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Réseaux

Dimanche 17 décembre 2006

Je voulais parler d'un truc qui m'a "interpelée" '(je n'aime pas cette expression, mais bon). Je ne fais pas de sciences "dures", et les question scientifiques qui m'occupent sont vraiment expérimentales. J'ai l'impression que toute démonstration physique ou mathématique même formelle, a des racines empiriques. Et que finalement,  de façon certes très simpliste, elle tend à trouver des "lois universelles", applicables donc à grande échelle dans la nature, voire même l'univers!!!. J'avais notamment en tête le nombre d'or, Pi..

 

Un exemple qui me semble rigolo: un copain physicien a fait une thèse sur la porosité des roches. Il me sera difficile d'être très technique, je n'y connais vraiment rien de rien, mais grossièrement, il a trouvé une formule qui permet de déterminer le seuil de porosité d'une roche: au sein de celle-ci, des fissures apparaissent, s'étendent, créent un réseau, mais la roche reste "étanche" jusqu'à ce seuil X. Une fois celui-ci atteint,  le réseau fissuraire formé permet à l'eau de la traverser. On peut  faire une analogie avec l'épilepsie (ça c'est plus mon domaine): entre 2 crises d'épilepsie, les neurones malades hyperexcitables génèrent des "pointes" anormalement (potentiels d'action), et à un moment, ces pointes ne restent plus localisées mais vont diffuser aux neurones adjacents (ou éloignés mais appartenant au même réseau) et une crise d'épilepsie survient. Aujourd'hui, on ne sait pas vraiment ce qui permet cette propagation.

 

Peut être que je délire, mais je trouve ces deux phénomènes tout au moins comparables. Et il doit y en avoir d'autres. A mon sens ils appartiennent tous les deux à la problématique des réseaux. Et peut-être y a-t-il une démonstration formelle avec une loi universelle qui régit tous les réseaux, donc.

 

Finalement, je trouve que les ponts entre recherches "dure" et "molle"sont difficiles à trouver en pratique. Et j'ai l'impression que ces échanges seraient très enrichissants pourtant.

Par seven
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Jeudi 1 février 2007

Un article dont le sujet m’a bien intéressée, est paru en Janvier 2007. Malheureusement, pour le comprendre pleinement, il me manque comme qui dirait quelques base physiques et mathématique. Si quelqu’un est motivé pour m’éclairer… Je vous raconte ce que j'ai compris. Toute correction et expliction est la bienvenue.

 

Il s’agit d’une expérience in vitro destinée à étudier l’activité spontanée d’un réseau neuronal dans l’hippocampe  (sur tranches de la région CA3 de rats). Les auteurs ont utilisés une technique d’imagerie fonctionnelle calcique, qui consiste à évaluer l’activité neuronale via les influx de calcium. L’intérêt de cette méthode, comparée à l’électrophysiologie (unitaire ou multi-unitaire) est qu’elle a une bonne résolution spatiale. Elle permet ainsi d’enregistrer une centaine de cellules dans  une région assez large, tout en individualisant le comportement d’un neurone donné et de le localiser, de distinguer les cellules activées/inactivées. Son inconvénient est sa résolution temporelle assez faible, de l’ordre de 30 images/seconde ici.

 

L’enregistrement porte sur 30 minutes. Les auteurs ont observé que l’activité spontanée de cette population neuronale était constituée d’une série d’états stables. Le réseau change d’état toutes les 40 secondes en moyenne (10 à 60 s). Le changement semble brutal et non progressif (mais la résolution temporelle de la technique étant faible, cela peut-il être retenu ?). De plus, ces états stables semblent avoir un comportement « attractor-like », c’est-à-dire que après un stimulus artificiel, le réseau tend à retourner à l’état pré-stimulus. Enfin, les auteurs suggèrent que le système est métastable plutôt que multistable. En effet, dans un système métastable, l’énergie potentielle elle-même varie, donc le niveau d’énergie minimal aussi et par conséquent le réseau change d’état d’équilibre, mais n’a aucune raison de retourner à un état similaire aux précédents. Dans un système multistable, plusieurs niveaux d’équilibre existent pour une même énergie potentielle, et le réseau « navigue » entre ces différents points de façon ergodique (j’ai appris des mots en lisant ce papier !!!) Or leurs mesures montrent que les transitions se fait de façon unidirectionnelle et irréversible, et qu’un état donné n’a été observé qu’une fois au cours de ces 30 minutes.  Plutôt en faveur de métastabilité, donc.

 

Certes, la durée de l’enregistrement n’étant que de 30 minutes, ça reste à démontrer. Un des trucs que je ne comprends pas bien notamment est que l’impossibilité de simuler ces transitions avec le modèle « hidden Markow » ( ?????) indique par ailleurs que ces transitions ne sont pas aléatoires. Ca fait référence à un système chaotique ?

 

Un truc intéressant, qui m'a évité la noyade (mais où ça mène tous ces calculs!?) est le lien possible avec la mémorisation. L’hippocampe est « the » structure pour la mémoire de travail en particulier. Or la durée de celle-ci est de quelques secondes à 1 minute. Or, c’est la durée pendant laquelle le réseau reste dans un état d’équilibre donné !

 

J’allais oublier de mettre la référence : Metastability of active CA3 networks. Sasaki et al. 2007. J Neuroscience, 27(3) 517-528.

 

 

Par seven
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Lundi 12 mars 2007

Il fait un petit peu peur, ce titre. Mais vous êtres courageux, j'en suis sûre. Il va falloir, parce que j'avais cococté de jolis schémas, que je n'arrive pas à insérer. Navred je suis...

Moi je dis, y’a des gens drôlement intelligents. Qui ont des idées et tout. Je sais pas vous, mais moi, ça m’épate. Illustration en musique, avec un extrait d’un article paru dans Neuron (1) ce mois-ci.

J’ai déjà abordé la question des réseaux précédemment. J’y reviens à  cette occasion. Quand on veut savoir avec qui cause directement un neurone donné, c’est pas facile. Une possibilité est d’utiliser des traceurs trans-synaptiques marqués par une substance fluorescente, pour qu’on les repère bien. Comme leur nom l’indique, ces traceurs passent d’un neurone à l’autre via une synapse. Disons qu’on l’injecte dans le neurone 2, celui-ci devient fluorescent. Puis le traceur passe dans le neurone 3, qui à son tour, brille de mille feux.

Le problème, c’est qu’il n’y a pas de raison pour qu’il s’arrête dans le neurone 2 : il continue donc son petit bonhomme de chemin. Du coup, lors du recueil des résultats, plein de neurones peuvent être marqués, sans être directement connectés au neurone 2. Et on ne peut pas répondre à la question posée.

Les auteurs de l’article ne sont pas des billes. Les impératifs de départ, bien ciblés, sont  les suivants :

1) Trouver un moyen pour que le traceur PASSE dans le neurone

2) Et qu’il s’arrête là !

 

Accrochez-vous, ce n’est pas simple simple, mais à la fin, la lumière sera.

Côté virus

        1) Premier point : Ils ont utilisé un virus, celui de la rage (« ahhaahha ! » d’horreur), ou Rabies virions (ça vous rappelle quelque chose ?). Moi, j’ai décidé de l’appeler Rabivirus dans la suite du billet. Un truc bien, c’est qu’il est connu pour infecter uniquement les neurones par voie transsynaptique rétrograde, d’arrière en avant, du neurone 2 au neurone 1, quoi. (faut bien que je sorte un peu mon vocabulaire).

Pour ce faire, un élément indispensable est une glycoprotéine présente dans la paroi du virus, qu’on appellera passeuse (ça veut dire ce que ça veut dire, au moins). Sans elle, il reste dans le neurone de départ. Et bien on va supprimer le gène concerné. Du coup, Rabivirus est piégé dans le neurone. (Gnak, gnak, gnak).

        2) Deuxième point: Tant qu’on y est dans les manip génétiques, on va mettre une protéine fluorescente verte dans le génome de Rabivirus. Comme ça, les cellules infectées seront bien repérables, vertes donc.

       

        3)Troisième point : On veut infecter quelques neurones, pas tous (vous verrez pourquoi plus tard). Alors il faut que le virus ne puisse pénétrer que dans certains. Les auteurs ont croisé notre gentil Rabivirus  avec un autre. De telle sorte que l’infection du neurone par le virus nécessite la présence d’une protéine P dans la membrane du neurone.

 

 

Côté neurone

On va donc aussi les modifier un peu. Une manipulation génétique va intégrer P, la passeuse (glycoprotéine de paroi virale manquante) et une protéine fluorescente rouge.  Seuls les neurones capables d’être infectés, et d’apporter au virus la glycoprotéine nécessaire à son passage synaptique seront rouges.

Récapitulation :

Donc donc donc. Si vous êtes toujours là, vous êtes arrivés. Rabivirus modifié génétiquement arrive sur les neurones. Seuls les neurones modifiés génétiquement, donc rouges, seront contaminés. Une fois rentré dans neurone 2, Rabivirus prolifère, prolifère et le neurone devient vert. En plus de rouge. Comme le neurone produit la passeuse, notre Rabivirus peut passer la synapse vers le Neurone 1 (rétrograde, je vous ai dit, rétrograde). Et le neurone 1 devient vert.  Mais si ce neurone 1 n’a pas été modifié génétiquement, il n’exprime pas la passeuse et rabivirus reste dedans.

Au final, on a ainsi identifié uniquement les neurones directement connectés au neurone 2, via une seule synapse.

Certes, c’est bien préliminaire. (je le dis souvent, ce mot). Ce sont des travaux sur tranches de cerveau, donc in vitro. Et puis le passage est rétrograde. Ce serait mieux en antérograde: donc la propagation "physiologique" de l'infomation. Mais il n’est pas inimaginable que ce soit faisable in vivo. Et cela permettrait peut-être  de mieux comprendre comment sont agencés les réseaux neuronaux.

Par exemple, des anatomistes acharnés au cours des siècles derniers ont décrit diverses voies anatomiques connectant des régions éloignées du cerveau. Mais les enregistrements électrophysiologiques in vivo, en particulier dans l’épilepsie, laissent penser que des régions « a priori » non connectées sont fonctionnellement liées. Il existe donc probablement des connexions synaptiques entre leurs neurones. Cette méthode nous en apprendra-t-elle plus ?

En tous cas, elle sera vraissemblablement intéressante pour étudier les réseaux à l'échelle cellulaire.

(1) Monosynaptic Restriction of Transsynaptic Tracing from Single, Genetically Targeted Neurons. Wickersham et al. Neuron. 2007. 53 (5); 639-647.

Par seven
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