Circuits sensorimoteurs de l'apprentissage de tâches neuroprosthétiques – SCULPT

L'apprentissage et l'exécution de capacités sensorimotrices fines reposent sur l'interaction continue entre action et perception. Les connexions réciproques denses entre le cortex somatosensoriel primaire (S1) et le cortex moteur primaire (M1) joueraient un rôle clé dans cette interaction en assurant, d'une part, l'adaptation du traitement des entrées sensorielles en fonction des schémas d'activité motrice et, d'autre part, l'intégration des informations sensorielles pour mettre à jour les mouvements. Cependant, les règles régissant leur activation fonctionnelle au cours d'un comportement actif sont encore largement inconnues.
Le projet SCULPT étudie l'interaction fonctionnelle S1-M1 grâce à l'imagerie optique multi-échelle chez des souris effectuant des tâches dépendantes du système vibrissal, dans lequel nous introduirons des prothèses sensorielles ou motrices. En manipulant les paramètres des prothèses, nous testerons le rôle et l'adaptabilité des connexions entre S1 et M1. Nous proposons ici d’élucider :
1) Quelle information est transmise par les axones de S1 vers M1 pendant le contrôle moteur d'une neuroprothèse. Les souris seront entraînées à contrôler l'activité de neurones M1 pour déplacer une barre rotative sur leurs vibrisses jusqu'à ce qu'elle atteigne une zone récompensée. Nous étudierons comment l'information provenant des vibrisses est distribuée topographiquement dans M1 par les terminaisons axonales provenant de S1, et comment cette distribution est modifiée par l'apprentissage.
2) Comment les informations motrices en cours, telles que la position et le mouvement angulaire des vibrisses, sont transmises par les axones de M1 vers S1 lors de la détection tactile active, et comment cette transmission s'adapte à l'altération de l'arrangement spatial des entrées tactiles suite à la coupe des vibrisses ou à l'utilisation de vibrisses prothétiques.
En révélant la dynamique de l'interaction S1-M1, SCULPT permettra d'approfondir notre compréhension du traitement sensorimoteur et de participer à la prochaine génération de prothèses.