JCJC - Jeunes chercheuses et jeunes chercheurs

Apprentissage dans les SysTèmes bIologiques COmplexes – ASTICO

Résumé de soumission

Ce projet a pour but d'améliorer la compréhension des capacités fonctionnelles des réseaux de neurones biologiques complexes. La complexité de la structure des grands réseaux de neurones biologiques (cortex des mammifères, par exemple) est telle qu'il est impossible de les décrire précisément. Pourtant les questions de structure et de connectivité dans les systèmes neuronaux sont cruciales pour de nombreux problèmes actuels, comme c'est le cas pour la schizophrénie. Notre compréhension du fonctionnement des grands réseaux de neurones biologiques, aussi bien dans le cadre physiologique que pathologique reste donc largement limitée par cette méconnaissance de l'influence de leur structure sur leur fonction. Ce projet vise donc à fournir des réponses à la question suivante: comment la complexité de la structure des réseaux de neurones biologiques complexes conditionne-t-elle leurs capacités fonctionnelles et en particulier, d'apprentissage? Pour cela, nous utiliserons des concepts issus des avancées récentes dans le domaine des systèmes complexes (graphes petit monde ou scale free , transmission d'information dans les réseaux non-linéaires) et des simulations couplées aux données. Nous développerons deux approches complémentaires. D'une part, nous mettrons en oeuvre des simulations réaliste de l'apprentissage dans le système nerveux complet de Caenorhabditis elegans. Le système nerveux de ce ver millimétrique est le seul dont l'architecture soit décrite de façon presque exhaustive tout en étant suffisamment complexe pour que son étude fournisse des enseignements pertinents sur la structuration de réseaux de plus grande taille. Il représente donc une bonne étape intermédiaire pour l'étude des relations entre circulation de l'information (dynamique des neurones) et structuration du réseaux. D'autre part, nous utiliserons les enseignements obtenus pour étudier des modèles de réseaux de plus grande taille. Nous nous attacherons en particulier aux réseaux récurrents aléatoires ainsi qu'à des réseaux de grande taille et à structure similaire à celle de Caenorhabditis elegans. Nous pourrons ainsi étudier les interactions entre structure du réseau et dynamique des neurones dans de grands réseaux, en relation avec la grande variété des règles d'apprentissage locales observées in vivo. L'ensemble de ces approches permettra de mieux spécifier les influences réciproques entre l'architecture des réseaux de neurones biologiques et leur dynamique, qui sont au coeur des problématiques actuelles en neurosciences.

Coordination du projet

Hugues BERRY (INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET EN AUTOMATIQUE - (INRIA Saclay))

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET EN AUTOMATIQUE - (INRIA Saclay)

Aide de l'ANR 110 000 euros
Début et durée du projet scientifique : - 36 Mois

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