Comprendre l'encodage neuronal
Les stimuli sensoriels sont reçus, traités et transformés en ordres moteurs. Mais l'encodage et la transmission de ces ordres en un laps de temps si réduit avec un degré de précision élevé est encore mal compris.L'une des théories proposées pour expliquer la transmission d'information neuronale se base sur l'approche «le vainqueur rafle toute la mise», ou WTA (Winner-Take-All approach). Les neurones à impulsions sont formés pour réagir à des séquences répétées de signaux sensoriels. Ainsi, ils provoquent des schémas d'activité neuronale ordonnés qui représentent un état stable suivi de transitions neuronales brusques.Le projet WTAINCNS («Winner-Take-All readout mechanisms in the central nervous system») a été établi pour étudier la précision d'un cadre de temporel WTF pour la réponse neuronale à un stimulus. Les chercheurs ont suggéré un mécanisme compétitif latent pour expliquer la transmission des stimuli externes en fonction de l'identité du neurone qui a lancé la première impulsion.Ainsi ils ont utilisé un modèle mathématique pour analyser les paramètres importants dans la transmission neuronale et déterminer comment ils affectent la précision WTA. Leur exploration théorique a été associée à des données expérimentales provenant d'autres systèmes. Plus particulièrement, le modèle a été utilisé pour étudier le système visuel précoce chez les poissons et les singes, ainsi que pour déterminer la localisation des sources de son chez le cochon d'Inde.Les résultats ont montré que les cellules responsables pour la localisation de source sonore provoquent un délai interaural (ITD) en régulant le taux auquel ils lancent un signal particulier. L'ITD est la différence de temps entre l'arrivée du son à une oreille puis à l'autre. Le mécanisme utilisé prend essentiellement en compte le nombre total d'impulsions émises par une cellule au cours de la réponse neuronale complète au stimulus auditif.L'approche informatique WTAINCNS offre un outil utile pour étudier les réponses neuronales et déchiffrer la latence de réaction observée chez les systèmes visuels et auditifs. À long terme, ces informations pourraient être exploitées dans des applications de neuroprosthétiques d'une interface cerveau/machine qui visent à restaurer la vue, l'ouïe et le mouvement défectueux.