Investigating the encoding of visual stimuli by forming neural circuits in the cat primary visual cortex
Thèse ou mémoire
2016-04 (octroi du grade: 2016-04-22)
Auteur·e·s
Cycle d'études
DoctoratProgramme
Sciences biologiquesMots-clés
- Réseau functionnel
- synergie
- oscillations gamma
- connectome
- corrélations du bruit
- cortex visuel
- stimulus-discrimination
- ensemble neuronal
- microcircuit
- Functional network
- synergy
- gamma oscillations
- connectome
- noise correlations
- visual cortex
- stimulus-discrimination
- cell-assembly
- microcircuit
- Biology - Physiology / Biologie - Physiologie (UMI : 0719)
Résumé·s
Contexte
La connectomique, ou la cartographie des connexions neuronales, est un champ de recherche des neurosciences évoluant rapidement, promettant des avancées majeures en ce qui concerne la compréhension du fonctionnement cérébral. La formation de circuits neuronaux en réponse à des stimuli environnementaux est une propriété émergente du cerveau. Cependant, la connaissance que nous avons de la nature précise de ces réseaux est encore limitée. Au niveau du cortex visuel, qui est l’aire cérébrale la plus étudiée, la manière dont les informations se transmettent de neurone en neurone est une question qui reste encore inexplorée. Cela nous invite à étudier l’émergence des microcircuits en réponse aux stimuli visuels. Autrement dit, comment l’interaction entre un stimulus et une assemblée cellulaire est-elle mise en place et modulée?
Méthodes
En réponse à la présentation de grilles sinusoïdales en mouvement, des ensembles neuronaux ont été enregistrés dans la couche II/III (aire 17) du cortex visuel primaire de chats anesthésiés, à l’aide de multi-électrodes en tungstène. Des corrélations croisées ont été effectuées entre l’activité de chacun des neurones enregistrés simultanément pour mettre en évidence les liens fonctionnels de quasi-synchronie (fenêtre de ± 5 ms sur les corrélogrammes croisés corrigés). Ces liens fonctionnels dévoilés indiquent des connexions synaptiques putatives entre les neurones. Par la suite, les histogrammes peri-stimulus (PSTH) des neurones ont été comparés afin de mettre en évidence la collaboration synergique temporelle dans les réseaux fonctionnels révélés. Enfin, des spectrogrammes dépendants du taux de décharges entre neurones ou stimulus-dépendants ont été calculés pour observer les oscillations gamma dans les microcircuits émergents. Un indice de corrélation (Rsc) a également été calculé pour les neurones connectés et non connectés.
Résultats
Les neurones liés fonctionnellement ont une activité accrue durant une période de 50 ms contrairement aux neurones fonctionnellement non connectés. Cela suggère que les connexions entre neurones mènent à une synergie de leur inter-excitabilité. En outre, l’analyse du spectrogramme dépendant du taux de décharge entre neurones révèle que les neurones connectés ont une plus forte activité gamma que les neurones non connectés durant une fenêtre d’opportunité de 50ms. L’activité gamma de basse-fréquence (20-40 Hz) a été associée aux neurones à décharge régulière (RS) et l’activité de haute fréquence (60-80 Hz) aux neurones à décharge rapide (FS). Aussi, les neurones fonctionnellement connectés ont systématiquement un Rsc plus élevé que les neurones non connectés. Finalement, l’analyse des corrélogrammes croisés révèle que dans une assemblée neuronale, le réseau fonctionnel change selon l’orientation de la grille. Nous démontrons ainsi que l’intensité des relations fonctionnelles dépend de l’orientation de la grille sinusoïdale. Cette relation nous a amené à proposer l’hypothèse suivante : outre la sélectivité des neurones aux caractères spécifiques du stimulus, il y a aussi une sélectivité du connectome. En bref, les réseaux fonctionnels «signature » sont activés dans une assemblée qui est strictement associée à l’orientation présentée et plus généralement aux propriétés des stimuli.
Conclusion
Cette étude souligne le fait que l’assemblée cellulaire, plutôt que le neurone, est l'unité fonctionnelle fondamentale du cerveau. Cela dilue l'importance du travail isolé de chaque neurone, c’est à dire le paradigme classique du taux de décharge qui a été traditionnellement utilisé pour étudier l'encodage des stimuli. Cette étude contribue aussi à faire avancer le débat sur les oscillations gamma, en ce qu'elles surviennent systématiquement entre neurones connectés dans les assemblées, en conséquence d’un ajout de cohérence. Bien que la taille des assemblées enregistrées soit relativement faible, cette étude suggère néanmoins une intrigante spécificité fonctionnelle entre neurones interagissant dans une assemblée en réponse à une stimulation visuelle. Cette étude peut être considérée comme une prémisse à la modélisation informatique à grande échelle de connectomes fonctionnels. Background
‘Connectomics’— the mapping of neural connections, is a rapidly advancing field in neurosciences and it promises significant insights into the brain functioning. The formation of neuronal circuits in response to the sensory environment is an emergent property of the brain; however, the knowledge about the precise nature of these sub-networks is still limited. Even at the level of the visual cortex, which is the most studied area in the brain, how sensory inputs are processed between its neurons, is a question yet to be completely explored. Heuristically, this invites an investigation into the emergence of micro-circuits in response to a visual input — that is, how the intriguing interplay between a stimulus and a cell assembly is engineered and modulated?
Methods
Neuronal assemblies were recorded in response to randomly presented drifting sine-wave gratings in the layer II/III (area 17) of the primary visual cortex (V1) in anaesthetized cats using tungsten multi-electrodes. Cross-correlograms (CCGs) between simultaneously recorded neural activities were computed to reveal the functional links between neurons that were indicative of putative synaptic connections between them. Further, the peristimulus time histograms (PSTH) of neurons were compared to divulge the epochal synergistic collaboration in the revealed functional networks. Thereafter, perievent spectrograms were computed to observe the gamma oscillations in emergent microcircuits. Noise correlation (Rsc) was calculated for the connected and unconnected neurons within these microcircuits.
Results
The functionally linked neurons collaborate synergistically with augmented activity in a 50-ms window of opportunity compared with the functionally unconnected neurons suggesting that the connectivity between neurons leads to the added excitability between them. Further, the perievent spectrogram analysis revealed that the connected neurons had an augmented power of gamma activity compared with the unconnected neurons in the emergent 50-ms window of opportunity. The low-band (20-40 Hz) gamma activity was linked to the regular-spiking (RS) neurons, whereas the high-band (60-80 Hz) activity was related to the fast-spiking (FS) neurons. The functionally connected neurons systematically displayed higher Rsc compared with the unconnected neurons in emergent microcircuits. Finally, the CCG analysis revealed that there is an activation of a salient functional network in an assembly in relation to the presented orientation. Closely tuned neurons exhibited more connections than the distantly tuned neurons. Untuned assemblies did not display functional linkage. In short, a ‘signature’ functional network was formed between neurons comprising an assembly that was strictly related to the presented orientation.
Conclusion
Indeed, this study points to the fact that a cell-assembly is the fundamental functional unit of information processing in the brain, rather than the individual neurons. This dilutes the importance of a neuron working in isolation, that is, the classical firing rate paradigm that has been traditionally used to study the encoding of a stimulus. This study also helps to reconcile the debate on gamma oscillations in that they systematically originate between the connected neurons in assemblies. Though the size of the recorded assemblies in the current investigation was relatively small, nevertheless, this study shows the intriguing functional specificity of interacting neurons in an assembly in response to a visual input. One may form this study as a premise to computationally infer the functional connectomes on a larger scale.
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