Apprentissage cérébello-cortical distribué dans l'adaptation locomotrice – CereCore-Locomotion

La locomotion implique de naviguer dans des environnements dynamiques, ce qui nécessite un apprentissage et une adaptation constants. L'apprentissage locomoteur dépend de l'intégration du retour sensoriel avec les réponses motrices afin d'effectuer des ajustements moteurs. On ne sait pas comment le feedback sensorimoteur est transformé et modifie les réseaux corticaux moteurs générateurs de mouvements. Nous émettons l'hypothèse que l'apprentissage supervisé dans le cervelet fournit au cortex moteur le signal de rétroaction approprié dont il a besoin pour mettre à jour sa dynamique au cours de l'apprentissage. Pour tester cette hypothèse, nous déterminerons le rôle différentiel du cervelet et du cortex moteur en effectuant des enregistrements d'activité neuronale dans les deux structures et en acquérant des signaux EMG et des vidéos comportementales pendant que les souris apprennent une tâche locomotrice complexe. Pour déterminer leurs implications causales dans l'apprentissage, nous manipulerons par optogénétique l'activité neuronale dans l'une ou l'autre des structures en utilisant des expériences en boucle fermée. Enfin, pour mieux comprendre comment le cervelet et le cortex moteur se coordonnent pendant l'apprentissage, nous construirons des modèles de réseaux neuronaux modulaires inspirés de l'IA qui intègrent l'apprentissage cérébelleux rapide et supervisé et la consolidation plus lente de la dynamique corticale contrôlant la sortie motrice. En entraînant ce modèle, nous comparerons la dynamique d'apprentissage avec nos enregistrements expérimentaux afin d'évaluer le degré de coordination dans l'apprentissage. Nos résultats apporteront un éclairage significatif sur les mécanismes de l'apprentissage cérébello-cortical distribué pendant l'adaptation motrice dans un environnement changeant et auront des implications considérables pour les interactions multi-régions et les implémentations robustes d'approches d'apprentissage automatique inspirées de la biologie.