![\"\"](\"https:\/\/www.blog-lecerveau.org\/wp-content\/uploads\/3-pionniers.jpg\" "\\"3")
<\/p>\n<\/p>\n
Comme je l\u2019ai pr\u00e9sent\u00e9 ici le 11 septembre dernier,<\/span><\/a><\/span> voici quelques \u00e9l\u00e9ments de mon cours #2 de l\u2019universit\u00e9 du troisi\u00e8me \u00e2ge (UTA)<\/span><\/a><\/span> donn\u00e9 hier \u00e0 St-Bruno et demain \u00e0 Longueuil.<\/p>\n Je voudrais vous parler cette semaine de l\u2019importance de la d\u00e9cennie 1950 dans notre compr\u00e9hension des m\u00e9canismes de base de la communication neuronale. Cela m\u2019a saut\u00e9 aux yeux en rapportant les travaux de trois pionniers des neurosciences qui, comme les trois mousquetaires, \u00e9taient en fait quatre ! D\u2019abord le duo Alan Hodgkin et Andrey Huxley (prix Nobel 1963) qui ont \u00e9lucid\u00e9 les bases de la conduction nerveuse; puis les travaux de Bernard Katz (prix Nobel 1970) sur le rel\u00e2chement des neurotransmetteurs au niveau de la synapse; et finalement l\u2019apport de Wilfrid Rall sur la diffusion des potentiels excitateurs et inhibiteurs \u00e0 travers les dendrites jusqu\u2019au corps cellulaire du neurone.<\/p>\n \u00c0 eux trois (ou plut\u00f4t \u00e0 eux quatre\u2026), ils ont jet\u00e9 les bases de ce qu\u2019on allait appeler dans les ann\u00e9es 1980 les neurosciences computationnelles, c\u2019est-\u00e0-dire comment les neurones font pour s\u2019\u00e9changer de l\u2019information et faire des calculs. Donnons en quelques mots une id\u00e9e de chacune de leur contribution (vous trouverez \u00e9videmment plus de d\u00e9tails dans ma pr\u00e9sentation<\/span><\/a><\/span>).<\/p>\n D\u00e8s le d\u00e9but des ann\u00e9es 1950, Hodgkin et Huxley ont r\u00e9ussi \u00e0 enregistrer avec des micro\u00e9lectrodes dans les axones <\/a>g\u00e9ants des neurones de calmar. En injectant du courant \u00e9lectrique dans l\u2019axone et en enregistrant sa r\u00e9ponse \u00e9lectrique, ils ont \u00e9labor\u00e9 un mod\u00e8le math\u00e9matique de la conduction de l\u2019influx nerveux<\/span><\/a><\/span>. Parmi les donn\u00e9es empiriques et les faits connus \u00e0 l’\u00e9poque qui les ont aid\u00e9s dans l\u2019\u00e9laboration de leur mod\u00e8le, on note :<\/p>\n – Les neurones baignent dans du liquides physiologiques; Hodgkin et Huxley avaient ainsi saisi plusieurs propri\u00e9t\u00e9s des prot\u00e9ines-canaux qui g\u00e9n\u00e8rent les potentiels d\u2019action<\/span><\/a><\/span> bien avant leur caract\u00e9risation. En effet, ce n\u2019est que plus tard qu\u2019on d\u00e9montrera que les pores de cette membrane semi-perm\u00e9able sont des prot\u00e9ines transmembranaires avec en leur centre un canal s\u00e9lectif \u00e0 certains ions. Et que ces prot\u00e9ines-canaux, peuvent changer de conformation (i.e. s\u2019ouvrir ou se fermer) en fonction du potentiel de membrane autour d\u2019eux.<\/p>\n \u00c0 la m\u00eame \u00e9poque, Katz travaillait quant \u00e0 lui sur la jonction neuromusculaire<\/span><\/a><\/span> de la grenouille. Il avait not\u00e9, lui aussi en enregistrant dans le muscle avec des micro\u00e9lectrodes, la pr\u00e9sence \u00e9vidente de potentiels excitateurs en r\u00e9ponse \u00e0 un influx nerveux qui arrivait au bout de l\u2019axone du nerf moteur. Mais il avait surtout observ\u00e9 des \u00ab mini-potentiels \u00bb excitateur qui survenaient spontan\u00e9ment dans le muscle sans m\u00eame qu\u2019il y ait d\u2019influx nerveux dans l\u2019axone du nerf moteur. Et comme ces mini-potentiels avaient tous \u00e0 peu pr\u00e8s la m\u00eame amplitude, Katz en a d\u00e9duit qu\u2019ils devaient constituer des \u00ab quantit\u00e9s de base \u00bb de neurotransmetteurs \u00e9mis spontan\u00e9ment par l\u2019axone du neurone moteur.<\/p>\n Et c\u2019est ainsi que les v\u00e9sicules synaptiques<\/span><\/a><\/span> contenant les neurotransmetteurs<\/span><\/a><\/span> ont \u00e9t\u00e9 mises en \u00e9vidence. On comprend aujourd\u2019hui beaucoup mieux comment ces v\u00e9sicules fusionnent avec la membrane de l\u2019axone pour lib\u00e9rer les neurotransmetteurs dans la fente synaptique, comment le calcium qui entre dans le bouton terminal de l’axone avec l’arriv\u00e9e de l’influx nerveux aide \u00e0 mobiliser ces v\u00e9sicules, etc.<\/p>\n Finalement, c\u2019est vers la fin des ann\u00e9es 1950 qu\u2019on a compris comment calculer les courants \u00e9lectriques qui diffusent passivement dans les dendrites gr\u00e2ce \u00e0 la \u00ab th\u00e9orie des c\u00e2bles \u00bb de Wilfrid Rall. Le probl\u00e8me \u00e9tait de comprendre comment se propagent toutes les excitations et les inhibitions re\u00e7ues sur les dendrites d\u2019un neurone<\/span><\/a><\/span> jusqu\u2019au d\u00e9but de l\u2019axone (ou \u00ab zone g\u00e2chette \u00bb) o\u00f9 des canaux membranaires diff\u00e9rents vont d\u00e9clencher le ph\u00e9nom\u00e8ne \u00ab tout ou rien \u00bb du potentiel d\u2019action si la somme des excitations r\u00e9ussit \u00e0 d\u00e9polariser la membrane au-del\u00e0 d\u2019un certain seuil.<\/p>\n Le probl\u00e8me, c\u2019est que l\u2019arbre dendritique du moindre neurone est extr\u00eamement complexe, ressemblant aux branches d\u2019un arbre<\/span><\/a><\/span> avec des diam\u00e8tres de plus en plus petits \u00e0 mesure qu\u2019on s\u2019\u00e9loigne du corps cellulaire. Rall va r\u00e9ussir \u00e0 estimer comment va varier la diffusion des excitations et des inhibitions le long de ces branches dendritiques au diam\u00e8tre variable en les mod\u00e9lisant comme des cylindres de diff\u00e9rents diam\u00e8tres avec, pour chaque petit bout de cylindre, une r\u00e9sistance (due au cytoplasme) et une capacitance associ\u00e9e (due \u00e0 la membrane).<\/p>\n Et c\u2019est comme \u00e7a qu\u2019on a pu comprendre un peu mieux comment les signaux que re\u00e7oit constamment un neurone, souvent de milliers d\u2019autres neurones, sont int\u00e9gr\u00e9s afin de d\u00e9terminer si le neurone enverra \u00e0 ce moment pr\u00e9cis un influx nerveux au neurone suivant. Et je vous laisse avec cette citation d\u2019un article de Dharmendra Modha et ses coll\u00e8gues<\/span><\/a><\/span><\/strong> qui r\u00e9sume fort bien le caract\u00e8re \u00e9tonnant de tout cela :<\/p>\n \u00ab Le fait qu\u2019une cellule vivante se soit adapt\u00e9e en une structure capable de recevoir et d\u2019int\u00e9grer des donn\u00e9es, de prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur ces donn\u00e9es, et d\u2019envoyer des signaux aux autres cellules en fonction du r\u00e9sultat de cette int\u00e9gration est un exploit remarquable de l’\u00e9volution. \u00bb<\/p><\/blockquote>\n * * *<\/p>\n Je suis tomb\u00e9 sur cet article de Cade Metz du New York Times<\/span><\/a><\/span><\/strong> ce matin qui r\u00e9sonne aussi particuli\u00e8rement bien avec un autre aspect de ce cours #2. J\u2019aborde en effet vers la fin les diff\u00e9rences entre cerveau et ordinateur en pr\u00e9cisant cependant que l\u2019intelligence artificielle a fait de grands bonds ces derni\u00e8res ann\u00e9es avec le \u00ab deep learning \u00bb en s\u2019inspirant des r\u00e9seaux de neurones du cerveau. Et bien il semblerait que les composantes m\u00eames du \u00ab hardware \u00bb des ordinateurs est en train d\u2019\u00eatre modifi\u00e9 par une conception des choses qui se rapproche en fait des capacit\u00e9s computationnelles distinctes de diff\u00e9rentes r\u00e9gions c\u00e9r\u00e9brales d\u00e9coulant de son organisation cytoarchitecturale. C\u2019est un peu \u00ab garroch\u00e9 \u00bb vite de m\u00eame, mais si vous voulez avoir un \u00e9ni\u00e8me exemple o\u00f9 la technologie s\u2019inspire de quelque chose que la nature a d\u00e9j\u00e0 con\u00e7u, vous pouvez lire ce r\u00e9sum\u00e9<\/span><\/a><\/span><\/strong> ou l\u2019article en question.<\/span><\/a><\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Comme je l\u2019ai pr\u00e9sent\u00e9 ici le 11 septembre dernier, voici quelques \u00e9l\u00e9ments de mon cours #2 de l\u2019universit\u00e9 du troisi\u00e8me \u00e2ge (UTA) donn\u00e9 hier \u00e0 St-Bruno et demain \u00e0 Longueuil. Je voudrais vous parler cette semaine de l\u2019importance de la d\u00e9cennie 1950 dans notre compr\u00e9hension des m\u00e9canismes de base de la communication neuronale. 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\n– De nombreuses substances se dissocient en ions charg\u00e9s dans ce liquide (Ex.: NaCl en Na+ et Cl-);
\n– Ces particules charg\u00e9es ne se r\u00e9partissent pas \u00e9galement \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur et \u00e0 l\u2019ext\u00e9rieur du neurone : l\u2019int\u00e9rieur est environ 70 millivolts plus n\u00e9gatif que l\u2019ext\u00e9rieur;
\n– Les neurones ont une membrane semi-perm\u00e9able qui vont permettre le passage s\u00e9lectifs de certains ions \u00e0 travers elle, g\u00e9n\u00e9rant ainsi l\u2019influx nerveux<\/span><\/a><\/span>;<\/p>\n