Comment le cerveau ralentit lorsque nous concentrons notre regard
Alternant entre intégration lente et rapide des informations, le cerveau peut moduler avec souplesse les échelles de temps sur lesquelles il opère. C’est le résultat d’une nouvelle étude menée par une équipe internationale de chercheurs, maintenant publiée dans la revue Communication Nature. Leur analyse des données expérimentales du cortex visuel et leurs simulations informatiques expliquent également comment différentes échelles de temps peuvent survenir et comment elles peuvent changer : la structure des réseaux de neurones détermine la rapidité ou la lenteur de l’intégration des informations.
Différents processus dans le cerveau se produisent à différentes échelles de temps : alors que les entrées sensorielles peuvent être traitées en quelques dizaines de millisecondes, la prise de décision ou d’autres processus cognitifs complexes peuvent nécessiter l’intégration d’informations sur plusieurs minutes. En conséquence, certaines zones du cerveau sont plus rapides que d’autres.
Ces échelles de temps intrinsèques ne sont ni rigides ni invariables. Cependant, jusqu’à présent, on savait peu de choses sur la façon dont ils peuvent s’adapter à différentes situations et tâches. Une équipe de chercheurs de Tübingen, Princeton, Stanford, Newcastle et Washington a maintenant étudié comment l’échelle de temps d’une zone cérébrale peut varier pendant l’exécution d’une tâche. Plus précisément, ils ont demandé : lorsqu’un sujet concentre son attention visuelle ou la redirige vers un point spécifique de l’espace, comment cela modifie-t-il l’échelle de temps de l’activité neuronale dans la zone cérébrale correspondante ? Pour répondre à cela, les chercheurs ont analysé des données précédemment publiées enregistrées à partir du cortex visuel V4 – la zone cérébrale impliquée dans l’attention visuelle – de singes macaques au cours de deux tâches d’attention visuelle différentes.
Pour les deux tâches, l’équipe a observé que l’activité neuronale ne se déroulait pas sur une seule échelle de temps, mais sur au moins deux échelles de temps différentes : une échelle de temps lente et une échelle de temps rapide. Remarquablement, l’échelle de temps au rythme lent a également changé pendant l’exécution de la tâche : chaque fois que l’attention était dirigée vers une zone du champ visuel, l’activité lente dans les populations neuronales correspondantes devenait encore plus lente. De plus, ils ont observé que plus l’activité est lente, plus les temps de réaction sont courts.
“Cela peut sembler contre-intuitif, mais c’est en fait assez plausible”, commente Roxana Zeraati, chercheuse à l’Université de Tübingen et à l’Institut Max Planck de cybernétique biologique. “Une échelle de temps lente signifie qu’il existe une corrélation plus forte entre l’état actuel du cerveau et son état il y a un instant. Lorsque les neurones s’occupent de quelque chose, ils se souviennent mieux de leur propre activité passée, ce qui implique une échelle de temps plus lente.”
La structure de réseau riche permet un comportement flexible
Les chercheurs se sont demandé comment un réseau de neurones pouvait créer ces différentes échelles de temps. “Nous avons testé trois hypothèses différentes avec des simulations informatiques”, explique Anna Levina, professeure adjointe à Tübingen et doctorante de Zeraati. conseiller. « Voyons-nous les différentes échelles de temps simplement parce que certains neurones fonctionnent plus rapidement et d’autres plus lentement ? Ou, comme deuxième option, leurs différentes propriétés biophysiques pourraient-elles être responsables ? Seule notre troisième conjecture s’est avérée vraie : la réponse ne réside pas dans les propriétés des neurones individuels. , mais dans la structure du réseau.”
Selon la façon dont les neurones sont connectés entre eux, différentes échelles de temps se présentent : les réseaux dits en cluster, par exemple, génèrent des échelles de temps lentes. “Vous pouvez comparer un réseau groupé au système routier européen”, explique Levina, qui a dirigé le projet avec sa collègue Tatiana Engel de Princeton. “Deux endroits à Paris sont très bien reliés entre eux, mais il est beaucoup plus difficile de se rendre d’un village de Bourgogne à une plage du Portugal. En même temps, le réseau aérien peut sembler presque aléatoire. C’est très difficile pour rejoindre une ville proche, mais on peut aller presque n’importe où sans beaucoup de correspondances. Des réseaux qui ressemblent plus à des compagnies aériennes n’évolueraient pas aussi longtemps que le réseau routier.
L’équipe a pu construire des réseaux qui reproduisaient exactement dans la simulation informatique les échelles de temps des données expérimentales. Les modèles tiennent également compte des modulations observées dans les échelles de temps lors des tâches : l’efficacité des interactions entre neurones augmente légèrement, ce qui modifie à son tour le rythme des événements neuronaux.
Les résultats pourraient changer notre vision du cerveau : “Nos observations expérimentales combinées au modèle informatique fournissent une base pour étudier le lien entre la structure du réseau, la dynamique fonctionnelle du cerveau et le comportement flexible”, conclut la publication.
