Maturation des réseaux locomoteurs chez Danionella Translucida: comportement, enregistrement fonctionnel et inférence de réseaux – LocoMat

La plupart des animaux disposent à la naissance d’un répertoire minimal de comportements qui s'enrichit progressivement au cours du développement afin de répondre à de nouvelles contraintes physiques et environnementales. L'émergence de ces capacités fonctionnelles accrues reflète la maturation continue des circuits cérébraux. La façon dont le programme développemental inné et les interactions avec l'environnement concourent à l'auto-organisation de circuits fonctionnels reste une question ouverte. Dans le présent projet, nous combinerons des développements génétiques, des études comportementales et d’enregistrements des circuits neuronaux, avec des modèles sur graphes afin de mettre en lumière les mécanismes fondamentaux qui orchestrent la maturation des circuits neuronaux à l'échelle du cerveau entier, permettant l'émergence progressive de nouvelles capacités de calcul et de nouveaux comportements au cours du développement précoce.

Pour répondre à cette question, nous exploiterons les atouts de Danionella translucida (DT), un nouveau modèle vertébré dont la taille et la transparence jusqu'au stade adulte permettent un suivi de l'activité cérébrale du cerveau entier au cours du développement. La proximité phylogénétique et anatomique de DT avec le poisson zèbre - un vertébré modèle déjà bien établi - facilitera l'identification de circuits neuronaux fonctionnels et permettra une approche comparative. Nous nous concentrerons sur la maturation des circuits neuronaux qui organisent l'exploration spontanée et dirigée par la lumière. Nous quantifierons l'évolution de ce comportement du stade larvaire au stade juvénile par une étude comportementale en nage libre. Nous caractériserons en particulier la transition phénotypique, d’une navigation continue à intermittente, qui se produit au cours de cette période. Nous utiliserons ensuite l'imagerie calcique du cerveau entier et l'activation optogénétique pour sonder la dynamique collective des circuits neuronaux impliqués dans ce processus chez des animaux en nage fictive (partiellement immobilisés). Cet ensemble de données, sans équivalent, incluant l'activité neuronale de l'ensemble du cerveau ainsi que les signaux sensoriels et moteurs, sera utilisé pour entraîner des modèles sur graphes. De tels modèles étant génératifs, ils permettront de générer des séquences d’activités synthétiques et des signaux moteurs fictifs qui récapituleront in silico la dynamique neuronale à l'échelle du cerveau entier et les opérations sensorimotrices. En entraînant ces modèles à différents stades de développement et en comparant les paramètres inférés, nous souhaitons établir les règles de développement de base permettant de reproduire les modifications de comportement observées.

Le projet sera mené par un consortium de trois équipes aux compétences complémentaires. Filippo Del Bene est un biologiste qui a contribué de manière significative à notre compréhension des processus moléculaires qui contrôlent le développement des circuits neuronaux dans le cerveau de la larve de poisson zèbre. Il a joué récemment un rôle crucial pour faire de de Danionella Translucida un système modèle émergent en neurosciences. Georges Debrégeas est un physicien expérimentaliste qui développe des systèmes optiques de pointe pour l'imagerie du cerveau entier chez les larves de poisson zèbre, l’analyse quantitative du comportement chez ce même animal, et qui met au point des méthodes efficaces pour l’analyse de ces données de hautes dimensions. Rémi Monasson est un physicien théoricien qui applique des approches basées sur la physique statistique et l'apprentissage machine à l'analyse et à la modélisation des données biologiques, notamment en neurosciences.