Mécanismes neuronaux du traitement prédictif et de l'inférence active dans le cortex visuel de la souris – VISPRED

La théorie du codage prédictif postule que le cerveau génère en permanence des modèles internes pour anticiper les entrées sensorielles, et que les erreurs de prédiction (PE) — les décalages entre attente et réalité — guident l’apprentissage et l’adaptation comportementale. Ce projet explore comment les neurones pyramidaux de couche 5 à projection sous-corticale (L5ET) du cortex visuel de la souris calculent et transmettent ces PE, et comment la sérotonine module ces processus. À l’aide d’enregistrements en patch-clamp in vitro, de fibre photométrie et de sondes Neuropixels, nous analyserons la modulation sérotoninergique de l’intégration dendritique et somatique dans les neurones L5ET, ainsi que son impact sur le codage des PE. Une plateforme de réalité virtuelle innovante, qui restitue les entrées vestibulaires via l’auto-rotation, nous permettra d’étudier les erreurs sensori-motrices dans des conditions comportementales proches du naturel chez la souris fixée. Nous testons l’hypothèse selon laquelle les neurones L5ET participent à l’inférence active en générant des mouvements oculaires correctifs, et que la sérotonine module la précision et la transmission des PE. Le projet identifie également les sources corticales et la plasticité des modèles internes en combinant enregistrements multi-aires, optogénétique et modélisation computationnelle des dynamiques de changement de référentiel spatial. L’ensemble de ces expériences propose un cadre mécanistique pour comprendre comment les signaux prédictifs sont influencés par la neuromodulation et traduits en comportements. Ce travail fait progresser nos connaissances fondamentales en neurosciences, tout en offrant de nouvelles pistes biologiques pour comprendre les déficits prédictifs dans des troubles psychiatriques comme la schizophrénie ou le stress post-traumatique.