le cerveau, affirment-ils.
Le cerveau humain est constitué d’environ 100 milliards de neurones. Chacun d’entre eux reçoit des signaux électriques d’autres neurones par l’intermédiaire de milliers de connexions minuscules appelées synapses. Lorsque la somme des signaux émis par les synapses dépasse un certain seuil, un neurone « se déclenche » en envoyant une série de pics de tension à un grand nombre d’autres neurones. Les neurones sont donc "excitables". La force des interactions entre les neurones peut également changer avec le temps. Ce processus, appelé plasticité synaptique, jouerait un rôle crucial dans l’apprentissage.
Les premières études dans ce domaine considéraient que les réseaux neuronaux étaient dépourvus de plasticité. Elles supposaient que la connectivité synaptique était fixe. Les chercheurs analysaient donc comment cette connectivité façonnait l’activité collective des neurones. Bien qu’elle ne soit pas réaliste, cette approche a permis de comprendre les principes de base de ces réseaux et leur fonctionnement. David Clark, doctorant en neurobiologie et comportement à l’Université de Columbia, et Larry Abbott, son directeur de thèse, ont maintenant étendu ce modèle aux synapses plastiques. Cela rend le système plus complexe – et plus réaliste – car l’activité neuronale peut désormais façonner dynamiquement la connectivité entre les synapses.
Les chercheurs ont utilisé un outil mathématique connu sous le nom de « théorie du champ moyen dynamique » pour réduire les équations de réseau « à haute dimension » du modèle original à une description statistique « à basse dimension ». En bref, ils ont modifié la théorie pour inclure la dynamique synaptique et neuronale. Cela leur a permis de développer un modèle plus simple qui intègre plusieurs facteurs majeurs impliqués dans les réseaux neuronaux plastiques.
Les chercheurs ont constaté que lorsque la dynamique synaptique et la dynamique neuronale se produisent à une échelle de temps similaire, la dynamique synaptique façonne grandement le comportement global d’un réseau neuronal. Leurs analyses ont également montré que la dynamique synaptique peut accélérer ou ralentir la dynamique neuronale, et donc renforcer ou supprimer l’activité chaotique des neurones.
Ils ont surtout découvert un nouveau type de comportement qui apparaît lorsque les synapses génèrent des schémas fixes d’activité neuronale dans les réseaux. Ces schémas apparaissent quand la plasticité est momentanément désactivée, ce qui a pour effet de « figer » les états des neurones. Ce « chaos figé », comme l’ont appelé les chercheurs, peut aider à stocker des informations dans le cerveau et s’apparente au fonctionnement de la mémoire de travail.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
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- Publié dans : Neurosciences & Sciences cognitives
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