Code Neuronal et mécanismes top-down d'inférences lors de la perception de signaux de communication dans le bruit – INFERNOISE

Chez l’homme comme chez l’animal, la perception auditive dans le bruit dépend des capacités prédiction des événements sensoriels les plus probables. L'hypothèse du ‘cerveau prédictif’ est étayée par un large éventail de données expérimentales cependant la nature des signaux prédictifs et le circuit neuronal sous-jacent restent mal compris car ils ont été principalement démontrés en mesurant le résultat des calculs prédictifs: les erreurs de prédiction. Des travaux récents chez les rongeurs ont identifié des réponses neuronales correspondant à des prédictions dans le cortex sensoriel, mais ces travaux sont basés uniquement sur un contexte où les stimuli prédits résultent d'actions motrices robustes (par exemple, le flux visuel pendant le mouvement ou les sons générés par le comportement). Par conséquent, la manière dont le cerveau extrait les régularités statistiques des séquences de manière non-supervisée pour générer des prédictions et faciliter la perception malgré les sources de bruit internes ou externes reste mal comprise. Dans ce projet, nous utiliserons une approche comparative chez l'homme, le singe et la souris, afin (i) d’ identifier les sources corticales sous-jacentes aux prédictions basées sur le temps et le contenu et (ii) de décoder les représentations des prédictions dans la période précédant le son attendu. Notre approche s'appuiera sur des données existantes chez l'homme et le primate et sur de nouvelles données enregistrées lors d'une tâche comportementale de structure identique chez la souris et l'homme. Dans toutes les tâches, les sujets écouteront des séquences de vocalisations avec des relations statistiques définies de telle sorte qu’une partie des événements seront prévisibles. Chez l'homme et le singe, les enregistrements intracrâniens (LFP et activités de pointe) seront analysés avec des algorithmes de classification multidimensionnelle co-développés entre les équipes pour mesurer s'il est possible de décoder les syllabes à venir dans la fenêtre temporelle précédente après que les sujets ont appris les statistiques de séquence. Ces analyses permettrons d’identifier la dynamique temporelle et les sources anatomiques des prédictions. Dans des expériences distinctes chez l'homme et la souris, nous utiliserons des tâches homologues pour identifier les prédictions de séquence tout en contrôlant l’impact de la pertinence comportementale et des niveaux de bruit. En ajustant le niveau de bruit de fond pour rendre plus difficile l'identification du son cible et de la séquence, nous tenterons de déchiffrer les mécanismes sous-jacents de la robustesse perceptuelle au bruit inférentiel (interne) et au bruit sensoriel (externe) dans les aires sous-corticales et corticales du système auditif. En combinant l'électrophysiologie et l'imagerie à deux photons à grande échelle chez la souris, nous caractériserons les représentations prédictives au niveau neuronal et quantifierons comment les prédictions basées sur les séquences sont encodées dans la dynamique multidimensionnelle des assemblages corticaux. Enfin, en utilisant l'inactivation optogénétique de plusieurs zones corticales projetant vers le cortex auditif (par exemple, le cortex orbitofrontal ou le cortex pariétal postérieur), nous chercherons à identifier l'origine des représentations prédictives au sein des connexions descendantes et l'impact de leur perturbation sur les réponses comportementales lors de la perception de séquences bruitées. Nos approches complémentaires chez l'homme et l'animal révéleront, pour la première fois, les mécanismes neuronaux de la prédiction sous-jacents à la perception robuste des sons dans le bruit et fourniront des ensembles de données et des analyses permettant des comparaisons directes entre les échelles micro-, méso - et macroscopique à travers les espèces.