Base structurelle du calcul neuronal et du comportement – SiNCoBe

Le comportement et la prise de décision sont déterminés par des processus physiques qui se déroulent dans l'environnement complexe du système nerveux. Au cours des dernières années, des avancées techniques ont permis de cartographier la matrice de connexion (le connectome des neurons biologiques) de l'ensemble du système nerveux central d'organismes modèles simples avec une résolution synaptique, ainsi qu’une partie du cerveau pour les animaux supérieurs. De plus, il est désormais possible contrôler l'activité de neurones individuels des animaux libres par stimulation optogénétique et enregistrer le comportement qui en résulte. Ensemble ces mesures offrent l'occasion de faire une rétro-ingénierie de la base neurale des décisions des larves.

SiNCoBe vise à exploiter l'accès simultané au connectome de la larve de Drosophila melanogaster et aux données existantes provenant de cribles comportementaux à haut débit, qui enregistrent l'effet de l'activation individuelle ou de l’inactivation de la majorité des neurones de la larve, afin de répondre à la question suivante : Quelles contraintes la structure du connectome impose-t-elle à la capacité d'un organisme à traiter l'information et à encoder son comportement ? Plus précisément, ce projet combinera des méthodes modernes d'apprentissage machine et de la théorie des graphes pour étudier comment les circuits du système nerveux de la larve de Drosophile influencent la façon dont elle encode son comportement.

Ce projet comporte trois sous-objectifs complémentaires :

O1. Comprendre comment la structure des circuits neuronaux influence la façon dont ils encodent le comportement en entraînant les réseaux neuronaux artificiels (ANN) à résoudre les mêmes tâches comportementales que celles que les circuits empiriques ont démontré expérimentalement.

O2. Fournir une caractérisation statistique robuste de la structure du système nerveux central de la larve, en quantifiant les abondances globales et locales des microcircuits neuronaux et tester l'hypothèse selon laquelle les calculs neuronaux sont effectués par un nombre restreint de microcircuits canoniques.

O3. Fournir des prédictions testables de microcircuits fonctionnels dans le système nerveux central de la larve en combinant les résultats et les méthodes de O1 et O2.