La capacité du cerveau à traiter les informations est connue pour être soutenue par des connexions complexes entre différentes populations de neurones. Un objectif clé de la recherche en neurosciences a été de délimiter les processus via lesquels ces connexions influencent le traitement de l’information.
Des chercheurs de l’Université de Padova, du Max Planck Institute for the Physics of Complex Systems et de l’école Polytechnique Fédéral de Lausanne ont récemment réalisé une étude visant à mieux comprendre la contribution des populations de neurones excitateurs et inhibiteurs à l’encodage du cerveau. Leurs conclusions, publié dans Lettres d’examen physiquemontrez que le traitement de l’information est maximisée lorsque l’activité des neurones excitateurs et inhibiteurs est équilibrée.
« Nos recherches ont été inspirées par une question fondamentale dans les neurosciences: comment la structure du cerveau façonne-t-elle sa capacité à traiter les informations? » Giacomo Barzon, co-auteur du journal, a déclaré à Medical Xpress. « Le cerveau reçoit et intègre continuellement les entrées sensorielles, et les neurones n’agissent pas isolément – ils font partie de réseaux complexes et récurrents. Une caractéristique particulièrement intrigante de ces réseaux est l’équilibre entre l’activité des neurones excitateurs et inhibiteurs, qui a été observé dans différentes régions du cerveau. »
L’objectif clé de cette étude récente de Barzon et de ses collègues était de déterminer si l’équilibre entre les neurones excitateurs et inhibiteurs fait plus que stabiliser l’activité neuronale. Plus précisément, l’équipe a exploré la possibilité que cet équilibre optimise également le traitement de l’information.
« Inspiré par plusieurs résultats expérimentaux et théoriques mettant en évidence l’importance de l’équilibre entre les neurones excitateurs et inhibiteurs, nous avons analysé un modèle qui capture les interactions entre ces deux populations et étudié – à la fois analytiquement et numériquement – leur réponse aux signaux externes », a expliqué Daniel M. Bulierllo, co-auteur de l’article. « Plus précisément, en utilisant des outils de théorie de l’information, nous avons révélé un compromis fondamental: les réseaux de neurones optimisés pour un codage précis sur de longues échelles de temps peuvent être moins sensibles aux changements rapides de l’entrée. »
En utilisant des approches mathématiques et théoriques pour étudier le traitement de l’information, les chercheurs ont montré que le traitement de l’information est le plus efficace au bord de la stabilité, un état critique dans lequel l’activité des neurones excitatrices et inhibiteurs est équilibrée. Leurs résultats suggèrent que le réglage fin de cet équilibre d’inhibition d’excitation pourrait non seulement stabiliser l’activité du cerveau, mais pourrait également jouer un rôle crucial dans sa capacité à coder de manière optimale des informations.
« Dans notre étude, nous avons pu montrer dans une perspective théorique de l’information selon laquelle les interactions entre l’excitation et l’inhibition sont cruciales pour permettre aux populations neuronales de coder des informations sur les signaux externes variant dans le temps », a déclaré Giorgio Nicoletti, co-auteur de l’article. « Cela est particulièrement intéressant car l’équilibre de l’excitation-inhibition est bien connu pour être un ingrédient clé dans la régulation de l’activité neuronale. Notre approche nous permet de quantifier un tel effet en termes d’informations en tant que quantité physique. »
Ces travaux récents de Barzon, Buleyllo et Nicoletti pourraient ouvrir de nouvelles voies pour l’étude du traitement de l’information et ses mécanismes neuronaux sous-jacents. Dans leurs prochaines études, les chercheurs prévoient de s’appuyer sur leurs résultats, en utilisant la même approche pour étudier les structures de connectivité cérébrale plus complexes.
« De plus, dans de vrais réseaux de neurones, la connectivité n’est pas statique – elle évolue dans le temps, influencée à la fois par des stimuli externes et une activité de réseau interne », a ajouté Barzon. « Cette nature dynamique de la connectivité pourrait jouer un rôle crucial dans la formation de la façon dont les populations neuronales traitent et codent les informations, offrant potentiellement des informations sur la façon dont l’apprentissage et les propriétés adaptatives affectent le codage des informations dans les systèmes neuronaux. »
Plus d’informations:
Giacomo Barzon et al, excitation-inhibition Balance contrôle le codage des informations dans les populations neuronales, Lettres d’examen physique (2025). Doi: 10.1103 / PhysRevLett.134.068403.
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