Sommeil : le langage des neurones décrypté (interview)

Pairs, le lundi 18 novembre 2019 - Pour la première fois, le comportement et le langage des neurones pendant le sommeil viennent d’être décrits par une équipe de l’Inserm. A l’aide d’électrodes, les chercheurs ont enregistré l’activité des neurones de l’hippocampe, du cortex préfrontal et du cortex entorhinal chez des rats. Leurs travaux viennent de paraître dans Science Advances. Christophe Bernard (Institut de Neuroscience des Systèmes - Inserm U1106) revient pour nous sur ces résultats souvent surprenants.

JIM.fr : Lors du stockage et du transfert de l’information, vous avez découvert qu’il n’existait pas de hiérarchie entre les neurones. Expliquez-nous.

Christophe Bernard : Pendant les phases du sommeil lent et paradoxal, des informations sont échangées entre l’hippocampe, le cortex préfrontal et le cortex entorhinal et la mémoire est consolidée. Le signal enregistré par un électroencéphalogramme (EEG) pendant ces phases de sommeil est stéréotypé et assez stable : pendant le sommeil lent, les ondes sont lentes et pendant le sommeil paradoxal, les ondes sont un peu plus rapides. Mais on ne savait pas ce que faisaient exactement les neurones. Notre objectif a donc été de décoder comment ces derniers stockent et transmettent de l’information pendant les deux phases du sommeil. Une idée répandue était que certains neurones jouaient le rôle de hub fonctionnel. Mais nous nous sommes rendu compte que cette vision hiérarchique n’était pas correcte.  Nous avons découvert qu’en fait, il existe une grande « démocratie » au niveau du rôle fonctionnel des neurones car plus de la moitié de ceux que nous avons enregistrés jouent un rôle important, à un moment donné pendant le sommeil, dans le stockage et le transfert de l’information. Il ne semble donc pas qu’il y ait des « parents pauvres ». Et nous pensons que, pendant l’éveil, les autres neurones qui n’ont pas été identifiés pendant le sommeil, deviendraient peut-être aussi importants.

Le chemin de l’information n’est jamais fixe

JIM.fr : Vos travaux ont également montré que les neurones ne fonctionnaient pas selon un schéma précis et répétitif même si l’information est identique. Vous avez été surpris ?

Christophe Bernard : C’est une autre découverte importante. Nous avons observé que la circulation de l’information dans les réseaux s’effectue de façon « liquide ». Les itinéraires empruntés ne sont pas fixes et les neurones partenaires changent en permanence. Le dogme courant était de penser que le transfert d’information par les neurones s’effectuait de façon fixe en empruntant toujours le même chemin. Il n’en est rien. C’est la même propriété que le web, le chemin de l’information n’est jamais fixe, il est « liquide » : même si l’information est identique, son transfert peut passer par une multitude de nœuds différents. Nous nous sommes ainsi rendu compte qu’une quantité d’informations fixes, traitée par un réseau de neurones, va circuler de façon « liquide » au sein de celui-ci. Elle va passer par des neurones particuliers à un instant et par d’autres encore l’instant suivant. C’est important car cela veut dire que le système est très résistant aux perturbations et à la dégénérescence comme dans le cas du vieillissement où vous perdez une partie des neurones du réseau. Une architecture liquide permet ce genre de résistance. Mais cela ne marche plus bien sûr si trop de neurones sont perdus.

Un langage complexe, comme le langage humain

JIM.fr : Comment avez-vous réussi à décoder le type de langage des neurones ?

Christophe Bernard : Des groupes de neurones s’organisent ensemble et se relaient. Ce qui est également un résultat inattendu. Nous avons ainsi identifié, au sein d’une même région, des sous-états qui sont des fenêtres de temps à l’échelle du centième de millième de seconde, pendant lesquelles un réseau de neurones va stocker ou transférer l’information. A la fenêtre temporelle suivante, d’autres réseaux de neurones prennent le relai. Si nous donnons une lettre à un sous état, par exemple A pour le premier, D pour le second, à nouveau A pour le troisième, etc… nous obtenons des séquences de lettres. Nous avons alors une approche de type linguistique, c’est à dire un langage de séquences de sous-états. Nous nous sommes rendu compte que ce langage n’était ni simple ni chaotique mais complexe, comme le langage humain. Cela permet de maximiser la quantité d’informations qui peut être traitée par le système. Il semble également que le langage des réseaux soit plus complexe dans le sommeil paradoxal, celui des rêves, que le sommeil lent. Le décodage du langage de ces réseaux au niveau algorithmique est une découverte majeure. Même si nous ne connaissons pas la signification de ce langage, nous sommes maintenant capables de caractériser les séquences de mots produites par les neurones et par les trois régions. La prochaine étape sera de décoder ces mots…

JIM.fr : En quoi les résultats de vos travaux pourraient-ils impacter la pratique médicale ?

Christophe Bernard : C’est un nouveau champ de recherche qui ouvre des perspectives. Nous avons commencé à analyser le langage des neurones dans l’épilepsie et nous nous sommes rendu compte que ce langage est beaucoup moins complexe dans le cas de cette pathologie.  Cela pourrait être relié au déficit de mémoire qui est caractéristique chez certains patients. Essayer de comprendre la raison pour laquelle les patients qui ont une épilepsie souffrent de déficits de mémorisation et d’apprentissage constitue une piste de recherche. Cela peut aussi s’appliquer aux désordres neurologiques comme la maladie d’Alzheimer, de Parkinson... Les concepts que nous développons pourraient être généralisables à de nombreuses pathologies. Comprendre constitue déjà une première étape avant d’essayer de traiter.

JIM.fr : Dans l’avenir, pourrait-on imaginer utiliser votre méthode dans le cadre de la prévention de pathologie ?

Christophe Bernard : C’est une question très intéressante mais le seul problème est qu’actuellement on ne sait pas mesurer l’activité des neurones chez l’homme de façon non invasive. Tant que l’on n’aura pas développé de technologies qui permettent d’enregistrer l’activité des neurones sans mettre des électrodes dans le cerveau, on ne pourra pas répondre à cette question. Mais sur le principe oui cela pourrait être utilisé comme facteur prédictif.

Propos recueillis par Alexandra Verbecq

Références
Clawson W. et coll. : Computing hubs in the hippocampus and cortex, Science Advances Vol. 5, no. 6, June 26, 2019
https://advances.sciencemag.org/content/5/6/eaax4843

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