Dans une étude révolutionnaire, des physiciens et neuroscientifiques de l’Université de Chicago, de Harvard et de Yale ont réalisé des avancées significatives dans la compréhension de la connectivité neuronale. Leur recherche, publiée dans Nature Physics le 17 janvier 2024, dépasse les caractéristiques biologiques des organismes individuels, se concentrant plutôt sur les principes généraux de mise en réseau et d’auto-organisation qui régissent la façon dont les neurones se connectent.
Une Nouvelle Perspective sur les Réseaux Neuronaux
L’équipe, dirigée par Stephanie Palmer, PhD, professeure associée de physique et de biologie organique et anatomie à l’UChicago, a abordé ce problème complexe avec un mélange de physique et de biologie. Contrairement à l’attente que les modèles simples fourniraient seulement une approximation grossière, leurs résultats ont donné des aperçus profonds dans la connectivité neuronale, applicables à une variété d’organismes modèles et potentiellement à des réseaux non biologiques, comme les interactions sociales.
Les neurones communiquent à travers un réseau élaboré de synapses, où la force des connexions varie. Une découverte clé de l’étude est l’identification d’une distribution ‘à queue lourde’ dans ces connexions. Ce modèle, caractérisé par quelques connexions significativement plus fortes que les autres, forme la base des circuits cérébraux permettant de penser, d’apprendre, de communiquer et de se mouvoir. Cette découverte remet en question la croyance précédente que de tels modèles étaient spécifiques à l’organisme, suggérant plutôt qu’ils découlent de principes fondamentaux de mise en réseau.
Au-delà de la Biologie : Comprendre la Mise en Réseau dans les Neurones
Décryptage du Connectome grâce à la Dynamique de Hebb
Pour explorer comment les neurones forment des connexions, l’équipe, comprenant Christopher Lynn, PhD, professeur assistant de physique à l’Université Yale, et Caroline Holmes, PhD, chercheuse postdoctorale à l’Université Harvard, a examiné des connectomes de divers animaux de laboratoire. Ils ont employé un modèle basé sur la dynamique de Hebb, un concept affirmant que les neurones renforcent leurs connexions par activation simultanée. Ce modèle a réussi à reproduire les forces de connexion ‘à queue lourde’ observées dans différentes espèces.
La Formation de Clusters : Un Phénomène Universel de Réseautage
Un aspect intrigant de leurs résultats est l’explication de la formation de clusters dans les réseaux neuronaux, similaire aux scénarios de réseautage social où des connaissances mutuelles conduisent à de nouvelles connexions. Ce phénomène, observé à travers divers organismes, souligne les principes universels de mise en réseau neural.
Équilibrer l’Ordre et le Hasard dans les Circuits Cérébraux
Malgré ces modèles, les chercheurs reconnaissent la nature aléatoire inhérente aux systèmes biologiques. Les neurones se déconnectent parfois et forment de nouvelles connexions, un processus essentiel pour empêcher les connexions trop dominantes. L’inclusion du hasard dans leur modèle était cruciale pour sa précision, équilibrant la dynamique déterministe de Hebb avec l’imprévisibilité caractéristique des cerveaux réels.
Implications et Directions Futures
Cette recherche éclaire non seulement les principes fondamentaux de l’organisation du cerveau mais ouvre également la porte à l’exploration d’autres types de réseaux. L’approche interdisciplinaire, combinant physique, analyse de grandes données et neurosciences, prépare le terrain pour des études futures qui pourraient étendre ces principes au-delà du domaine du cerveau.