Dynamiques des réseaux corticaux visuomoteurs chez le marmouset pour la capture d'un objet réel en mouvement – MarmoCatch

En conditions naturelles, les animaux effectuent des mouvements d'interception rapides pour capturer des proies en mouvement. Ce comportement nécessite d’anticiper le déplacement des proies et il repose sur la capacité du cerveau à compenser les délais neuronaux intrinsèques aux systèmes visuels et moteurs. Cependant, nous n’avons qu’une connaissance partielle sur la façon dont les aires visuelles et motrices interagissent pour relever ce défi. Avec MarmoCatch, nous étudierons les mécanismes qui sous-tendent la coordination entre les cortex visuels et moteurs au cours d'une tâche de capture d'un objet physique chez un modèle émergent de primate non humain, le marmouset. Nous ferons varier la position horizontale et l’orientation d'une poignée que l’animal devra attraper en coordonnant le déplacement du bras et l’orientation de la main. Ces variables visuelles et motrices sont associées à des cartes fonctionnelles accessibles sur le cortex lissencéphalique du marmouset. Notre objectif sera de comprendre comment la propagation de l'activité au sein de, et entre, ces cartes sous-tend le traitement "en temps réel" des informations visuo-motrices nécessaires au contrôle spatial et temporel de la capture. Nous combinerons des enregistrements neuronaux dans les aires corticales visuelles et motrices à des échelles microscopiques et mésoscopiques en utilisant les enregistrements électrophysiologiques laminaires et l’imagerie optique de composés sensibles au potentiel. L'ensemble des données comportementales et neuronales sera analysé à l'aide de méthodes classiques de décodage combinées à des méthodes plus innovantes de réduction des données multidimensionnelles complexes à des systèmes dynamiques interprétables. En parallèle, nous développerons un modèle d'inférence probabiliste de l'anticipation visuo-motrice en étroite coordination avec les données biologiques. À l'aide de ce modèle, nous réaliserons ensuite des prédictions de comment le système réagit à des perturbations introduites dans la tâche, que nous testerons. En s’appuyant sur une collaboration entre expérimentalistes et théoriciens, MarmoCatch va apporter de nouvelles connaissances sur la façon dont le cerveau réalise une fonction vitale, à savoir attraper des objets en mouvement, malgré l'incertitude, le bruit et les délais inhérents à la tâche.