D’où vient l’activité électrique enregistrée à la surface du cerveau et qu’est-ce qui détermine exactement quels signaux électriques sont enregistrés ? À l’aide de simulations exécutées au National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), une équipe de chercheurs du Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) s’est concentrée sur les réponses à ces questions, trouvant l’origine des signaux électriques de surface corticale et pourquoi les signaux proviennent d’où ils viennent. Leurs résultats ont été publiés dans Le Journal des neurosciences en mai.
Les neurochirurgiens utilisent depuis longtemps l’électrocorticographie (ECoG) – des capteurs à électrodes placés directement à la surface du cerveau pendant la neurochirurgie, qui enregistrent un type particulier de signal électrique – pour localiser l’origine des crises et étudier le fonctionnement du cerveau humain. L’ECoG a permis de mieux comprendre comment la dynamique cérébrale produit la perception, le comportement et la cognition chez l’homme et est très prometteuse pour les interactions entre les machines et le cerveau. Cependant, les sources des signaux enregistrés et la manière dont ces sources sont distribuées sont restées un mystère.
Approfondir les signaux enregistrés en surface
Au cours d’un processus de sept ans – y compris le développement de nouveaux appareils ECoG, la réalisation d’une chirurgie cérébrale sur des rats pour enregistrer leurs signaux neurologiques, le développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique pour traiter les données et l’exécution d’une simulation biophysique précise à grande échelle au NERSC – Berkeley Lab Computational Le chef du groupe Biosciences, Kris Bouchard, et son équipe ont trouvé des réponses à bon nombre de ces questions, établissant une nouvelle compréhension des neurones, précisément, qui génèrent les signaux enregistrés et ouvrant la voie à d’autres recherches et travaux cliniques. Vyassa L. Baratham, Maximilian E. Dougherty et John Hermiz de Berkeley Lab, Michel M. Maharbiz de UC Berkeley et Peter Ledochowitsch de Canary, LLC sont également présentés comme auteurs de l’article.
En utilisant l’ECoG pendant la neurochirurgie, « [researchers] enregistrent des signaux, mais ils ne savent pas quels neurones du cerveau génèrent ces signaux », a déclaré Bouchard. « L’ECoG est un signal agrégé à mésoéchelle, et l’absence d’une compréhension plus profonde et plus précise de ce qui génère ce signal entrave la capacité à l’utiliser à la fois pour des applications cliniques et comme outil de base en neurosciences. »
Pour isoler la source des signaux, l’équipe a utilisé un modèle pour simuler une seule colonne corticale du cerveau – un module récurrent d’organisation du cortex composé de dizaines de milliers de neurones densément interconnectés. Chaque colonne est organisée en cinq à six couches composées de différents types de neurones. Selon les nouvelles découvertes, les neurones des couches corticales V et VI – celles situées au plus profond du cerveau – produisent environ 85 % des signaux électriques captés par l’ECoG. Ceci est contre-intuitif car les neurones avec la plus grande contribution devraient généralement provenir des couches les plus proches des capteurs ECoG, qui se trouvent à la surface du cerveau. Cependant, une enquête plus approfondie a montré que la distance n’est qu’un facteur mineur dans la force du signal; au contraire, les couches les plus profondes du cerveau ont le plus de neurones, et ces neurones sont les plus susceptibles de se déclencher simultanément, ce qui contribue à des signaux forts provenant de ces couches plus profondes du cerveau.
Bouchard et son équipe ont utilisé le supercalculateur Cori du NERSC et un progiciel connu sous le nom de NEURON pour simuler les équations différentielles qui décrivent les neurones individuels, et ont connecté les neurones aux détails de la colonne corticale dérivés du Human Brain Project et du Blueprint Project. En fin de compte, le projet a simulé 30 millions de segments neuronaux interconnectés d’une seule colonne corticale et a montré comment les signaux traversaient le tissu pendant 60 secondes à haute résolution. Ces simulations ont utilisé jusqu’à 2 646 nœuds (180 000 cœurs de calcul) simultanément sur Cori – la première fois que ce type de simulation a été utilisé pour comprendre les signaux ECoG.
Cette meilleure connaissance des processus fondamentaux qui génèrent des signaux cérébraux enregistrés offre aux chercheurs de nouveaux outils pour comprendre le traitement cérébral, relier les études animales à la physiologie humaine et proposer des thérapies plus efficaces.
Cet article fait progresser les connaissances fondamentales sur les origines biophysiques d’un signal enregistré utilisé pour comprendre le fonctionnement du cerveau humain et pour traiter les maladies humaines. Grâce à ces connaissances, nous pouvons obtenir des informations plus précises du cerveau humain ainsi que des modèles animaux, et relier plus directement les études sur les modèles animaux aux études sur le cerveau humain. Parce que nous savons maintenant quels neurones sont enregistrés par ECoG, nous pouvons étudier ces neurones très spécifiques dans des modèles animaux et faire des prédictions sur ce que nous nous attendrions à voir dans le cas humain avec cette technologie d’enregistrement moins résolue.
Kris Bouchard, NERSC – Responsable du groupe de biosciences computationnelles du Berkeley Lab
Et ce n’est que le début. Les travaux à venir connecteront les colonnes corticales avec leurs colonnes voisines, offrant une vue plus holistique et précise des résultats détaillés ; un projet distinct consiste à former des réseaux de neurones profonds pour déduire les paramètres de neurones uniques à partir de mesures indirectes.
« Une chose qui nous intéresse particulièrement est de prendre la simulation que nous avons actuellement et de la reproduire – répliquer cette colonne et la connecter aux colonnes qui l’entourent, pour avoir une perspective plus large sur la façon dont plus de tissu cérébral génère des signaux qui sont Nous émettons l’hypothèse que différentes gammes de fréquences dans le signal ECoG enregistré sont des biomarqueurs d’activité dans différentes couches », a déclaré Bouchard. « Parce que les neurones de différentes couches effectuent des calculs différents, avoir accès à des signaux qui reflètent ces calculs du cerveau humain changerait la donne. »
Investir dans la science du cerveau
L’article est également le fruit, après sept ans de préparation, d’une série de partenariats investissant dans les sciences du cerveau au Berkeley Lab. Motivé par l’US BRAIN Initiative, à partir de 2015 dans le cadre d’une collaboration interinstitutionnelle entre le Berkeley Lab, l’Université de Californie à San Francisco et l’UC Berkeley, et né du programme de recherche et développement dirigé par le laboratoire, ce projet représente les résultats de la collaboration entre les domaines des sciences informatiques et des biosciences et le groupe des biosciences computationnelles au sein de la division des données scientifiques de Berkeley Lab. Les calculs ont été soutenus par une allocation de temps d’ordinateur de la réserve discrétionnaire du directeur du NERSC.
Bouchard affirme que ce type de collaboration – une science expérimentale de pointe soutenue par un ordinateur de haute puissance et un large éventail d’autres ressources et disciplines – est la beauté du travail dans le système national de laboratoires.
« Les choses mettent du temps à se concrétiser lorsqu’elles impliquent des chirurgies cérébrales chez des animaux vivants, et c’est un exemple des fruits qui sont nés de ces premiers investissements du Laboratoire », a déclaré Bouchard. « Il s’agit d’un brillant exemple du type de véritable science interdisciplinaire qui peut être pratiquée dans un laboratoire national, car elle combine de nouvelles expérimentations associées aux ressources propres à un laboratoire national, comme l’informatique de grande puissance. Nous utilisons Des ressources informatiques puissantes du DOE pour résoudre les problèmes dans le domaine de la santé qui sont tout simplement insolubles sans ces installations uniques. »
