Projet ANR-10-BLAN-1402 – Complex-V1 : Complexité multi-échelle dans la dynamique fonctionnelle du cortex visuel
Programme : Sciences de la vie, de la santé et des écosystèmes :  Neurosciences (Blanc SVSE 4) 2010
Année de financement : 2010
Coordinateur du projet : Monsieur Yves FREGNAC (CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE - DELEGATION REGIONALE ILE-DE-FRANCE SECTEUR SUD)
Partenaires : Unité de Neuroscience, Information et Complexité; Unité de Neuroscience, Information et Complexité; Unité de Neuroscience, Information et Complexité
Montant : 473580.0 euros
Durée : 36 mois
Résumé : Une des caractéristiques principales de l'activité des réseaux du cortex cérébral réside dans le niveau considérable d'activité spontanée persévérante, qui exhibe des patterns d'activité hautement complexes mais structurés, et dont l'irrégularité temporelle peut parfois apparaitre comme du "bruit". Etant donné la nature hautement récurrente du réseau, dans lequel la plupart des liens sont réalisés au travers de boucles réverbérantes, il est impossible d'appliquer le paradigme classique de distinction entre "signal" et "bruit". 
Dans ce projet, nous désirons nous affranchir de ce paradigme, en considérant que de l’information est potentiellement présente dans l’activité de fond du réseau (par exemple sous forme de mémoires internes) et que les entrées externes sensorielles  interagissent non-linéairement avec l'activité spontanée. Un des objectifs de ce projet est la caractérisation des états du réseau en utilisant des méthodes différentes appliquées à différentes échelles, du microscopique au mésoscopique: neurone isolé (enregistrement intracellulaire), circuits locaux (enregistrement simultané d’unités multiples et potentiels de champ locaux), et grands ensembles (imagerie 2D). Nous réaliserons une caractérisation de l'état de corrélation de l'activité de réseau, au travers des techniques de mesures associées à chaque échelle. 
   I. Au niveau de neurones isolés, nous mesurerons par enregistrement intracellulaire les fluctuations sous-liminaires du potentiel de membrane et la dynamique des conductances synaptique. Ces signaux permettent de reconstruire une "image" multiéchelle dynamique de l'activité du réseau « effectif » avec lequel la cellule est connectée en chaque instant.
   II. Au niveau de populations de neurones, l'enregistrement simultané de plusieurs neurones sera confronté aux modèles théoriques de type Ising afin de caractériser l'état du réseau au travers de corrélations entre paires de neurones. 
   III. Aux niveaux plus macroscopiques, nous utiliserons les potentiels de champ locaux enregistrés par des peignes d'électrodes, ainsi que l'imagerie par colorants sensibles au potentiel, pour extraire des relations possibles entre les patterns de corrélation et le contexte mésoscopique des cartes fonctionnelles corticales.
En utilisant des approches théoriques adaptées, comme l'électrodynamique ou les modèles de champ-moyen, nous espérons aussi obtenir une caractérisation des états de réseau de l'activité spontanée et évoquée par des stimuli de complexité variée.A chaque niveau d’étude, les expériences in vivo et la modélisation seront menées en parallèle avec des expériences in vitro pour déterminer les paramètres essentiels, extraire des mesures de corrélation qui permettront de valider et tester certaines des hypothèses des modèles dans des conditions contrôlées. Ces différentes études devraient nous permettre d’étudier l’interdépendance entre différents niveaux de traitement de l’information neuronale dans les réseaux néocorticaux, et d’adresser expérimentalement les concepts d’ « émergence » (du micro au macro) et d’ « immergence » (du macro au micro) caractéristiques des systèmes dynamiques complexes.
Par cette approche interdisciplinaire, nous espérons obtenir des données, outils et concepts décisifs sur les différents états de réseau impliqués dans le traitement d'information visuelle, avec des liens possibles vers des applications futures telles que la vision artificielle, le "mind reading" en imagerie, et les interfaces homme-machine en neuroprosthétique et médecine, ainsi que les architectures inspirées du vivant en sciences et technologies de l'information et communication.