Le nouveau modèle pourrait avoir des applications pour étudier et prédire une gamme de systèmes dynamiques – Technoguide

La dynamique de l’activité neuronale d’un cerveau de souris se comporte d’une manière particulière et inattendue qui peut être théoriquement modélisée sans aucun réglage fin, suggère un nouvel article de physiciens de l’Université Emory. Physical Review Letters a publié la recherche, ce qui ajoute aux preuves que les cadres de physique théorique peuvent aider à comprendre l’activité cérébrale à grande échelle.

«Notre modèle théorique est en accord avec des travaux expérimentaux antérieurs sur le cerveau des souris avec une précision de quelques pour cent – un degré qui est très inhabituel pour les systèmes vivants», déclare Ilya Nemenman, professeur de physique et de biologie à Emory et auteur principal de l’article.

La première auteure est Mia Morrell, qui a fait la recherche pour sa thèse de spécialisation en tant que senior Emory avec une majeure en physique. Elle est diplômée d’Emory l’année dernière et suit maintenant un programme de physique post-baccalauréat au Los Alamos National Laboratory au Nouveau-Mexique.

«L’un des avantages de notre modèle est qu’il est simple», déclare Morrell, qui entreprendra un doctorat. programme de physique à l’Université de New York à l’automne. “Un cerveau est vraiment complexe. Donc, distiller l’activité neuronale en un modèle simple et découvrir que le modèle peut faire des prédictions qui correspondent si étroitement aux données expérimentales est passionnant.”

Le nouveau modèle peut avoir des applications pour étudier et prédire une gamme de systèmes dynamiques qui ont de nombreux composants et ont des entrées variables au fil du temps, de l’activité neuronale d’un cerveau à l’activité commerciale d’un marché boursier.

Le co-auteur de l’article est Audrey Sederberg, une ancienne boursière postdoctorale du groupe de Nemenman, qui fait maintenant partie du corps professoral de l’Université du Minnesota.

Le travail est basé sur un concept de physique connu sous le nom de phénomènes critiques, utilisé pour expliquer les transitions de phase dans les systèmes physiques, comme le passage de l’eau d’un liquide à un gaz.

Sous forme liquide, les molécules d’eau sont fortement corrélées les unes aux autres. Dans un solide, ils sont enfermés dans un modèle prévisible de cristaux identiques. En phase gazeuse, cependant, chaque molécule se déplace d’elle-même.

«À ce que l’on appelle un point critique pour un liquide, vous ne pouvez pas distinguer si le matériau est liquide ou vapeur», explique Nemenman. “Le matériel n’est ni parfaitement ordonné ni désordonné. Ce n’est ni totalement prévisible ni totalement imprévisible. Un système à cet endroit” juste “de Boucle d’or est dit” critique “.”

Une température et une pression très élevées génèrent ce point critique pour l’eau. Et la structure des points critiques est la même dans de nombreux systèmes apparemment indépendants. Par exemple, la transition de l’eau en un gaz et un aimant perdant son magnétisme lors de son échauffement sont décrits par le même point critique, de sorte que les propriétés de ces deux transitions sont similaires.

Afin d’observer réellement un matériau à un point critique pour étudier sa structure, les physiciens doivent contrôler étroitement les expériences, en ajustant les paramètres dans une plage extrêmement précise, un processus connu sous le nom de réglage fin.

Au cours des dernières décennies, certains scientifiques ont commencé à considérer le cerveau humain comme un système critique. Des expériences suggèrent que l’activité cérébrale se trouve dans un point de Boucle d’or – juste à un point de transition critique entre l’ordre parfait et le désordre.

«Les neurones du cerveau ne fonctionnent pas simplement comme une seule grande unité, comme une armée marchant ensemble, mais ils ne se comportent pas non plus comme une foule de gens qui courent dans toutes les directions», dit Nemenman. “L’hypothèse est que, à mesure que vous augmentez la distance effective entre les neurones, les corrélations entre leurs activités vont baisser, mais elles ne tomberont pas à zéro. Le cerveau entier est couplé, agissant comme une grosse machine interdépendante, même si l’individu les neurones varient dans leur activité. “

Les chercheurs ont commencé à rechercher des signaux réels de phénomènes critiques dans le cerveau. Ils ont exploré une question clé: qu’est-ce qui peaufine le cerveau pour atteindre la criticité?

En 2019, une équipe de l’Université de Princeton a enregistré des neurones dans le cerveau d’une souris alors qu’elle fonctionnait dans un labyrinthe virtuel. Ils ont appliqué des outils de physique théorique développés pour des systèmes non vivants aux données d’activité neuronale du cerveau de souris. Leurs résultats suggèrent que l’activité neuronale présente des corrélations critiques, permettant des prédictions sur la manière dont les différentes parties du cerveau vont se corréler les unes avec les autres au fil du temps et sur des distances effectives dans le cerveau.

Pour l’article actuel, les chercheurs d’Emory voulaient tester si un réglage fin de paramètres particuliers était nécessaire pour l’observation de la criticité dans les expériences sur le cerveau de souris, ou si les corrélations critiques dans le cerveau pouvaient être obtenues simplement par le processus de réception externe. stimuli. L’idée est venue de travaux antérieurs auxquels le groupe de Nemenman a collaboré, expliquant comment les systèmes biologiques peuvent présenter la loi de Zipf – un modèle d’activité unique trouvé dans des systèmes disparates.

«Nous avons précédemment créé un modèle qui montrait la loi de Zipf dans un système biologique, et ce modèle ne nécessitait pas de réglage fin», explique Nemenman. “La loi de Zipf est une forme particulière de criticité. Pour cet article, nous voulions rendre ce modèle un peu plus compliqué, pour voir si nous pouvions prédire les corrélations critiques spécifiques observées dans les expériences sur souris.”

L’ingrédient clé du modèle est un ensemble de quelques variables cachées qui modulent la probabilité que les neurones individuels soient actifs.

Morrell a écrit le code informatique pour exécuter des simulations et tester le modèle sur son ordinateur de bureau à la maison. «Le plus grand défi était d’écrire le code de manière à lui permettre de s’exécuter rapidement même lors de la simulation d’un grand système avec une mémoire informatique limitée sans serveur énorme», dit-elle.

Le modèle a pu reproduire fidèlement les résultats expérimentaux dans les simulations. Le modèle ne nécessite pas le réglage minutieux des paramètres, générant une activité qui est apparemment critique pour toute mesure sur une large gamme de choix de paramètres.

«Nos résultats suggèrent que, si vous ne considérez pas un cerveau comme existant tout seul, mais que vous le considérez comme un système recevant des stimuli du monde extérieur, alors vous pouvez avoir un comportement critique sans avoir besoin de réglage fin», dit Nemenman. “Cela soulève la question de savoir si quelque chose de similaire pourrait s’appliquer aux systèmes physiques non vivants. Cela nous fait repenser la notion même de criticité, qui est un concept fondamental en physique.”

Le code informatique du modèle est maintenant disponible en ligne, de sorte que toute personne possédant un ordinateur portable puisse y accéder et exécuter le code pour simuler un système dynamique avec des entrées variables au fil du temps.

«Le modèle que nous avons développé peut s’appliquer au-delà des neurosciences, à tout système dans lequel un couplage généralisé à des variables cachées existe», explique Nemenman. “Les données de nombreux systèmes biologiques ou sociaux sont susceptibles d’apparaître critiques via le même mécanisme, sans ajustement précis.”

Le document actuel a été partiellement financé par des subventions des National Institutes of Health et de la National Science Foundation.

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