NEUROSCIENCE : Première taxonomie de toutes les cellules du cerveau
Il n’existait pas encore de consensus sur le nombre de types de cellules pyramidales (CP, un certain type de neurone) morphologiquement différents dans le néocortex et cela en dépit d’un siècle d’études anatomiques. En d'autres termes, il n’existait donc pas de classification des différents types de neurones. Ces neuroscientifiques de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) à l’aide de méthodes de topologie algébrique et de l'arborisation dendritique, identifient 17 types de PC dans le cortex somatosensoriel du rat. C’est donc la première classification topologique et elle permet de régler le débat de longue date sur les variations morphologiques discrètes ou continues entre neurones. Cette classification des différents types de cellules du cerveau, avec leur rôle et leur fonction, présentée dans la revue Cerebral Cortex, fait partie intégrante du programme de recherche « Blue Brain ».
« Depuis près de 100 ans, les scientifiques tentent de nommer les cellules. Ils les décrivent de la même manière que Darwin décrivait les animaux et les arbres. Le Blue Brain Project a développé un algorithme mathématique permettant de classer de manière objective les formes des neurones dans cerveau », explique le professeur Henry Markram, fondateur et directeur de Blue Brain : « Cela permettra d'élaborer une taxonomie [classification des cellules en groupes distincts] normalisée de toutes les cellules du cerveau, ce qui aidera les chercheurs à comparer leurs données de manière plus fiable ».
Ce « catalogue officiel de tous les types de cellules du cerveau » repose sur l’analyse des morphologies neuronales, via un algorithme permettant de distinguer les différentes formes des neurones les plus courants dans le néocortex, les cellules pyramidales. Ces cellules qui ressemblent à des arbres avec leurs ramifications représentent 80% des neurones du néocortex et collectent les données provenant d'autres neurones du cerveau. Ce sont des neurones excitateurs, qui envoient des ondes d’activité électrique via des connexions, lorsque nous percevons, agissons ou ressentons.
Un consensus sur 17 types de neurones pyramidaux : il y a plus de 100 ans, en les observant au microscope, le père de la neuroscience moderne, Ramón y Cajal, dessinait ces cellules pyramidales. Cependant, jusqu'à présent, les scientifiques n’étaient pas parvenus à un consensus sur les différents types de neurones pyramidaux. Ces travaux permettent d’identifier 17 types de cellules pyramidales en utilisant des outils de topologie algébrique, une branche des mathématiques qui étudie la forme, la connectivité et l'émergence d'une structure globale à partir de contraintes locales.
La structure de la plupart des neurones ressemble à un arbre complexe, avec plusieurs branches connectées à d'autres neurones et communiquant via des signaux électriques. En « conservant » les composants les plus longs (persistants) de la structure neuronale et en décomposant les plus petites branches, les chercheurs transforment la structure arborescente en un code à barres pouvant être utilisé comme entrée dans l’algorithme d'apprentissage automatique qui permet de classer les neurones en groupes distincts.
Les différences tiennent-elles à un continuum dans le changement ou caractérisent-elles des types différents de neurones ? En d'autres termes, s'agit-il de variations morphologiques distinctes ou continues les unes à partir des autres ? Cette nouvelle classification topologique en précisant et regroupant les différentes « espèces » de cellules cérébrales, chaque espèce ayant ses propres « racines » spécifiques répond à cette interrogation de toujours.
Le programme Blue Brain a été le premier à utiliser la topologie algébrique pour traiter un large éventail de questions en neuroscience. Cette avancée permise par cette technologie va bénéficier à l’ensemble de la communauté des neurosciences car elle permet une compréhension plus sophistiquée de la taxonomie cellulaire. La définition objective des types morphologiques est en effet un pas essentiel vers une meilleure compréhension des éléments de base du cerveau.
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