La pensée cosmologique rencontre les neurosciences dans une nouvelle théorie sur les connexions cérébrales

Sommaire: Un nouveau modèle mathématique qui identifie les connexions essentielles entre les neurones révèle que certains réseaux de neurones dans le cerveau sont plus essentiels que d’autres.

la source: HHMIE

Après une carrière passée à sonder les mystères de l’univers, un scientifique principal du Janelia Research Campus explore maintenant les mystères du cerveau humain et développe de nouvelles connaissances sur les connexions entre les cellules cérébrales.

Tirthabir Biswas a eu une carrière réussie en tant que physicien théorique des hautes énergies lorsqu’il est venu à Janelia pour un congé sabbatique en 2018. Biswas aimait toujours s’attaquer aux problèmes de l’univers, mais le domaine avait perdu une partie de son enthousiasme, avec de nombreuses questions majeures déjà répondues.

“La neuroscience aujourd’hui est un peu comme la physique il y a cent ans, quand la physique avait tellement de données et qu’ils ne savaient pas ce qui se passait et c’était passionnant”, explique Biswas, qui fait partie du Fitzgerald Lab.

“Il y a beaucoup d’informations en neurosciences et beaucoup de données, et ils comprennent certains grands circuits spécifiques, mais il n’y a toujours pas de compréhension théorique globale, et il y a une opportunité d’apporter une contribution.”

L’une des plus grandes questions sans réponse en neurosciences concerne les connexions entre les cellules cérébrales. Il y a des centaines de fois plus de connexions dans le cerveau humain qu’il n’y a d’étoiles dans la Voie lactée, mais quelles cellules cérébrales sont connectées et pourquoi reste un mystère. Cela limite la capacité des scientifiques à traiter avec précision les problèmes de santé mentale et à développer une intelligence artificielle plus précise.

Le défi de développer une théorie mathématique pour mieux comprendre ces connexions était un problème que James Fitzgerald, chef de groupe de Janelia, a posé pour la première fois lorsque Tirthabir Biswas est arrivé dans son laboratoire.

Alors que Fitzgerald était hors de la ville pendant quelques jours, Biswas s’est assis avec un stylo et du papier et a utilisé son expérience en géométrie de haute dimension pour réfléchir au problème – une approche différente de celle des neuroscientifiques, qui s’appuient généralement sur le calcul et l’algèbre pour résoudre problèmes mathématiques. En quelques jours, Biswas a eu un aperçu majeur de la solution et a approché Fitzgerald dès son retour.

“Il semblait que c’était un problème très difficile, donc si je dis, ‘J’ai résolu le problème’, il pensera probablement que je suis fou”, se souvient Biswas. “Mais j’ai décidé de le dire quand même.” Fitzgerald était initialement sceptique, mais une fois que Biswas a fini de présenter son travail, ils ont tous deux réalisé qu’il était sur quelque chose d’important.

“Il avait une idée vraiment fondamentale du fonctionnement de ces réseaux que les gens n’avaient pas eue auparavant”, déclare Fitzgerald. « Cette idée a été rendue possible par une réflexion interdisciplinaire. Cette idée a été un éclair de génie qu’il a eu à cause de sa façon de penser, et cela s’est simplement traduit par ce nouveau problème sur lequel il n’avait jamais travaillé auparavant.

L’idée de Biswas a aidé l’équipe à développer une nouvelle façon d’identifier les connexions essentielles entre les cellules cérébrales, qui a été publiée le 29 juin dans Recherche d’examen physique† En analysant les réseaux neuronaux – des modèles mathématiques qui imitent les cellules cérébrales et leurs connexions – ils ont pu comprendre que certaines connexions dans le cerveau peuvent être plus essentielles que d’autres.

Plus précisément, ils ont examiné comment ces réseaux transforment les entrées en sorties. Par exemple, une entrée pourrait être un signal détecté par l’œil et la sortie pourrait être l’activité cérébrale résultante. Ils ont examiné quels modèles de connexion entraînaient la même transformation entrée-sortie.

L’une des plus grandes questions sans réponse en neurosciences concerne les connexions entre les cellules cérébrales. L’image est dans le domaine public

Comme prévu, il y avait un nombre infini de connexions possibles pour chaque combinaison entrée-sortie. Mais ils ont également constaté que certaines connexions apparaissaient dans chaque modèle, amenant l’équipe à suggérer que ces connexions nécessaires pourraient être présentes dans de vrais cerveaux. Une meilleure compréhension des connexions qui sont plus essentielles que d’autres pourrait conduire à une plus grande prise de conscience de la façon dont les vrais réseaux de neurones dans le cerveau effectuent des calculs.

La prochaine étape consiste pour les neuroscientifiques expérimentaux à tester cette nouvelle théorie mathématique pour voir si elle peut être utilisée pour faire des prédictions sur ce qui se passe dans le cerveau. La théorie a des applications directes aux efforts de Janelia pour cartographier le connectome du cerveau de la mouche et enregistrer l’activité cérébrale chez les larves de poisson zèbre. Comprendre les principes théoriques sous-jacents chez ces petits animaux peut être utilisé pour comprendre les connexions dans le cerveau humain, où l’enregistrement d’une telle activité n’est pas encore possible.

“Ce que nous essayons de faire, c’est de proposer des moyens théoriques de comprendre ce qui compte vraiment et d’utiliser ces cerveaux simples pour tester ces théories”, déclare Fitzgerald. “Comme ils sont vérifiés dans des cerveaux simples, la théorie générale peut être utilisée pour réfléchir à la façon dont le calcul cérébral fonctionne dans des cerveaux plus grands.”

À propos de cette actualité de la recherche en neurosciences

Auteur: Nanci Bompey
la source: HHMIE
Contact: Nanci Bompey – HHMIE
Image: L’image est dans le domaine public

Recherche originale : Accès fermé.
“Cadre géométrique pour prédire la structure à partir de la fonction dans les réseaux de neurones” par Tirthabir Biswas et al. Recherche d’examen physique


Résumé

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Cadre géométrique pour prédire la structure à partir de la fonction dans les réseaux de neurones

Le calcul neuronal dans les réseaux biologiques et artificiels repose sur la sommation non linéaire de nombreuses entrées.

La matrice de connectivité structurelle des poids synaptiques entre les neurones est un déterminant essentiel de la fonction globale du réseau, mais les liens quantitatifs entre la structure et la fonction du réseau neuronal sont complexes et subtils. Par exemple, de nombreux réseaux peuvent donner lieu à des réponses fonctionnelles similaires, et le même réseau peut fonctionner différemment selon le contexte.

La question de savoir si certains modèles de connectivité synaptique sont nécessaires pour générer des calculs spécifiques au niveau du réseau est largement inconnue.

Ici, nous introduisons un cadre géométrique pour identifier les connexions synaptiques requises par les réponses à l’état d’équilibre dans les réseaux récurrents de neurones linéaires à seuil.

En supposant que le nombre de modèles de réponse spécifiés ne dépasse pas le nombre de synapses d’entrée, nous calculons analytiquement l’espace de solution de toutes les matrices de connectivité anticipées et récurrentes qui peuvent générer les réponses spécifiées à partir des entrées du réseau.

Une généralisation tenant compte du bruit révèle en outre que la géométrie de l’espace des solutions peut subir des transitions topologiques à mesure que l’erreur autorisée augmente, ce qui pourrait donner un aperçu à la fois des neurosciences et de l’apprentissage automatique.

Nous utilisons finalement cette caractérisation géométrique pour dériver des conditions de certitude garantissant une synapse non nulle entre les neurones.

Notre cadre théorique pourrait ainsi être appliqué aux données d’activité neuronale pour faire des prédictions anatomiques rigoureuses qui découlent généralement de l’architecture du modèle.

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