Comment le cerveau se concentre sur ce qu’il a à l’esprit


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  • La mémoire de travail, cette capacité pratique de conserver consciemment et de manipuler de nouvelles informations à l’esprit, demande du travail. En particulier, les neurones participants du cortex préfrontal doivent travailler ensemble de manière synchrone pour concentrer nos pensées, que nous nous souvenions d’un ensemble d’instructions ou des plats du menu de ce soir. Une nouvelle étude menée par des chercheurs basés à l’Institut Picower pour l’apprentissage et la mémoire du MIT montre comment cette orientation émerge.

    La mesure clé de l’étude de Rapports scientifiques est la variabilité de l’activité des neurones. Les scientifiques conviennent largement que moins d’activité de variabilité signifie une harmonisation plus ciblée à la tâche. Les mesures de cette variabilité ont en effet montré qu’elle diminue lorsque les humains et les animaux se concentrent lors de jeux de mémoire de travail en laboratoire.

    Dans plusieurs études entre 2016 et 2018, l’auteur principal Mikael Lundqvist et le co-auteur principal Earl K. Miller ont montré, grâce à des mesures directes de centaines de neurones et à une modélisation rigoureuse, que des rafales de rythmes de fréquence gamma dans le cortex préfrontal coordonnent la représentation neuronale des informations retenues à l’esprit. . La représentation de l’information peut être mesurée dans le dopage synchronisé de populations de neurones individuels. Des rafales de rythmes de fréquence bêta, quant à elles, mettent en œuvre la manipulation cérébrale de ces informations. La théorie, que Miller a surnommée « Mémoire de travail 2.0 », a remis en question une orthodoxie de longue date selon laquelle les neurones conservent les informations de la mémoire de travail grâce à une activité régulière et persistante. Les partisans de cet ancien modèle, qui a émergé de mesures moyennes effectuées dans relativement peu de neurones, ont utilisé la modélisation informatique de l’activité cérébrale pour affirmer qu’une variabilité réduite ne peut pas émerger de bouffées intermittentes d’activité rythmique.

    Mais la nouvelle étude montre que la variabilité réduite émerge en fait.

    « Nous avons utilisé l’activité neuronale réelle enregistrée à partir du cortex préfrontal pour montrer que les rafales rythmiques réduisent leur variabilité lorsque les animaux se concentrent sur une tâche », a déclaré Miller, professeur Picower au département des sciences cérébrales et cognitives du MIT.

    « Tous les phénomènes que nous pensons être importants pour la mémoire de travail, les rafales de pointes, les rafales de gamma font ce qu’elles devraient faire », a déclaré Miller. « Tout devient plus concentré lorsque les animaux effectuent une tâche de mémoire de travail et cela réduit naturellement la variabilité. Cela montre comment ces nouveaux éléments rythmiques de la mémoire de travail sont totalement compatibles avec le fait que votre cerveau concentre son activité sur la tâche à accomplir. »

    Observations directes

    Dans l’étude, Lundqvist et l’équipe ont mesuré les sursauts gamma et les pics neuronaux individuels parmi des centaines de neurones alors que six animaux jouaient à trois jeux de mémoire de travail différents. Ils ont également analysé à quel point cette activité variait d’un essai à l’autre, en utilisant un calcul appelé « facteur Fano ».

    Au fur et à mesure que les animaux progressaient dans chaque tâche, les sursauts gamma et les taux de pointe ont montré des différences claires par rapport à la période de référence, ce qui correspond au fait qu’ils étaient modulés par les exigences de la tâche. Par exemple, dans une tâche, ils culminaient de manière transitoire lorsque chaque élément à retenir était présenté, puis à nouveau lorsque la mémoire des animaux devait être testée.

    Alors que l’activité était clairement modulée par la tâche, la variabilité d’un essai à l’autre l’était aussi. Dans chaque tâche, ils ont constaté que la variabilité était la plus élevée avant le début des tâches – une condition « de base » dans laquelle les animaux pouvaient penser à tout ce qu’ils voulaient. Mais une fois que les animaux ont dû se concentrer à nouveau sur la tâche, leurs sursauts gamma et leurs pics neuronaux sont devenus beaucoup plus similaires à ce qu’ils étaient la dernière fois ou la prochaine fois qu’ils ont effectué la tâche. De plus, les diminutions de la variabilité sont également étroitement liées aux moments clés de la tâche (par exemple, présentation de quelque chose à retenir).

    « Nos résultats suggèrent qu’il y a des événements d’éclatement de population dictés par divers fils cognitifs tout le temps », a déclaré Lundqvist, un ancien post-doctorant du laboratoire de Miller qui est maintenant chercheur principal au Karolinska Institutet de Stockholm. « Alors que nous nous concentrons sur une tâche spécifique, les événements de population liés à d’autres fils cognitifs se calment. En conséquence, le pic de neurone unique devient plus dicté par cette tâche particulière. »

    La réduction de la variabilité n’était pas seulement vraie dans le temps, mais aussi dans l’espace. Les zones du cortex préfrontal où les sursauts gamma et les pointes représentaient des informations sur les tâches ont montré des diminutions de variabilité beaucoup plus importantes que les zones qui ne représentaient pas les informations sur les tâches.

    La simulation suggère un lien de causalité

    Alors que les mesures directes ont montré des réductions de la variabilité proportionnelles aux exigences des tâches pour une réflexion ciblée, l’équipe a également cherché à savoir si les réductions de la variabilité des pointes étaient le résultat de réductions de la variabilité de l’éclatement gamma.

    À l’aide de leurs mesures des sursauts gamma et de leur variabilité, ils ont joué avec la simulation des variations de pointes (par exemple le taux de pointes), pour voir si les réductions de la variation des sursauts gamma entraînaient nécessairement des réductions de la variation des pointes.

    « Nous avons utilisé un modèle simple dans lequel nous avons donné aux neurones deux taux de déclenchement distincts selon qu’il y avait ou non un événement de sursaut gamma en cours », a déclaré Lundqvist. « Ensuite, simplement sur la base du moment des événements de sursaut gamma enregistrés, nous avons créé des milliers de trains de pointes. Ces trains de pointes artificielles présentaient des changements de variabilité très similaires à ceux enregistrés à l’origine. Cela suggère que la participation aux événements de population est en grande partie à l’origine de cette réduction. »

    Dans l’ensemble, ont déclaré les scientifiques, ils ont constaté que la variabilité diminue avec les exigences des tâches de mémoire de travail et que cela est guidé par le moment et le placement des rafales de rythmes gamma.

    « Nous avons constaté que la modulation liée à la tâche des rafales de pics et de puissance gamma au cours d’une tâche de mémoire de travail entraînait une réduction croisée de la variabilité de l’activité neuronale », ont écrit les auteurs. « En outre, nous avons constaté qu’il existe une relation directe entre la réduction de la variabilité de l’éclatement gamma et la réduction de la variabilité des pics. Ils se sont produits à la fois dans le temps et dans l’espace. »

    Le co-auteur principal de l’article est Pawel Herman du Royal Institute of Technology. Outre Miller, Lundqvist et Herman, les autres auteurs de l’article sont Jonas Rose, Scott Brincat, Melissa Warden et Timothy Buschman.

    L’Office of Naval Research, les National Institutes of Health, la Fondation JPB, l’ERC et le Conseil suédois de la recherche ont financé l’étude.

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