Contrôle des comportements stochastiques par le cortex moteur secondaire dans un environnement incertain – MOTORHEAD

La prise de décision se fait souvent en l'absence d'instructions pour guider l'action. Au lieu de cela, les théories et les expériences ont prédit que le cerveau doit calculer une valeur de décision basée sur l'expérience passée pour sélectionner la meilleure action. Cela implique que l'action ayant la valeur subjective la plus élevée devrait toujours être choisie. Cependant, le comportement est souvent stochastique et varie d'un essai à l'autre. Pour résoudre ce paradoxe de longue date, MOTORHEAD tirera pleinement parti des enregistrements neuronaux in vivo et des méthodes de calcul de pointe chez les rongeurs pour combler pour la première fois le fossé entre le signal de décision déterministe et les commandes motrices stochastiques, atteignant ainsi un niveau de compréhension sans précédent de ces comportements "imprévisibles". En effet, malgré une décennie de travaux intensifs, des questions clés restent inexplorées : i) Comment un tel signal de décision déterministe est-il maintenu sans nécessairement provoquer de mouvement ? ii) Et comment est-il ensuite converti en une commande motrice biaisée avec une variabilité essai par essai ? Nous émettons l'hypothèse que ces deux opérations se produisent à travers des couches corticales récurrentes du cortex moteur secondaire (M2) du rongeur, contribuant à l'équilibre approprié entre l'exploitation des options sécurisées connues et l'exploration des options incertaines. Plus précisément, nous postulons que : i) Des populations distinctes de neurones pyramidaux (PN) de la couche (L) 5 génèrent une action biaisée selon les statistiques de décision fournies par les PN L2/3. Des architectures d'attracteurs spécifiques, avec une stabilité au bruit différente, pourraient amener le système à se comporter de manière plus ou moins aléatoire. ii) Cette excitation descendante pourrait être régulée par des forces de plasticité ascendante provenant de structures liées à la récompense, qui modulent la valeur de la décision pour tenir compte des résultats des choix passés, notamment lorsque l'action ne génère plus le résultat attendu. Pour réaliser cette percée, nous proposons une approche ambitieuse de neuroscience des systèmes, à haute résolution spatiale/temporelle, pour éclairer les principes cellulaires qui sous-tendent le contrôle et la transformation de la variable de décision.