Dynamique et apprentissage de patrons d'activité dans le cervelet – DALTPAC

Bien que des théories puissantes de l'apprentissage aient vu le jour ces cinquante dernières, leur application en neurosciences est restée assez marginale. Une des raisons principales de cette limitation est l'absence de prise en compte d'une dynamique et donc l'impossibilité de décrire des associations entre suites temporelles de potentiel d'action. Nous nous proposons d'étendre à des associations entrée-sortie de suites temporelles de potentiel d'action les analyses de capacité de stockage et d'adapter à ce cas les règles d'apprentissage optimal. Cette analyse sera menée pour une topologie de réseau similaire à l'architecture « feedforward » du cervelet, responsable des associations entrées-sorties en charge de la coordination les mouvements. En parallèle, nous effectuerons des enregistrements à l'aide de tétrodes chez le rat éveillé pour caractériser la dynamique des réseaux cérébelleux au cours du mouvement. Des expériences supplémentaires seront conduites in vitro pour analyser comment des règles de plasticité synaptique peuvent prendre en compte l'information contenue dans une suite de potentiel d'action et aussi pour tester les modèles développés de dynamique de réseaux. Nos données préliminaires suggèrent l'existence d'oscillations dans le cortex cérébelleux. L'analyse de cette dynamique constituera donc un point important du projet. Nous nous attendons à ce que notre collaboration multidisciplinaire fasse avancer la compréhension des modalités de l'apprentissage moteur dans le cervelet et plus généralement qu'elle conduise à des théories de l'apprentissage biologiquement plus réalistes.