Une avancée majeure pour notre compréhension du fonctionnement du cerveau
Les découvertes récentes apportent une pièce essentielle au puzzle de la manière dont le cerveau humain apprend, en modifiant en permanence les connexions entre les neurones. Cette capacité d’adaptation constante permet au cerveau d’intégrer de nouvelles informations, en « reprogrammant » ses circuits grâce à une plasticité nerveuse exceptionnelle. Une étude approfondie sur le fonctionnement des synapses, ces points de contact entre cellules nerveuses, a révélé une information étonnante : les différents compartiments des dendrites, ces prolongements des neurones qui transmettent le signal électrique, n’obéissent pas tous aux mêmes règles d’apprentissage. Au contraire, ils suivent des règles distinctes, propres à chacun.
Une perspective innovante dans la médecine et l’intelligence artificielle
Publiée dans la revue Science, cette recherche offre une nouvelle perspective sur la compréhension des mécanismes fondamentaux de la plasticité cérébrale. Il s’agit de la capacité du cerveau à modifier ses circuits en fonction de l’expérience, afin d’apprendre de nouveaux environnements ou de réparer des dommages cerebraux. Ces findings pourraient ouvrir de nouvelles pistes dans l’étude des pathologies qui impactent la synapse, provoquant souvent des troubles cognitifs ou des déficiences neurologiques, comme certains troubles du neurodéveloppement. En outre, cette avancée pourrait rediriger la conception des réseaux de neurones artificiels, s’inspirant désormais du comportement complexe du cerveau humain pour améliorer leur efficacité.
Les dendrites, véritables antennes de réception
Les dendrites sont de minuscules fibres ramifiées partant du corps nerveux du neurone, structurées comme un arbre. Leur rôle principal est de transporter l’impulsion électrique de la périphérie du corps cellulaire vers la cellule elle-même (le soma). La majorité des neurones en possèdent une multitude, qu’ils utilisent pour recevoir des signaux provenant d’autres neurones. Ces prolongements, organisés en segments aux propriétés distinctes, agissent comme des sites principaux de réception des impulsions synaptiques, arrivant sous forme d’input provenant des synapses.
Des règles différentes selon les zones et les fonctions
Lors de l’apprentissage, de nouvelles informations conduisent à un renforcement de certaines synapses, tandis que d’autres s’affaiblissent, selon des processus moléculaires dont les règles exactes restent encore en partie mystérieuses. Mais comment le cerveau décide-t-il quelles synapses doivent être modifiées ? S’appliquent-elles uniformément à toutes les cellules ou diffèrent-elles d’un compartiment à l’autre ? Des neurobiologistes de l’Université de Californie du Sud ont utilisé des techniques d’imagerie très avancées, telles que l’imagerie à deux photons, pour observer l’activité de chaque synapse chez des souris en plein apprentissage d’un nouveau mouvement.
Une diversité de comportements, selon la localisation
Ces observations ont permis de comprendre que les différentes régions des neurones suivent des « règles » distinctes dans leurs activités d’apprentissage. Autrement dit, au lieu d’obéir à un seul ensemble de directives uniformes, les compartiments dendritiques adoptent des modèles d’activité neuronal selon leur position précise. Chaque segment de dendrite, en fonction de sa localisation, suit ses propres « règles » lors de l’apprentissage, illustrant la complexité et la diversité du processus neuronal.
Une compréhension plus fine de la plasticité synaptique
« Notre étude apporte une vision plus claire des modifications synaptiques lors de l’apprentissage, avec des implications potentiellement importantes pour la santé », explique William J. Wright, le principal auteur de la recherche. « Car de nombreuses pathologies cérébrales impliquent une dysfonction des synapses, ce qui peut conduire à des troubles cognitifs. » La possibilité pour les neurones d’appliquer simultanément plusieurs règles différentes, et d’en tirer avantage, aide également à répondre à une grande question en neurosciences : comment les synapses, disposant d’informations seulement localement, peuvent-elles influer sur des comportements complexes qui mobilisent tout le cerveau ?
Implications pour l’intelligence artificielle
À plus longue échéance, ces avancées peuvent influencer la conception des réseaux de neurones artificiels, éléments centraux de l’apprentissage profond en intelligence artificielle. Jusqu’à présent, toute une structure de réseau devait suivre un ensemble unique de règles en matière de plasticité. Maintenant, il apparaît qu’on peut envisager que chaque unité, ou petit groupe, puisse suivre des règles différentes, ce qui pourrait permettre des modèles d’apprentissage plus sophistiqués et plus proches du fonctionnement réel du cerveau humain.
