Reverse engineering du cerveau

Source: Wikimedia Commons utilisateur Wolfgangbeyer

Pouvons-nous tout apprendre sur le cerveau en étudiant des cellules cérébrales individuelles?

Cela a commencé avec une équation simple. En 1980, un mathématicien nommé Benoit Mandelbrot travaillant pour IBM a tracé le comportement des points sur un plan en utilisant un ordinateur. Quand l'avion a été coloré par les résultats, un monde fantaisiste a émergé: des sceptres et des spirales infiniment ramifiés, des gouffres sans fin, des tentacules sans fin qui poussent à partir de bulbes en forme de cœur. Il apparaît comme quelque chose de la dernière minutes trippy de 2001: A Space Odyssey de Kubrick, seulement beaucoup plus étrange, comme un tie-dye peint par des extraterrestres aliénés.

L'ensemble de Mandelbrot montre la complexité, peu importe à quel point nous zoomer.

Source: Wikimedia Commons

Presque rien de la complexité de l'ensemble de Mandelbrot éponyme ne ressort clairement de l'équation de Benoît Mandelbrot. Choisissez une paire de nombres, un réel et un imaginaire. Multipliez maintenant cette paire par elle-même, plusieurs fois, et comptez le nombre d'itérations nécessaires pour dépasser une certaine amplitude, ou distance de zéro. Colorez chaque paire de coordonnées sur le plan en fonction du nombre d'itérations prises par ce point pour dépasser le seuil. Et l'alto! La complexité est née.

La profondeur choquante de la complexité dans l'ensemble de Mandelbrot peut enseigner aux neuroscientifiques une leçon sur les propriétés émergentes. Les propriétés émergentes sont cruciales pour comprendre la complexité et le cerveau. Contrairement aux phénomènes simples, comme le balancement d'un pendule, les propriétés émergentes telles que l' intelligence et la conscience ne peuvent pas être comprises en étudiant simplement les parties simples d'un système. Même le fait de tenir le livre de règles, dans le cas de Mandelbrot, peut ne pas montrer facilement comment les règles entraînent une complexité. Pourquoi est-ce que l'équerrage de chaque nombre et l'ajout du résultat créent un motif si magnifiquement complexe? Pourquoi un modèle particulier de connexions neuronales permet-il le langage et l'intelligence? Assurément, la cartographie des cellules et de leurs connexions synaptiques à d'autres cellules du cerveau a de la valeur. Si rien d'autre, de telles cartes indiquent quelles voies de communication sont possibles. Mais cela ne suffit pas.

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Le concept d' auto-organisation est étroitement lié aux propriétés émergentes. C'est l'idée que de nouveaux phénomènes peuvent résulter d'interactions entre des parties, sans qu'aucune partie ne dirige ou contrôle le système. Considérez le petit ver C. elegans . La cartographie de tous les 302 neurones et synapses du ver hermaphrodite adulte devrait, par la logique opposée du réductionnisme , transformer le savant en un sorcier prescient qui peut prévoir comment le ver répond à chaque stimulus possible. Et pourtant, une telle connaissance n'a conduit qu'à une compréhension modeste du comportement de C. elegans . Cela suggère-t-il que nous ne connaissons pas encore complètement les règles régissant l'interaction de ces neurones? Ou la simulation n'est-elle pas encore assez détaillée?

L'ascaride C. elegans. Les hermaphrodites adultes ont exactement 302 neurones.

Source: Wikimedia Commons / Dan Dickinson, laboratoire de Goldstein, UNC Chapel Hill

Parfois, nous avons besoin de plus de puissance de feu. Si nous avons assez d'ordinateurs puissants, ce raisonnement va, une simulation nous montrera comment chaque mouvement et chaque respiration se produit à partir de chaque poke et prod. Telle est la justification du Human Brain Project (HBP), une initiative cofinancée par l'Union européenne qui a hérité des objectifs du projet suisse Blue Brain. Dirigée par le neuroscientifique Henry Markham à l'Ecole polytechnique fédérale de Lausanne, HBP aspire à réaliser une simulation massive d'un cerveau humain en utilisant la vaste puissance de feu des supercalculateurs à travers l'Europe. Pas le moindre d'entre eux est un supercalculateur de gène IBM bleu effectuant près de six opérations de virgule flottante quadrillion par seconde!

Dans le cas de l'ensemble de Mandelbrot, les ordinateurs étaient la clé pour débloquer la complexité – sans leur puissance de feu laborieuse, il est probable qu'aucun humain ne verrait jamais les schémas obsédants qui émergent d'une simple équation. Mais pour qu'une propriété émergente soit simulée par un ordinateur, le livre de règles complet doit être connu. Au fur et à mesure que nous découvrons de nouvelles molécules et des tendances développementales dans le cerveau, notre humilité grandit avec nos connaissances. Sommes-nous réellement prêts à construire un modèle informatique du cerveau humain alors que, il y a quelques années à peine, un modèle largement accepté de connexions neuronales dans le cerveau adulte connu sous le nom de synapse tripartite s'est avéré faux? Et il y a encore des désaccords parmi les neuroscientifiques sur des questions aussi fondamentales que comment et où les souvenirs sont stockés dans le cerveau. D'autres lacunes dans nos connaissances – de tels récepteurs «orphelins» dont les parents neurotransmetteurs n'ont pas encore été découverts – soulignent l'orgueil possible d'une telle entreprise au niveau du moonshot.

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Il est important de souligner que même de petites découvertes de ce genre sont importantes. Les petites causes peuvent avoir de grands effets. Ce concept, appelé non – linéarité , sous-tend des systèmes complexes. Dans le cas de Mandelbrot, changer la position d'un point sur l'avion par un cheveu peut altérer complètement sa couleur ou sa magnitude. Dans le cas du cerveau, ajuster légèrement la tension de repos des neurones peut modifier complètement leur activité collective. L'interaction non linéaire entre les parties est essentielle à l'auto-organisation .

Dans l'ensemble de Mandelbrot, il existe des motifs à toutes les échelles, même si l'observateur effectue un zoom avant pour l'infini. Alors que le cerveau ne présente pas une gamme vraiment infinie de complexité, il présente une structure et une activité sur une vaste gamme d'échelles d'espace et de temps. Des schémas de connectivité complexes sont observés à partir de synapses microscopiques jusqu'à l'échelle du cerveau entier. Cette facette de la complexité du cerveau nous incite à ne pas construire notre compréhension du cerveau seulement sur les cellules, mais toutes les échelles pertinentes. En effet, l'unité fonctionnelle du système nerveux est parfois identifiée comme le neurone, mais aussi comme de plus grandes structures connues sous le nom d'assemblages cellulaires et de colonnes néocorticales.

Markham a conclu une discussion TED en suggérant que son cerveau modèle pourrait un jour parler aux humains à travers un hologramme. Les objectifs herculéens de simuler la conscience ou de mordre autrement plus que ce que le projet peut mâcher ont été des critiques de HBP. Mais si nous ne pouvons pas comprendre les propriétés émergentes à travers de vastes simulations informatiques comme le RAP, comment pouvons-nous comprendre le cerveau? L'ingénierie inverse est-elle possible pour le cerveau?

Henry Markram

Source: Utilisateur de Flickr cea +

Une véritable approche de l'ingénierie inverse nécessite de comprendre le cerveau à son niveau le plus abstrait. Une telle compréhension holistique transcende le fait de savoir qu'un gène ou une région du cerveau est nécessaire pour la mémoire ou la cognition – cela explique comment et pourquoi. Un article publié dans la revue Neuron en février appelle les neuroscientifiques à examiner comment un circuit cérébral pourrait ou devrait fonctionner avant de le disséquer avec une multitude d'outils, tout comme il faut comprendre des concepts tels que l'aérodynamique et l'élévation avant d'étudier l'aile d'un oiseau. . Cette idée, née du défunt neuroscientifique David Marr , implique que HBP ait d'abord besoin d'une théorie sur la façon dont le langage ou la conscience pourrait émerger des neurones et des synapses avant de simuler aveuglément des milliards d'entre eux.

Jusqu'à ce que nous sachions comment et pourquoi un certain type d'activité ou un morceau de tissu cérébral est nécessaire pour le comportement, nous ne pouvons pas vraiment prétendre que nous comprenons le cerveau. En attendant, il y aura toujours de la place pour des théoriciens en dehors du laboratoire pour réfléchir à nos comportements et demander quels mécanismes biologiques pourraient engendrer une telle complexité. Les fondements de la neuroscience ne doivent pas être simplement des cellules individuelles, mais aussi de grandes idées.