Des expériences riches améliorent la connexion cérébrale

résumé: Une nouvelle étude révèle à quel point les expériences peuvent affecter la connectivité cérébrale. L’étude a utilisé une puce neurologique avec plus de 4 000 électrodes pour suivre l’activité neuronale dans le cerveau des souris.

Les résultats ont montré que les souris vivant dans un environnement enrichi avaient significativement plus de neurones interconnectés que celles vivant dans des environnements standards. Non seulement ces découvertes donnent un aperçu de la plasticité cérébrale, mais elles ont également des applications potentielles en intelligence artificielle.

Faits marquants:

1. Une équipe de chercheurs a utilisé une neuropuce pour surveiller l’activité neuronale dans le cerveau des souris et a découvert que l’environnement enrichi améliorait considérablement la connectivité dans les neurones.
2. La recherche fournit une compréhension révolutionnaire de la plasticité cérébrale et des réseaux neuronaux à grande échelle.
3. Les résultats de l’étude ont des implications potentielles pour l’intelligence artificielle, car les informations aident à éclairer de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique.

source: DZNE

Les effets de ces expériences sur la connectivité cérébrale sont connus depuis un certain temps, mais une étude révolutionnaire menée par des chercheurs du Centre allemand pour les maladies neurodégénératives (DZNE) et de l’Université de technologie TUD de Dresde montre maintenant à quel point ces effets sont réellement importants.

Les découvertes chez la souris fournissent des informations sans précédent sur la complexité des réseaux neuronaux à grande échelle et la plasticité cérébrale. De plus, ils pourraient ouvrir la voie à de nouvelles méthodes d’IA inspirées du cerveau.

Les résultats, basés sur une technologie innovante de « cerveau sur puce », sont publiés dans la revue scientifique Biocapteurs et bioélectronique.

Les chercheurs de Dresde ont exploré la question de savoir comment la richesse de l’expérience affecte les circuits cérébraux. À cette fin, ils ont déployé une soi-disant neurochip avec plus de 4 000 électrodes pour détecter l’activité électrique des cellules cérébrales. Cette plateforme innovante a permis d’enregistrer simultanément le « feu » de milliers de neurones.

La zone examinée – beaucoup plus petite que la taille d’un ongle humain – couvrait tout l’hippocampe d’une souris. Cette structure cérébrale, partagée par les humains, joue un rôle central dans l’apprentissage et la mémoire, ce qui en fait une cible de choix pour les démences telles que la maladie d’Alzheimer.

Dans leur étude, les scientifiques ont comparé des tissus cérébraux de souris, qui ont été élevées différemment. Alors qu’un groupe de rongeurs était élevé dans des cages standard, qui ne fournissaient aucun stimulus spécial, les autres groupes étaient hébergés dans un « environnement enrichi » qui comprenait des jouets réarrangeables et des tubes en plastique en forme de labyrinthe.

« Les résultats ont largement dépassé nos attentes », a déclaré le Dr Haider Amin, scientifique principal de l’étude. Amin, expert en neuroélectronique et en neurosciences computationnelles, dirige un groupe de recherche au DZNE. Lui et son équipe ont développé la technologie et les outils d’analyse utilisés dans cette étude.

De manière simpliste, on pourrait dire que les neurones des souris de l’environnement enrichi étaient plus interconnectés que ceux élevés dans un logement normal.Peu importe le paramètre que nous avons examiné, l’expérience plus riche a littéralement amélioré les connexions dans les réseaux de neurones.

« Ces résultats suggèrent que mener une vie active et diversifiée façonne le cerveau sur des bases entièrement nouvelles. »

Un aperçu sans précédent des réseaux cérébraux

Le professeur Gerd Kemperman, qui a co-dirigé l’étude et a travaillé sur la question de savoir comment l’activité physique et cognitive aide le cerveau à développer sa résilience face au vieillissement et aux maladies neurodégénératives, témoigne : « Tout ce que nous savons dans ce domaine jusqu’à présent a soit été tiré de études utilisant des électrodes ou des techniques uniques. » Imagerie telle que l’IRM.

« La résolution spatio-temporelle de ces techniques est beaucoup plus grossière que notre approche. Ici, nous pouvons littéralement voir le circuit descendre à l’échelle de cellules individuelles. Nous avons appliqué des outils de calcul avancés pour extraire beaucoup de détails sur la dynamique de la réseau dans l’espace et dans le temps à partir de nos enregistrements.

« Nous avons découvert une multitude de données démontrant les avantages d’un cerveau façonné par une expérience riche. Cela ouvre la voie à la compréhension du rôle de la plasticité et de la formation de réserves dans la lutte contre les maladies neurodégénératives, en particulier en relation avec de nouvelles stratégies préventives », a déclaré le professeur Kemperman, qui en plus d’être chercheur au DZNE, Il appartient également au Centre de thérapies de rajeunissement de Dresde (CRTD) de la TU Dresde.

« En outre, cela aidera à mieux comprendre les processus pathologiques associés à la neurodégénérescence, tels que les dysfonctionnements des réseaux cérébraux. »

potentiel de l’intelligence artificielle inspirée du cerveau

« En révélant comment les expériences façonnent le réseau et la dynamique du cerveau, nous ne faisons pas que repousser les limites de la recherche sur le cerveau », déclare le Dr Amin.

« L’intelligence artificielle s’inspire de la façon dont le cerveau calcule l’information. Ainsi, nos outils et les informations qui permettent de la générer peuvent ouvrir la voie à de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique. »

À propos de cette recherche d’actualités sur la neuroplasticité

auteur: Marcus Nitzert
source: DZNE
communication: Marcus Nitzert – DZNE
image: Image créditée à Neuroscience News

Recherche originale : libre accès.
« Un biocapteur haute résolution basé sur CMOS pour évaluer la dynamique du circuit hippocampique dans la plasticité dépendante de l’essaiPar Haider Amin et al. Biocapteurs et bioélectronique

un résumé

Un biocapteur haute résolution basé sur CMOS pour évaluer la dynamique du circuit hippocampique dans la plasticité dépendante de l’essai

La richesse expérimentale crée des changements au niveau des tissus et de la plasticité synaptique à mesure que des modèles émergent de l’activité spatio-temporelle rythmique de grandes agrégations neuronales interconnectées.

Malgré de nombreuses approches expérimentales et informatiques à différentes échelles, l’effet exact de l’expérience sur la dynamique informatique au niveau du réseau reste inaccessible en raison de l’absence d’une méthodologie de notation largement applicable.

Ici, nous démontrons un circuit cérébral hybride multisite à grande échelle sur un biocapteur basé sur CMOS avec une résolution spatio-temporelle sans précédent de 4 096 microélectrodes, permettant une évaluation électrophysiologique simultanée sur l’ensemble des sous-réseaux hippocampiques et corticaux de rats dans des conditions riches en environnement (ENR) et de contrôle. logement (SD).

Équipée de diverses analyses informatiques, notre plateforme révèle les effets de l’enrichissement environnemental sur la dynamique neuronale spatio-temporelle locale et globale, la synchronisation de tir, la complexité du réseau topologique et le réseau neuronal à l’échelle.

Nos résultats identifient le rôle distinct de l’expérimentation antérieure dans l’amélioration du codage multidimensionnel formé par les ensembles neuronaux, la tolérance aux pannes et la résilience aux défaillances aléatoires par rapport aux conditions standard.

La portée et la profondeur de ces effets mettent en évidence le rôle essentiel des biocapteurs à haute densité et à grande échelle pour fournir une nouvelle compréhension de la dynamique computationnelle et du traitement de l’information dans des conditions de plasticité physiologique multimodale et dépendante de l’expérience et de leur rôle dans les fonctions cérébrales supérieures.

La connaissance de ces dynamiques à grande échelle peut inspirer le développement de modèles informatiques biologiquement plausibles et de réseaux informatiques d’IA et étendre l’informatique neuronale inspirée du cerveau à de nouvelles applications.