Une étude menée par l'Ecole Polytechnique Federale de Lausanne publiée dans Nature Communications révèle que les neurones communiquent les uns avec les autres en envoyant des impulsions rapides de signaux électriques appelées pointes. À première vue, la génération de ces pointes peut être très fiable. En effet,lorsqu'un neurone isolé reçoit de manière répétée exactement la même entrée électrique, on retrouve le même motif de pointes.
Lors de la transmission d'un signal à un autre neurone, les chercheurs ont découvert que le processus peut parfois échouer et ces échecs sont imprévisibles. Les chercheurs estiment que le risque de synapse entre deux neurones pyramidaux corticaux transmettant un signal de neurotransmetteur chimique peut être aussi bas que 10%. Cette incertitude signifie qu'un neurone entendra le même message envoyé par des neurones connectés différemment à chaque fois.
De plus, lorsque les deux types fondamentaux de neurones corticaux (excitateur et inhibiteur) sont interconnectés dans un réseau, de petites incertitudes dans les modèles d'activité deviennent amplifiées. Cela conduit à des modèles imprévisibles, un comportement appelé le chaos.
Cette toile de fond de bruit et de chaos suggère que les neurones corticaux individuels ne peuvent pas trouver l'ordre et tirer des pointes fiables. Le cerveau doit donc faire la moyenne de l'activité de nombreux neurones avec certitude.
Comme le soulignent les chercheurs, à ce jour, l'approximation la plus proche du tissu cortical dans un modèle est la reconstruction numérique biologiquement détaillée du microcircuit néocortical de rat réalisée par le Blue Brain Project (Cell, 2015). Ce modèle informatique a été la plate-forme idéale pour permettre aux chercheurs d'étudier le degré de compréhension de la voix de neurones individuels, car il contient des modèles de transmission de données non fiables entre signaux de neurones.
À l'aide de ce modèle, ils ont constaté que l'activité générée spontanément à partir des neurones interconnectés est extrêmement bruyante et chaotique, décrivant des temps de pointes très différents à chaque répétition. Les chercheurs ont étudié l'origine et la nature de la variabilité interne corticale avec un modèle de microcircuit biophysique avec des sources de bruit biologiquement réalistes. Ils ont observé que les signaux non fiables des neurotransmetteurs sont amplifiés par une dynamique de réseau récurrente, ce qui provoque une mémoire du passé rapidement en décomposition, une mer de bruit et de chaos.
Selon les chercheurs, le cerveau des mammifères n'a pas de mémoire en décomposition rapide. En fait, l’analyse la plus fascinante à partir des résultats est peut-être que les pointes extrêmement peu fiables au cours d’une activité spontanée deviennent très fiables lorsque le circuit reçoit des entrées externes. Ce phénomène n'était pas simplement le résultat d'une forte contribution externe qui conduit directement les neurones à des réponses fiables. Même une faible entrée thalamocorticale pourrait faire basculer le réseau brièvement vers un régime de pics très fiables. À ce stade, les interactions entre les neurones, qui sinon amplifient l’incertitude et le chaos, amplifient au contraire la fiabilité et permettent au cerveau de retrouver l’ordre.
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