Émergence d'une nouvelle synergie entre Informatique et Neurosciences

par Alessandro Villa, Institut de Physiologie, Laboratoire neuro-heuristique, Université de Lausanne

Une des préoccupations prioritaires de la recherche biomédicale actuelle est constituée par les neurosciences compte tenu de l'impact des maladies du système nerveux sur la santé publique. Une estimation de l'Association pour la décennie du cerveau en Suisse, indique pour notre pays le chiffre de 300'000 individus touchés par une de ces maladies. Le coût direct (traitement hospitalier et réhabilitation) avoisine les 4 milliards de francs par année, mais en s'appuyant sur une étude précise faite aux USA, il est possible de considérer qu'à ce chiffre s'ajoutent 11 à 12 milliards de francs par année dus aux coûts indirects correspondant à l'impact socio-économique des patients dans leur milieu [1]. Plus de quatre-vingt dix pour-cent de ces individus souffrent de symptômes qui débilitent à divers titres leurs fonctions intellectuelles supérieures, ce qu'il est convenu d'appeler les fonctions cognitives.

Le concept même de cognition ne saurait être conçu indépendamment de ses fondements neurobiologiques avant tout et de sa relation avec la représentation mentale, la logique et les théories computationnelles des performances animales et humaines [2]. Par exemple, chez des rats exposés dès la naissance à un environnement caractérisé par une série croissante de nouveautés, le cortex cérébral présente une épaisseur plus grande que celui de rats élevés dans un milieu invariant [3].

Lorsque l'objet de la recherche se réduit à la corrélation entre activité mentale et états cérébraux, il apparaît que l'approche qui a caractérisé l'avènement des sciences Cognitives va en se mutilant en même temps que s'accomplit son action. Dans le référentiel causal binaire de Popper et Eccles [4], la causalité ascendante bottom-up pourrait expliquer le résultat expérimental précédent en affirmant objectivement que le changement morphologique du cortex cérébral est dû à une succession de stimuli inconnus produisant un accroissement de comportement exploratoire chez un animal naïf. Dans le même paradigme causal, l'analyse descendante top-down empruntée souvent à la psychologie, voire même à la psychanalyse, mais presque toujours se référant à des notions anthropomorphiques, permettrait d'affirmer que l'épaississement du cortex cérébral est causé par des expériences (au sens anglais experience et pas experiment) enrichies d'événements surprenants et intéressants.

La confrontation entre les causalités bottom-up et top-down tout en donnant l'impression d'une impasse pourrait se résoudre en une métamorphose vers un autre type de démarche. De la sorte, la recherche en neurosciences échapperait à une réduction qui soit une simple finalité causale. C'est cette attitude, en se fondant sur l'articulation dynamique des connaissances complexes acquises par les sciences Cognitives, qui va servir de ligne directrice à la neuro-heuristique [5]. Ainsi l'expérience se renouvelle à chaque étape de l'avancement de la recherche sans se réduire à une expertise. Une telle démarche doit sans cesse faire appel aux nouvelles technologies qui constituent le moteur de l'émergence, dont l'énergie fait la différence entre la somme des parties et le tout. Parmi les nouvelles technologies, la Biologie Moléculaire et l'Informatique sont certainement les plus marquantes en neurosciences.

La technologie novatrice la plus utilisée au laboratoire de neuro-heuristique, que j'ai pu constituer au début de 1994 au sein de l'Institut de Physiologie de l'Université de Lausanne [6], est l'Informatique. Grâce aux subsides octroyés par la D.G. XII de l'Union Européenne, par l'Office Fédéral de l'Éducation et de la Science et par le Fonds National de la Recherche Scientifique nous formons une équipe de deux chercheurs postgrades, trois doctorants et un ingénieur. En plus de la collaboration du Laboratoire de neurophysiologie Sensorielle (F. et Y. de Ribaupierre) et de l'Institut de Physiologie de l'Université de Fribourg (E. Rouiller), nous bénéficions de visites régulières de professeurs et chercheurs postgrade en provenance des universités de Berkeley et de Los Angeles, ainsi que du Polytechnique de Milan et des universités d'Oxford, Padoue, Paris-Orsay et Salamanque.

L'Informatique intervient à tous les niveaux de cette approche. L'acquisition de données bioélectriques est réalisée par des Macintosh IIfx avec des cartes d'interface NuBus et le logiciel LabView.

A la figure 1: panneau frontal du logiciel LabView, on peut observer le panneau frontal élaboré à l'aide de ce logiciel par Christian Eriksson pour le contrôle des tests comportementaux effectués avec des rats. Le labyrinthe d'entraînement a été réalisé par André Singy et l'interface ainsi que les contrôleurs des capteurs et actionneurs connectés au Mac IIfx ont été conçus et réalisés par Christian Haeberli. Parmi les résultats obtenus dans ces tests (performances, temps de réaction, temps d'exploration, etc.) il est possible de définir un espace multidimensionnel dans lequel on peut observer des trajectoires d'apprentissage.

La plasticité sensorielle du Système Nerveux Central appliquée à l'étude du système auditif constitue le thème central de nos recherches. Cela signifie la recherche des mécanismes qui permettent à un individu d'associer un son particulier à un événement signifiant. Que se passe-t-il dans le cerveau lorsque l'individu est confronté au choix conflictuel entre plusieurs réponses possibles? Cette question est abordée par la présentation simultanée d'indices auditifs conflictuels. Apparemment simple, le fil conducteur de ces recherches évoque des problèmes complexes dont l'articulation nécessite une approche différente de l'approche cognitiviste courante, ce qui a amené à la fondation du laboratoire de neuro-heuristique. Les membres de notre laboratoire ont des formations comprenant la neurobiologie, la pharmacologie, l'anatomie, la physique, l'informatique et l'électronique. Afin de dépasser le cloisonnement disciplinaire, l'interaction de ces branches devrait permettre l'émergence de la neuro-heuristique par un processus de transdisciplinarité.

A la figure 2: dynamique d'apprentissage d'un rat on voit un tel exemple élaboré par Jan Eriksson, qui montre la dynamique d'apprentissage d'un rat passant beaucoup de temps en exploration au début des sessions de tests autour d'un attracteur S. Ce graphe montre clairement que l'apprentissage ne s'effectue pas linéairement au cours du temps. Après un nombre critique de jours, variable d'un individu à l'autre, le rat améliore ses performances brusquement en se stabilisant autour d'un attracteur P.

Depuis de nombreuses années [7] des recherches fondées sur les réseaux de neuromimes (parfois incorrectement appelés réseaux de neurones artificiels!) ont été développés comme modèles des réseaux de neurones accessibles à l'expérimentation électrophysiologique. La figure 3 montre l'évolution de l'activité d'un réseau de 10'000 neuromimes correspondant à un petit morceau de cortex cérébral d'environ 1 mm2.

Cette simulation a été réalisée par Sean Hill dans l'environnement NextStep sur une station HP 9000-712/60. Dans la représentation 3D (à gauche de la figure 3: simulation dans l'environnement NextStep) le niveau vertical représente le niveau de dépolarisation de la membrane cellulaire (c'est-à-dire l'état d'activation de la cellule). Cette variable est représentée par des niveaux de gris pour la représentation 2D (à droite de la figure 3), la couleur claire correspondant au maximum d'activation. On note un foyer d'activité spontanée (à t=0 msec) suivi par un stimulus pendant 1 msec. Bien que l'activation par le stimulus soit distribuée sur l'ensemble du réseau (neuromimes en clair à t=1 msec), on note que les interactions entre cellules provoquent l'émergence d'une activité coordonnée en agrégats (t=3 msec) qui se maintient tout en se déplaçant à l'intérieur du réseau.

Mais les simulations de réseaux de neuromimes sont utilisées aussi pour étudier l'influence des projections de régions modulatrices du tronc cérébral (là où se trouvent les centres végétatifs et de régulation des fonctions vitales) vers les centres supérieurs du cerveau, tels que le thalamus et le cortex cérébral [8]. Notamment au laboratoire de neuro-heuristique le programme de simulation SIRENE, écrit en Lisp, le langage bien connu en intelligence artificielle, permet d'étudier l'influence du locus coeruleus, un noyau noradrénergique du tronc cérébral, sur les caractéristiques spatio-temporelles des décharges neuronales dans les circuits du thalamus et du cortex cérébral (figure 4: simulation SIRENE). < C'est un exemple d'une nouvelle approche en recherche biomédicale puisque les médicaments agissant sur cette voie noradrénergique sont utilisés quotidiennement pour le traitement d'états pathologiques, tels que la schizophrénie et les désordres affectifs, et que, comme mentionné précédemment, ces pathologies comptent désormais parmi les plus importantes dans la casuistique des affections du système nerveux.

Grâce aux nouvelles technologies informatiques, des moyens d'investigation sans précédent sont apparus pour la recherche. Toutefois, la complexité des problèmes qui se posent en neurosciences est d'une telle envergure que l'apport informatique ne saurait se réduire uniquement à sa performance computationnelle et à sa dimension disciplinaire. En inaugurant une autre approche du problème, la neuro-heuristique tente de proposer un paradigme émergeant de la synergie entre Informatique et neurosciences.

Références

  1. Decade of the brain in Switzerland (1993), publié par l'Association pour la décennie du cerveau en Suisse présidé par le Prof. P.J. Magistretti de l'Université de Lausanne; National Foundation for Brain Research (1991) The Cost of Disorders of the Brain, NFBR Cost Study, 1250 24th St. N.W., Suite 300, Washington, D.C. 20037, USA.
  2. Segundo J.P. (1985) Mind and Matter, Matter and Mind?, J. Theoret. neurobiol. 4: 47-58; Jeannerod M. (1992) The Where in the Brain determines the When in the Mind, Behavioral & Brain sciences 15: 212-213; Searle J.R. (1985) Du cerveau au savoir, Hermann, Paris, France; Tiberghien G. (1993) Questions de modélisation et de simulation cognitives, in: Intelligence naturelle et intelligence artificielle (J.-F- Le Ny, Ed.), pp. 43-69, PUF, Paris, France.
  3. Diamond M.C., Connor J.R. (1981) A search for the potential of the aging brain, Brain neurotransmitters and Receptors in Aging and Age-related Disorders, Aging Series vol.17 (Enna S.J., Samorajski T., Beer B., Eds.), Raven Press/ New York, N.Y. USA.
  4. Popper K.R., Eccles J.C. (1981) The Self and Its Brain, Springer International, New York, N.Y. USA.
  5. Le terme de neuro-heuristique a été suggéré par René Berger en février 1994 après une série de réunions de notre groupe transdisciplinaire Ganesha.
  6. Cet institut de la Faculté de Médecine est dirigé par le Prof. Eric Jéquier et se trouve à la Rue du Bugnon 7, CH-1005 Lausanne, Tel 021/692.5500, Fax 021/692.5505, E-mail: Alessandro.Villa@iphysiol.unil.ch.
  7. Villa A.E.P., Zurita P. (1987) SImulation de REseaux de NEurones: an interactive software written in LISP to study the behavior of a neural network, Neuroscience 22: S847.
  8. Villa A.E.P. (1992) Les catastrophes cachées du cerveau, Le nouveau Golem 1: 33-63.


    article paru dans le Flash informatique spécial été 1994 du 6 septembre 1994