Codage prédictif optimal dans une rétine de mammifère – OPC

Un enjeu majeur des neurosciences sensorielles est de comprendre les calculs effectués par une aire sensorielle. Par exemple, dans la rétine, des études ont montré qu’il y a plus de 30 types de cellules ganglionnaires (RGC), dont chacune répond à un aspect particulier du champ visuel. La compréhension des calculs effectués par chaque type de cellule est un enjeu crucial.

La théorie du codage efficace, est utilisée pour étudier les fonctions sensorielles. D’après cette théorie, les circuits sensoriels (comme la rétine ou le cortex visuel) ont évolué pour maximiser l’information transmise au reste du cerveau, malgré des contraintes internes (telles que le bruit interne et/ou l’énergie consommée). Cette théorie a été fructueuse pour la prédiction des caractéristiques générales de l’organisation rétinienne, telles que la forme des champs récepteurs, leur chevauchement et le ratio des cellules de type ON/OFF.

Cependant, de nombreuses caractéristiques capitales des RGCs ne sont pas expliquées par la théorie du codage efficace. Premièrement, la théorie ne prend pas en compte la large diversité des cellules RGCs. Deuxièmement, elle ne permet pas d’expliquer des données récentes qui montrent que les réponses rétiniennes manifestent des formes diverses d’adaptation à la dynamique temporelle des stimuli visuels. Par exemple, lorsqu’on leur présente un stimulus périodique, certaines RGCs réagissent à une altération du motif, lorsque celui-ci est altéré ou stoppé. De plus, les formes observées d’adaptation varient énormément entre les neurones : alors que certains neurones répondent à des stimuli ‘surprenant’, d’autres font preuves de formes d’adaptation sensiblement différentes, qui ne peuvent pas être expliquées par la théorie du codage efficace.

Pour aborder ces questions, nous développerons un nouveau théorique reposant sur les outils de la théorie de l’information, et le testerons dans la rétine.Nous allons généraliser la théorie du codage efficace, en faisant l’hypothèse que le système neural n’encode pas toute l’information de manière uniforme, mais donne la priorité à l’information qui permet de prédire le future proche ; Les réponses neurales sont optimisées de façon à maximiser l’information qui est prédictive du futur stimulus (‘l’horizon prédictif’), et contraintes par l’information encodée des stimuli antérieurs (‘la capacité de codage’). Cette théorie offre de nombreux degrés de liberté, qui lui permettent de décrire une grande variété de buts fonctionnels et les contraintes de chaque cellule, et de capturer des différentes collections de comportements adaptatifs observés dans la rétine. En variant les différents facteurs de notre modèle, nous obtiendrons une description simple mais souple des différentes formes de l’adaptation rétinale,.

Nous utiliserons notre théorie pour étudier les réponses des RGCs à des séquences temporelles complexes d’illumination. Plus précisément, nous nous demanderons si les différents types d’adaptation neurale à de tels stimuli observés précédemment peuvent être expliqués par l’hypothèse selon laquelle différents types de cellules jouent des rôles fonctionnels différents avec des contraintes différentes. Pour tester cette hypothèse, nous utiliserons notre cadre pour inférer les objectifs et les contraintes fonctionnels de chaque cellule, et utiliserons ensuite le modèle obtenu pour prédire les réponses neurales d’un nouveau stimulus, auquel la cellule n’aura pas encore été exposé.

Notre approche ouvre une nouvelle voie de compréhension de la diversité des réponses neurales dans un champ sensoriel unique, en termes de diversité des calculs effectués par les différents types de cellules. Une telle compréhension permettra d’aller au-delà d’un simple modèle descriptif des réponses rétiniennes, et nous permettra de comprendre, en termes fonctionnels, ce que font les différents neurones dans la rétine.