Découverte des mystères du cerveau : de nouveaux modèles ouverts en neurosciences révélés par l'EPFL
ParisDes chercheurs de l'EPFL ont rendu disponibles de grands modèles ouverts simulant des parties complexes du cerveau, telles que l'hippocampe et les cortex sensoriels. Ces zones sont cruciales pour la formation de la mémoire et le traitement de l'information sensorielle. Les modèles intègrent les formes 3D précises de ces régions cérébrales, constituant une base pour d'éventuelles améliorations futures avec des données expérimentales. Les caractéristiques de ces modèles comprennent :
- Données détaillées sur l'anatomie et la connectivité des régions somatosensorielles.
- Compréhension approfondie de la physiologie synaptique, neuronale et au niveau des réseaux.
- Intégration des mécanismes de plasticité synaptique dans des conditions in vivo.
- Modèle complet de la région CA1 du rat, intégrant des données expérimentales.
Plus de 80 scientifiques internationaux ont collaboré pour élaborer ces modèles. Le projet a été complexe, car il fallait convertir des données biologiques complexes en simulations détaillées. Le résultat est un outil précieux pour les neuroscientifiques, leur permettant désormais de simuler et d'explorer en profondeur les activités et processus cérébraux.
Progrès dans la Compréhension de la Plasticité Synaptique
Aujourd'hui · 04:24
Percée en nanoscience : vers une recharge rapide et des biocapteurs avancés
Les scientifiques avancent dans la compréhension de la plasticité synaptique, c'est-à-dire la façon dont les connexions cérébrales évoluent. Autrefois, les expériences simplifiaient ces changements, mais désormais les modèles prennent en compte la complexité des cerveaux réels. Ces avancées peuvent nous aider à mieux comprendre comment le cerveau s'adapte et apprend. Les modèles peuvent également simuler des méthodes de laboratoire et des simulations informatiques, ouvrant la voie à de nouvelles recherches. Par exemple, ils permettent de combiner l’optogénétique avec des simulations de blessures cérébrales virtuelles lors des expérimentations.
Ces modèles illustrent une tendance vers la science ouverte, qui encourage la collaboration et la transparence. En partageant leurs données, hypothèses et méthodes, les chercheurs permettent à la communauté scientifique internationale d’examiner et de vérifier leur travail. Des outils existent pour permettre aux chercheurs d’explorer et d’analyser facilement divers scénarios au sein de ces réseaux neuronaux.
Ces modèles ne servent pas uniquement à la recherche. Ils pourraient également contribuer à l'avancement de la neurotechnologie, des interfaces cerveau-ordinateur et des traitements des troubles cérébraux. Au fur et à mesure de leur développement, ils visent à améliorer la compréhension du fonctionnement du cerveau, ainsi que des dysfonctionnements possibles. Des scientifiques de différents domaines collaborent sur ces modèles ouverts du cerveau, lesquels représentent une étape cruciale pour saisir la pensée humaine et la santé cérébrale.
L'étude est publiée ici:
http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3002861et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est
Armando Romani, Alberto Antonietti, Davide Bella, Julian Budd, Elisabetta Giacalone, Kerem Kurban, Sára Sáray, Marwan Abdellah, Alexis Arnaudon, Elvis Boci, Cristina Colangelo, Jean-Denis Courcol, Thomas Delemontex, András Ecker, Joanne Falck, Cyrille Favreau, Michael Gevaert, Juan B. Hernando, Joni Herttuainen, Genrich Ivaska, Lida Kanari, Anna-Kristin Kaufmann, James Gonzalo King, Pramod Kumbhar, Sigrun Lange, Huanxiang Lu, Carmen Alina Lupascu, Rosanna Migliore, Fabien Petitjean, Judit Planas, Pranav Rai, Srikanth Ramaswamy, Michael W. Reimann, Juan Luis Riquelme, Nadir Román Guerrero, Ying Shi, Vishal Sood, Mohameth François Sy, Werner Van Geit, Liesbeth Vanherpe, Tamás F. Freund, Audrey Mercer, Eilif Muller, Felix Schürmann, Alex M. Thomson, Michele Migliore, Szabolcs Káli, Henry Markram. Community-based reconstruction and simulation of a full-scale model of the rat hippocampus CA1 region. PLOS Biology, 2024; 22 (11): e3002861 DOI: 10.1371/journal.pbio.3002861Partager cet article