Les circuits neuronaux sous le feu des projecteurs
Récemment, certaines des corrélations neuronales de fonctions cognitives supérieures, comme la prise de décision, la mémoire de travail (ou à court terme), la perception visuelle et l'attention, ont été découvertes. Les neurophysiologues, grâce à ces nouvelles techniques d'enregistrement, ont obtenu des informations cruciales sur les mécanismes neuronaux qui soutiennent la perception des objets, l'assurance des décisions prises ou la perception du temps. Avec ces techniques, les scientifiques sont désormais en position de comprendre certains des mécanismes les plus complexes associés aux phénomènes psychologiques fondamentaux. Néanmoins, l'interprétation des données est souvent compliquée en raison de leur richesse et de leur complexité, ainsi un cadre théorique permettant d'interpréter ces données neuronales fait encore défaut. Pour comprendre et décrire les données neuronales complexes et fortement dimensionnelles découlant de ces nouvelles techniques d'enregistrement, les chercheurs doivent développer un nouveau cadre mathématique algorithmiquement efficace qui incorporerait simultanément les connaissances d'électrophysiologie neuronale déjà acquises. Le projet CONEURON (Drawing neuronal circuits without seeing them) associe la neuroscience informatique à l'analyse des données comportementales et neuronales pour décrire les données neuronales poussées, comprendre comment les réseaux neuronaux peuvent générer des comportements non triviaux, prédire les interactions neuronales provenant des profils d'activités observés et enfin corréler les profils d'activités aux phénomènes psychologiques. Étant donné la vaste portée des problèmes et la variété des méthodes nécessaires, le projet, clairement multidisciplinaire, impliquait différentes techniques issues de la physique, des mathématiques et des neurosciences. Comprendre comment le cerveau fonctionne implique de déterminer les moindres détails des connexions et de la signalisation neuronales. Les résultats de recherche de CONEURON ont contribué à cet objectif et ont été publiés dans plusieurs revues de prestige comme Nature Neuroscience et PLoS Computational Biology.
Mots‑clés
Circuits neuronaux, dynamique neuronale, connectivité fonctionnelle, corrélations, informations
