Des scientifiques complètent la première carte d’un cerveau d’insecte

Les chercheurs ont achevé la carte du cerveau la plus avancée à ce jour, celle d’un insecte, une réalisation historique en neurosciences qui rapproche les scientifiques d’une véritable compréhension du mécanisme de la pensée.

L’équipe internationale dirigée par l’Université Johns Hopkins et l’Université de Cambridge a produit un schéma époustouflant de détails retraçant chaque connexion neuronale dans le cerveau d’une larve de mouche des fruits, un modèle scientifique archétypal avec des cerveaux comparables à ceux des humains.

Les travaux, susceptibles d’étayer les futures recherches sur le cerveau et d’inspirer de nouvelles architectures d’apprentissage automatique, paraissent aujourd’hui dans la revue Science.

“Si nous voulons comprendre qui nous sommes et comment nous pensons, une partie de cela consiste à comprendre le mécanisme de la pensée”, a déclaré l’auteur principal Joshua T. Vogelstein, un ingénieur biomédical de Johns Hopkins spécialisé dans les projets axés sur les données, y compris la connectomique, l’étude des connexions du système nerveux. “Et la clé pour cela est de savoir comment les neurones se connectent les uns aux autres.”

La première tentative de cartographie d’un cerveau – une étude de 14 ans sur le ver rond commencée dans les années 1970, a abouti à une carte partielle et à un prix Nobel. Depuis lors, des connectomes partiels ont été cartographiés dans de nombreux systèmes, y compris les mouches, les souris et même les humains, mais ces reconstructions ne représentent généralement qu’une infime fraction du cerveau total. Des connectomes complets n’ont été générés que pour plusieurs petites espèces avec quelques centaines à quelques milliers de neurones dans leur corps – un ascaris, une ascidie larvaire et un ver annélide marin larvaire.

Le connectome de cette équipe d’un bébé drosophile, la larve de Drosophila melanogaster, est la carte la plus complète et la plus étendue d’un cerveau d’insecte entier jamais réalisée. Il comprend 3 016 neurones et chaque connexion entre eux : 548 000.

“Cela fait 50 ans et c’est le premier connectome cérébral. C’est un drapeau dans le sable que nous pouvons faire cela”, a déclaré Vogelstein. “Tout a fonctionné jusqu’à cela.”

Cartographier des cerveaux entiers est difficile et prend énormément de temps, même avec la meilleure technologie moderne. Pour obtenir une image complète au niveau cellulaire d’un cerveau, il faut découper le cerveau en centaines ou milliers d’échantillons de tissus individuels, qui doivent tous être imagés avec des microscopes électroniques avant le processus minutieux de reconstruction de toutes ces pièces, neurone par neurone, en un , portrait fidèle d’un cerveau. Il a fallu plus d’une décennie pour le faire avec le bébé mouche des fruits. On estime que le cerveau d’une souris est un million de fois plus gros que celui d’un bébé mouche des fruits, ce qui signifie que la possibilité de cartographier quelque chose de proche d’un cerveau humain n’est pas probable dans un avenir proche, peut-être même pas de notre vivant.

L’équipe a délibérément choisi la larve de la mouche des fruits car, pour un insecte, l’espèce partage une grande partie de sa biologie fondamentale avec l’homme, y compris une base génétique comparable. Il possède également de riches comportements d’apprentissage et de prise de décision, ce qui en fait un organisme modèle utile en neurosciences. Et pour des raisons pratiques, son cerveau relativement compact peut être imagé et ses circuits reconstruits dans un délai raisonnable.

Même ainsi, le travail a pris 12 ans à l’Université de Cambridge et à Johns Hopkins. L’imagerie seule a pris environ une journée par neurone.

Les chercheurs de Cambridge ont créé les images haute résolution du cerveau et les ont étudiées manuellement pour trouver des neurones individuels, en traçant rigoureusement chacun d’eux et en reliant leurs connexions synaptiques.

Cambridge a transmis les données à Johns Hopkins, où l’équipe a passé plus de trois ans à utiliser le code original créé pour analyser la connectivité du cerveau. L’équipe de Johns Hopkins a développé des techniques pour trouver des groupes de neurones basés sur des modèles de connectivité partagés, puis a analysé comment les informations pouvaient se propager dans le cerveau.

En fin de compte, toute l’équipe a cartographié chaque neurone et chaque connexion, et a classé chaque neurone en fonction du rôle qu’il joue dans le cerveau. Ils ont découvert que les circuits les plus actifs du cerveau étaient ceux qui menaient aux neurones du centre d’apprentissage et les éloignaient.

Les méthodes développées par Johns Hopkins sont applicables à tout projet de connexion cérébrale, et leur code est disponible pour quiconque tente de cartographier un cerveau animal encore plus grand, a déclaré Vogelstein, ajoutant que malgré les défis, les scientifiques devraient s’attaquer à la souris, peut-être dans le décennie prochaine. D’autres équipes travaillent déjà sur une carte du cerveau des mouches des fruits adultes. Le co-premier auteur Benjamin Pedigo, candidat au doctorat de Johns Hopkins en génie biomédical, s’attend à ce que le code de l’équipe puisse aider à révéler des comparaisons importantes entre les connexions dans le cerveau adulte et larvaire. Au fur et à mesure que des connectomes sont générés pour plus de larves et d’autres espèces apparentées, Pedigo s’attend à ce que leurs techniques d’analyse puissent conduire à une meilleure compréhension des variations du câblage cérébral.

Les travaux sur les larves de mouches des fruits ont montré des caractéristiques de circuit qui rappelaient de manière frappante des architectures d’apprentissage automatique importantes et puissantes. L’équipe s’attend à ce que l’étude continue révèle encore plus de principes de calcul et inspire potentiellement de nouveaux systèmes d’intelligence artificielle.

“Ce que nous avons appris sur le code pour les mouches des fruits aura des implications pour le code pour les humains”, a déclaré Vogelstein. “C’est ce que nous voulons comprendre – comment écrire un programme qui mène à un réseau cérébral humain.”