Signal et neurones

Les disciplines scientifiques sont devenues plurielles en matière de recherche pour la neuroscience, ouvrant de nouvelles pistes thérapeutiques (lutter contre l’épilepsie et les handicaps moteurs notamment). « Les signaux d’influx nerveux émis, traités, ou reçus
par les neurones comptent parmi les plus beaux signaux naturels » explique en préambule Odile Macchi lors de cette séance de l’Académie des sciences. Quelques exemples vous sont donnés dans cette retransmission de séance.

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Comme l'explique Odile Macchi, directeur de recherche émérite au CNRS, membre de l'Académie des sciences, « l’ambiance générale actuelle est à la suspicion envers la science, les nouvelles possibilités
qu’elle offre suscitant souvent la crainte d’un usage illégitime. Au contraire bien utilisée la recherche scientifique sert l’humanité.».

Prenons l'exemple des signaux d’influx nerveux.
S’ils sont modestes par leur niveau électrique, ils sont très variés dans leur allure et puissamment efficaces par leur action et leur coordination. En communiquant avec leurs voisins au niveau des synapses, les neurones forment de proche en proche des ensembles cohérents qui interagissent. C’est ainsi qu’est véhiculée l’information de la vie.

Ainsi la vie est mouvement imprévisible et intercommunication.
Du côté du signal, les progrès des deux dernières décennies se sont attachés à lever des restrictions sur les conditions d’application des théories. C’est le nouveau domaine des ‘non’ :
- signaux non stationnaires
- signaux non gaussiens
- traitements non linéaires
- signaux spatiaux multi-sources (non ‘mono source’)
- traitements dits MIMO (multiple input, multiple output).

Du côté des neurones, principalement ceux du cerveau, les acquis expérimentaux récents ont précisément mis en évidence de nombreuses situations de ce type :
- non stationnarités et
transitoires des signaux d’enregistrements épileptiques
- statistique non gaussienne des signaux de
décours temporels
- interactions non linéaires entre les signaux d’aires corticales distantes,
- traitement spatial lors de processus cognitifs
tout cela mis en évidence par des enregistrements multiples et simultanés.

Dès lors on comprend que des progrès spectaculaires en neurosciences se fassent en interaction avec le traitement du signal. Par l’observation des signaux recueillis en surface ou en profondeur, et qui résultent de toute une assemblée de neurones, les nouveaux paradigmes en signal permettent d’inférer des connaissances sur les neurones, sur les assemblées de neurones, sur les interactions entre ces assemblées, et donc sur le fonctionnement du cerveau. Dès lors le traitement du signal ouvre une fenêtre sur le code neural utilisé par le cerveau.


Connectivité fonctionnelle corticale révélée par les signaux MEG et EEG


Denis Schwartz du Laboratoire de Neurosciences cognitives et imagerie cérébrale (LENA), Paris, en collaboration avec Line Garnero

Le cerveau a deux modes de fonctionnement :
- la ségrégation où chaque aire corticale est spécialisée dans un traitement de l’information particulier et parcellaire
- et un mode de coopération où les aires interagissent entre elles pour aboutir à un comportement intégré.

Cette coopération se fait par l’établissement de « liens dynamiques » entre ces aires, qui synchronisent leurs courants neuronaux pour former des assemblées neuronales transitoires, émergentes et synchrones.

Les techniques d’imagerie MEG et EEG sont les seules modalités d’imagerie cérébrale qui ont la résolution temporelle requise pour explorer ces phénomènes chez l’homme de façon entièrement non invasive.
Or comme ces signaux sont recueillis à la surface de la tête, il
est nécessaire d’utiliser des techniques mathématiques dites de localisation de sources ou encore problèmes inverses pour retrouver à partir de ces signaux enregistrés en surface, l’origine dans le
temps et l’espace des courants neuronaux qui ont produits ces activités. Au cours de cette conférence, Denis Schwartz montre comment en couplant des méthodes de problèmes inverses avec des
méthodes d’estimation de la synchronisation entre deux signaux, il est possible d’estimer les liens dynamiques entre les différentes aires du cerveau et suivre ainsi à l’échelle d’une centaine de millisecondes l’émergence et la disparition de ces assemblées neuronales synchrones. Il aborde en deuxième partie les applications de ces méthodes à l’analyse de phénomènes visuels tels la rivalité binoculaire et à la coordination des aires visuelles et motrices.

Etude temps-fréquence des oscillations neuronales et de leur rôle
dans les fonctions cognitives

Olivier Bertrand, de l'INSERM U821, Dynamique Cérébrale et Cognition, Lyon

Les processus mentaux sont connus pour activer des réseaux distribués de structures cérébrales spécialisées. Bien que les techniques de neuro-imagerie fournissent des images de plus en plus précises de ces réseaux dans diverses situations sensorielles et cognitives, les mécanismes neuronaux sous-tendant leur dynamique d’activation et d’interactions, sont encore mal connus.

Depuis plusieurs années, une hypothèse de travail propose que la coopération à l’intérieur et entre aires cérébrales impliquées dans un même processus pourrait s’appuyer sur la synchronisation dynamique des populations neuronales sous-jacentes, sur un mode oscillatoire
en particulier dans les gammes de fréquence beta et gamma (20-150 Hz). Cette hypothèse est étayée par des résultats expérimentaux obtenus à différents niveaux d’observation :
- enregistrements de potentiels d’action ou de potentiels de champs proches chez l’animal
- et à des niveaux intermédiaires - mésoscopiques - (électro-encéphalographie stéréotaxique intracérébrale, SEEG) ou plus macroscopiques (electro- et magnéto-encéphalographie de surface, EEG-MEG) chez l’Homme.

Les activités oscillatoires générées par un stimulus peuvent avoir différentes dynamiques temporelles, et peuvent être modulées par des processus « bottom-up » ou « topdown », liés par exemple à l’intégration perceptive, l’attention ou la mémoire. Elles peuvent être
limitées à des aires sensorielles de bas-niveau (synchronisation locale) ou encore distribuées sur des réseaux plus étendus pour des processus de plus haut niveau (interactions à longue distance).
Pour étudier ce type d’activité des populations de neurones, il a fallu mettre en œuvre des méthodes spécifiques d’analyse du signal qui tiennent compte des caractéristiques particulières de ces signaux cérébraux (bandes de fréquence et décours temporels variés) et qui permettent de décrire leur organisation spatiale dans le cerveau ainsi que les interactions dynamiques pouvant apparaître dans certaines tâches mentales.

Olivier Bertrand présente dans cette conférence plusieurs résultats obtenus dans des tâches d’attention ou de mémoire, principalement à l’aide d’enregistrements intra-cérébraux chez des patients épileptiques.
L’approche temps-fréquence par décomposition en ondelettes présente un intérêt évident pour étudier ces activités. Toutefois, des développements méthodologiques sont encore nécessaires pour avancer dans la description et la compréhension de l’ensemble des interactions neuronales, telles qu’elles peuvent être appréhendées par l’électrophysiologie SEEG-EEG-MEG.

En savoir plus :

Résumé complet de la séance Signal et neurone, qui s'est déroulée en mars 2009 à l'Académie des sciences
- Odile Macchi, membre de l'Académie des sciences
- Olivier Bertrand
- Laboratoire de Neurosciences cognitives et imagerie cérébrale
- Centre MEG-EEG Hôpital Pitié Salpétrière Paris - France