Google créent une IA qui cartographie les neurones du cerveau

La cartographie de la structure des réseaux biologiques dans le système nerveux – un domaine d’étude connu sous le nom de connectomique (établissement et étude du connectome c’est-à-dire de l’ensemble des connexions neuronales du cerveau) – est intensive en calcul. Le cerveau humain contient environ 86 milliards de neurones en réseau à travers 100 milliards de synapses, et l’imagerie d’un seul millimètre cube de tissu peut générer plus de 1000 téraoctets de données. Heureusement, l’intelligence artificielle peut aider.

Dans un article publié dans la revue Nature Methods, des scientifiques de Google et de l’Institut de neurobiologie Max Planck ont démontré un réseau de neurones récurrent – un type d’algorithme d’apprentissage automatique (machine learning) souvent utilisé pour l’écriture manuscrite et la reconnaissance vocale – conçu sur mesure pour l’analyse connectomique.

Les chercheurs de Google ne sont pas les premiers à appliquer l’apprentissage automatique à la connectivité. En mars, Intel s’est associé au Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du Massachusetts Institute of Technology pour développer un pipeline de traitement d’images cérébrales “next-gen”. Mais ils prétendent que leur modèle améliore la précision d’un “ordre de grandeur” par rapport aux techniques d’apprentissage en profondeur (deep learning) précédentes.

Google’s algorithm tracing a neurite in 3D in a songbird brain. Credit: Google

Les chercheurs ont utilisé un algorithme de détection de bord qui a identifié les limites des neurites (une excroissance du corps du neurone), ainsi qu’un réseau neuronal convolutif récurrent – une sous-catégorie de réseau neuronal récurrent – qui regroupait et surlignait les pixels dans les scans représentant les neurones.

Pour garder une trace de précision, l’équipe a développé une “expected run length“- longueur d’exécution attendue (ERL), une mesure qui, à partir d’un point aléatoire avec un neurone aléatoire dans une image 3D d’un cerveau, a mesuré jusqu’où l’algorithme pouvait tracer un neurone avant de faire une erreur. Dans un balayage du cerveau d’un diamant zébré de 1 million de microns cubes, le modèle s’est comporté “beaucoup mieux” que les algorithmes précédents, a rapporté l’équipe.

“En combinant ces résultats automatisés avec une petite quantité d’effort humain supplémentaire nécessaire pour réparer les erreurs restantes, les chercheurs de l’Institut Max Planck sont maintenant en mesure d’étudier le connectome des oiseaux chanteurs pour en savoir plus sur la façon dont les oiseaux de pinsons chantent leur chanson et testent les théories relatives à la façon dont ils apprennent leur chanson”, Viren Jain et Michal Januszewski, chercheurs de Google et auteurs principaux.

L‘équipe a également publié le code du modèle TensorFlow sur Github, ainsi que le logiciel WebGL 3D utilisé pour visualiser le jeu de données et améliorer les résultats de la reconstruction. Ils prévoient d’affiner le système à l’avenir, dans le but d’automatiser entièrement le processus de résolution des synapses et de contribuer aux projets de l’Institut Max Planck.

Google AI Blog, VentureBeat

Les scientifiques affirment qu’ils seront bientôt en mesure de modifier les souvenirs humains

Fonctionnement de la mémoire

Des chercheurs ont récemment découvert que deux types distincts de souvenirs entreprennent des processus complètement différents dans les mêmes nerfs, ce qui ouvre la voie à une nouvelle solution pharmaceutique pour traiter l’anxiété et le trouble de stress post-traumatique (TSPT).

Cette découverte remet en question une étude précédente qui suggérait que les souvenirs d’événements traumatisants utilisaient les mêmes nerfs de la même façon que les autres souvenirs, les rendant physiquement impossible à différencier.

Une équipe de scientifiques du Columbia University Medical Center (CUMC) et de l’Université McGill a analysé les neurones d’un escargot marin appelé Aplysia pour tester une hypothèse expliquant pourquoi les souvenirs d’une mauvaise expérience pouvaient déclencher de l’anxiété.

Les souvenirs peuvent être réécrits à l’aide de l’optogénétique

Les neurones construisent les souvenirs à long terme en renforçant les liaisons chimiques, appelées synapses, qui les relient les uns aux autres.

Toute expérience qui pourrait nuire à un organisme, comme toucher une surface brûlante ou être victime de violence, vient s’encoder en tant que souvenir associatif à mesure que la connexion entre les neurones se solidifie.

Les expériences ne sont pas toujours aussi claires et nettes. Une personne pourrait toucher une surface brûlante au même moment où elle entend une cloche sonner ou un chien aboyer aux alentours. Que ce son soit relié ou incidentel, les neurones enregistrent tout de même cette information en cas de nécessité.

Quelquefois ce souvenir incidentel ne sert pas les intérêts d’une personne, il peut déclencher de l’anxiété qui n’aide en rien à la prévention d’un préjudice futur.

Nombre de personnes aux prises avec le TSPT revivent un trauma en association avec un stimulus qui ne semble pas lié à l’évènement traumatisant.

« L’exemple que j’aime bien donner est le suivant : si vous marchez dans une zone de forte criminalité et que vous prenez un raccourci par une allée sombre et que vous vous faites attaquer, et que par hasard vous voyez une boîte aux lettres aux alentours, par la suite vous pourriez devenir très nerveux lorsque vous irez poster une lettre », affirme le chercheur Samuel Schacher du CUMC.

L’anxiété causée par le souvenir incidentel de la boîte aux lettres peut perturber les activités quotidiennes d’une personne puisque la vue d’une boîte aux lettres similaire et inoffensive engendre du stress tout en n’offrant aucune solution quant à la façon d’éviter de se faire attaquer à l’avenir.

Effacement de la mémoire

Selon l’hypothèse du marquage et du captage synaptiques, un faible stimulus peut quand même créer un souvenir à long terme s’il est jumelé avec une plus forte stimulation entrant dans le nerf au moyen d’une différente synapse.

Les modifications nécessaires pour que le nerf enregistre un souvenir sont suscitées par des produits chimiques appelés protéines liés à la plasticité, lesquelles – selon l’hypothèse – sont « marquées » d’une certaine façon à chaque synapse.

Une étude antérieure démontrait que les processus chimiques sous-tendant les deux formes de formation des souvenirs ont des propriétés communes, faisant en sorte qu’il soit impossible de les différencier.

Mais si ces marquages hypothétiques étaient différents, il serait possible d’exploiter cette distinction de propriété physique.

« L’un des objectifs de notre recherche actuelle est de développer des stratégies pour éliminer les souvenirs non associatifs problématiques qui pourraient s’imprégner dans le cerveau lors d’une expérience traumatisante sans toutefois nuire aux souvenirs associatifs qui pourraient aider une personne à prendre une décision éclairée à l’avenir – comme de ne pas prendre un raccourci par une allée sombre d’une zone hautement criminalisée », déclare Schacher.

Il est possible de « Supprimer » les souvenirs indésirables

Pour ne pas compliquer les choses, les chercheurs ont connecté une paire de neurones d’un escargot à un motoneurone (en rouge dans l’image ci-dessous).

Credit: Schacher Lab/Columbia University Medical Center

Un neurone sensoriel était stimulé d’une façon à inciter un fort souvenir associatif, et l’autre neurone, un souvenir incidentel et non associatif.

Les chercheurs ont constaté que la solidité des connexions à chaque synapse découlait de deux différents types d’une protéine nommée kinase, qu’ils ont appelés protéine kinase M Apl I et protéine kinase M Apl III.

Bloquer un seul de ces kinases empêche une expérience donnée de se greffer à un neurone, effaçant virtuellement ce souvenir spécifique de la mémoire.

C’est une bonne nouvelle pour M. Aplysia, mais qu’en est-il des humains?

Heureusement, les vertébrés sont aussi dotés de versions similaires de ces kinases qui entrent en jeu lors de la formation des souvenirs, ce qui suggère que nos cerveaux travaillent de façons plutôt similaires.

Une manipulation de neurones spécifiques aide à effacer les mauvais souvenirs et améliorer les bons

De plus amples recherches sont nécessaires pour ne serait-ce que développer un médicament capable de bloquer les souvenirs traumatisants, mais cette recherche ouvre une porte considérée auparavant comme fermée.

« L’effacement de la mémoire peut possiblement réprimer les TSPT et les troubles d’anxiété en supprimant les souvenirs non associatifs causant la réponse physiologique inadaptée », affirme Jiangyuan Hu du CUMC.

Un jour il sera peut-être possible de prendre après une attaque une pilule qui permettrait au cerveau d’oublier les boîtes aux lettres et les aboiements, mais de conserver le souvenir de la couleur du manteau de l’assaillant.

Les scientifiques ont repéré le circuit cérébral qui pourrait aider à effacer la peur

Une récente découverte a aussi démontré que d’oublier une information incidentelle pourrait grandement aider nos cerveaux à retenir d’autres renseignements clés.

Même sans les applications thérapeutiques potentielles, une telle découverte vient tout de même mettre en place une importante pièce du puzzle qu’est le fonctionnement de notre cerveau dans la formation de souvenirs à long terme.

Columbia University Medical Center, ScienceDaily, ResearchGate

Jiangyuan Hu , Larissa Ferguson , Kerry Adler , Carole A. Farah , Margaret H. Hastings , Wayne S. Sossin , Samuel Schacher. Selective Erasure of Distinct Forms of Long-Term Synaptic Plasticity Underlying Different Forms of Memory in the Same Postsynaptic Neuron. Current Biology, 2017 DOI: 10.1016/j.cub.2017.05.081

traduction Stéphanie S.

L’intelligence artificielle peut-elle dépasser les humains ?

Robots, intelligence artificielle, blockchain… la technologie est devenue partie intégrante de nos vies, elle se développe à une vitesse exponentielle et révolutionne le monde des entreprises. A côté de cela, l’instauration de nouvelles façons de travailler, combinant l’humain et le digital, apparaissent comme primordiales. Automatisation, décentralisation, désintermédiation, le digital est-il en train de prendre le pas sur l’humain ? Start-ups, sociologues, chercheurs ou encore philosophes se sont succédés sur scène le 9 mars 2017 pour décrypter les nouvelles « Humanité(s) Digitale(s) ». Cet évènement était organisé par Orange Business Services, Bain & Company et HEC.

Les IA peuvent-elles prendre le contrôle sur l’Homme ? Auteur de plusieurs ouvrages sur l’évolution du monde de la santé, le docteur Laurent Alexandre s’intéresse aux bouleversements que les technologies du vivant vont entraîner.

Téléchargez le livre blanc : Humanité(s) Digitale(s). Robots, intelligence artificielle, blockchain… la technologie est devenue partie intégrante de nos vies https://oran.ge/2mQnkkF

Replay de la soirée

$ 1,2 milliards pour Human Brain Project

Les technologies informatiques représentent un nouvel espoir dans cette quête pour une meilleure compréhension de notre cerveau, c’est pourquoi le Human Brain Project (HBP) attire toute l’attention des médias dans le domaine des neurosciences.

Le HBP est d’une valeur € 1,2 milliards et un long projet global de 10 ans qui va nous donner une compréhension plus profonde et plus significative du fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de 130 établissements de recherche dans toute l’Europe et coordonné par l’École Polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse.

La cartographie expérimentale du cerveau s’est avérée être une voie sans issue, étant donné qu’il faut 20 000 expériences juste pour mapper un circuit neuronal et que notre cerveau est constitué de 100 milliards de neurones et 100 trillions de synapses. Le HBP est venu avec une meilleure solution en construisant le premier modèle du cerveau humain. Ce sont des systèmes informatiques neuromorphiques qui utilisent les mêmes principes de base de calcul et des architectures cognitives dans le cerveau.

Le plan consiste à déterminer les principes fondamentaux de comment les neurones sont connectés et utilisent ces principes pour construire des simulations statistiques. Un modèle de simulation sera alors de prédire comment certaines parties du cerveau, (nous n’avons aucunes ou peu de données expérimentales), sont câblées et ensuite comparer les résultats avec les données biologiques réelles. En d’autres termes, l’idée est de trouver un principe sous-jacent qui régit la morphologie du cerveau et la rétro-ingénierie (ingénierie inverse) du cerveau humain à l’aide de superordinateurs.

Néanmoins, le grand plan de création d’un modèle parfait de cerveau ne s’arrête pas ici. Henry Markram, neuroscientifique et co-directeur de ce projet ambitieux, envisage cet exploit encore un peu plus loin. Il veut unir la simulation du cerveau avec une plate-forme informatique médicale. Cela signifie toutes les données cliniques disponibles sur les maladies mentales des hôpitaux publics et des laboratoires pharmaceutiques seraient intégrées dans le modèle de simulation. De cette façon, les experts pourraient étudier systématiquement des sujets sains et des patients souffrant de divers troubles et d’en tirer des corrélations empiriques entre les maladies mentales et les causes biologiques. « L’étape finale serait d’utiliser ce nouveau système de classification biologique pour développer de nouveaux outils de diagnostic et de proposer des stratégies pour le développement de médicaments et de traitements », explique Markram.

Un directeur de projet pense aussi à connecter la simulation de cerveau avec un robot, où le robot serait en mesure de voir et d’entendre son environnement. Les chercheurs pourraient introduire des distorsions dans la simulation à imiter par exemple un cerveau autiste et d’examiner l’expérience des autistes du monde. Cela représenterait sans aucun doute une avancée énorme en informatique médicale et également dans l’informatique en général.

Comprendre le cerveau est vital, non seulement pour diagnostiquer et traiter les maladies du cerveau, mais aussi pour le développement des nouvelles technologies du cerveau comme la neuro-robotique et l’ingénierie neuromorphique. Ces technologies du cerveau peuvent nous apporter de nouveaux outils et méthodes pour étudier la plasticité du cerveau et de développer des systèmes neuronaux incorporés dans des dispositifs artificiels logiciels et matériels, machines, robots, etc.. Pour y parvenir, nous devons aussi explorer de nouvelles architectures informatiques qui imitent les structures de neurones biologiques dans le but d’atteindre les capacités de calculs de ces systèmes avec le même volume et l’efficacité énergétique.

Ce sont tous les défis que doivent surmonter les scientifiques travaillant sur le projet de cerveau humain. En attendant, le monde entier reste dans l’attente des nouvelles découvertes qui révéleront comment fonctionne l’organe le plus complexe.

Par Blazka Orel, Msc, BioSistemika LLC

Elsevier SciTech Connect

Les chercheurs du MIT inversent les symptômes de l’autisme

Des scientifiques découvrent que la suppression d’un gène dans les premiers stades de la vie pourrait “inverser” les symptômes de l’autisme.

Gouping Feng, professeur de sciences cognitives et du cerveau, a dirigé une équipe de chercheurs qui inversent l’autisme chez des souris. Une nouvelle étude publiée dans Nature le 17 février, explique comment ils ont réussi à « désactiver » le gène appelé Shank3 et puis le réactiver à un moment ultérieur de la vie, qui a inversé les symptômes comportementaux de l’autisme.

« Cela suggère que, même dans le cerveau adulte, nous avons une plasticité profonde dans une certaine mesure, » dit Guoping Feng. « Il y a de plus en plus des preuves montrant que certaines des anomalies sont en effet réversibles, donnant l’espoir que nous pouvons développer des traitements pour les patients autistes à l’avenir. »

Également connu sous le nom de SH3, Shank3 est une protéine que l’on retrouve dans les synapses qui permet aux neurones de transmettre des signaux électriques d’un neurone à l’autre. Ce gène s’est avéré être associé à l’autisme, le langage, les troubles de la parole et la schizophrénie.

Avec cette nouvelle étude du MIT, les scientifiques peuvent mieux comprendre les mécanismes neurologiques de l’autisme. En utilisant des souris, ils ont constaté que manquante ou défectueuse, Shank3 conduit à des perturbations synaptiques qui entraînent souvent des comportements compulsifs, l’évitement de l’interaction sociale et de l’anxiété.

En dépit des résultats de cette étude révolutionnaires, Feng et son équipe ont découvert que l’anxiété de la souris et certains problèmes de coordination motrice existent toujours. Le professeur soupçonne que ces comportements s’appuient probablement sur des circuits qui ont été formés de façon irréversible au début du développement.

« Certains circuits sont plus plastiques que les autres », dit Feng. « Une fois que nous comprenons quels circuits contrôlent chaque comportement et comprendre ce qui a changé exactement au niveau structural, nous pouvons étudier ce qui conduit à ces défauts permanents, et comment nous pouvons les empêcher de se produire. »

Les nouvelles techniques de modification du génome peuvent réparer le gène Shank3 défectueux pour améliorer (voire éliminer) des anomalies comme l’autisme, en théorie. Cependant, cette technique n’est pas encore prête à être testée sur des patients humains.

Le professeur estime que les scientifiques peuvent trouver des approches plus générales pour répondre aux patients humains. Un exemple est que si nous pouvons identifier les circuits défectueux chez les patients autistes, nous pouvons en quelque sorte moduler l’activité de ces circuits.

“C’est pourquoi il est important à l’avenir de déterminer quel sous-type des neurones sont défectueux et déterminer quels gènes sont exprimés dans ces neurones, donc on peut les utiliser comme cible sans affecter le cerveau entier” dit Feng.

Lire l’article sur MIT News

Cryoconservation : « Nous avons conservé un cerveau entier jusqu’au dernier neurone »

Des chercheurs ont conservé avec succès un cerveau de lapin à l’aide d’une nouvelle méthode de cryoconservation qui met l’accent sur la mémorisation.

Il y a 5 ans, la Brain Preservation Foundation – BPF a offert un défi aux neuro-scientifiques du monde : préserver un cerveau de souris (ou un cerveau de mammifère de taille égale) pour le stockage à long terme extrême. En outre, tous les neurones et les synapses en son sein devraient rester intacts et visibles bien que vus sous un microscope électronique spécial.

Cette semaine, le BPF a annoncé qu’un projet fait par 21st Century Medicine et dirigé par Robert McIntyre, un récent diplômé du MIT, a remporté le prix de $ 26 735.

Nous venons de franchir un pas de plus vers la cryoconservation, mais nous ne sommes pas encore là .

L’idée classique de la Cryonie — mettre un malade en phase terminale en stase à long terme, afin que, lorsque la technologie évolue, ils pourraient potentiellement être guéris — est encore largement irréalisable. Mais nous travaillons là-dessus.

Jusqu’à présent, les scientifiques ont tenté d’atteindre cette sorte de « voyage dans le temps médical » à l’aide de vitrification. La vitrification utilise des concentrations élevées de quelque chose appelées « cryoprotecteurs, » qui permettent aux tissus de se solidifier pendant le refroidissement sans la formation de cristaux de glace (ces cristaux endommagent les cellules et détruisent effectivement le cerveau). Dans des tranches de cerveau, le processus fonctionne bien, et il n’y a aucun dommage sur les cellules. Toutefois, lorsqu’il est appliqué à tout le cerveau, le tissu cérébral se rétrécit considérablement, et les circuits neuronaux sont considérablement déformés.

Les neuroscientifiques ont canalisé leurs ressources dans un objectif plus pragmatique : préserver le “connectome” du cerveau, ou tous ses neurones et les connexions synaptiques. De cette façon, les souvenirs et l’identité de la personne sont stockés en toute sécurité. L’espoir est que nous pourrions un jour trouver un moyen de télécharger les informations et les souvenirs stockés dans un cerveau intact.

« Nous savons qu’il peut être conservé pendant des siècles et sans se dégrader, » dit McIntyre.

Le groupe 21st Century Medicine a utilisé une combinaison de fixation chimique ultrarapide et de stockage cryogénique pour préserver le cerveau. Il s’agit de la première démonstration proche de la perfection, où la pérennisation structurelle d’un cerveau mammifère intacte est réalisable. Le sujet : un cerveau de lapin.

McIntyre et son équipe ont compris comment préserver les circuits du cerveau à l’aide de produits chimiques forts d’abord fixer sur les neurones et les synapses et puis les refroidir à des températures extrêmement froides. Cette technique est appelée “Cryopréservation stabilisée à l’aldéhyde.

Les produits chimiques ne sont pas seulement forts, ils sont toxiques. Du Glutaraldéhyde, utilisé comme désinfectant, fut introduit dans le cerveau de lapin. Comme il se répand, le produit chimique arrête la désintégration et fixe la protéine au sein du système vasculaire du cerveau. Cela stabilise le tissu et crée un cerveau intact, à -135 degrés Celsius, pourrait être préservé avec succès pendant des siècles.

Cette idée n’est pas nouvelle, mais c’est la première fois que quelqu’un l’a essayé sur un cerveau. McIntyre explique que la technique a été initialement proposée dans un livre intitulé Engines of Creation par ingénieur Eric Drexler, en 1986, mais il n’a pas poursuivi plus loin. En 2010, Greg Fahy, le conseiller scientifique en chef du 21st Century Medicine a utilisé la technique dans des expériences pour préserver les reins. Et puis, en 2014, McIntyre a commencé à perfectionner la technique dans le cerveau de petits mammifères.

Et cela a fonctionné.

“Chaque neurone et synapse semblent magnifiquement préservés sur l’ensemble du cerveau. C’est assez incroyable, d’autant plus que j’ai moi-même tenu ce cerveau dans ma main lorsqu’il était à l’état solide… Ce ne sont pas les cryogénisations de votre père”, explique Kenneth Hayworth, président de la Fondation.

Cette recherche ouvre la voie à un intérêt renouvelé au sein de la communauté scientifique et offre un défi potentiel aux chercheurs médicaux à développer une intervention chirurgicale humaine basée sur ces expériences animales réussies.

En attendant, les scientifiques pourraient utiliser la technique pour étudier comment le cerveau fonctionne de manière beaucoup plus détaillée, ce qui leur permet de mieux comprendre et traiter les maladies. En outre, la technique pourrait aider les chercheurs à développer la meilleure intelligence artificielle. Avec un tableau plus complet des circuits du cerveau, un nouveau modèle de l’IA pourrait être développé.

Source : The Brain Preservation Foundation

Le fonds Frankenstein offre un prix de 100 000 $ à la première équipe de neuroscientifiques qui réussirait à conserver un cerveau humain de manière à pouvoir le ramener à la vie des années plus tard. Deux concurrents ont décidé de tenter cet exploit de taille, le scientifique Shawn Mikula et l’équipe de chercheurs de 21st Century Medicine.

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Le cerveau d’un rat reconstitué par ordinateur

Le Blue Brain Project, le centre de la simulation du Human Brain Project, a publié un projet de reconstitution numérique des micro-circuits du néocortex d’un rat juvénile — en incluant 31 000 neurones connectés, de 207 types différents, par près de 37 millions de synapses.

La simulation du comportement électrique émergent de ce tissu virtuel par des superordinateurs, a reproduit une gamme d’observations faites précédemment lors d’expériences sur le cerveau, validant ainsi son exactitude biologique, tout en jetant de nouvelles lumières sur le fonctionnement du néocortex. Les recherches ont été publiées jeudi 8 octobre dans le journal Cell.

An image of a simulated rat brain slice Credit: Blue Brain Project, EPFL

Les équipes ont réalisé des dizaines de milliers d’expériences sur les neurones et les synapses dans le néocortex de jeunes rats, avant de cataloguer chaque type de neurone et de synapse ainsi trouvé.

Les chercheurs ont ensuite identifié une série de règles fondamentales décrivant la manière dont les neurones sont arrangés dans les micro-circuits et comment ils se connectent via les synapses. Malgré son ampleur, la base de données est toutefois insuffisante pour reconstituer une carte complète des micro-circuits.

«Nous ne pouvons ni ne devons tout mesurer, explique Henry Markram, auteur de l’étude et directeur du Brain Blue Project à l’école Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse.

«Le cerveau est une structure bien ordonnée et dès lors que vous commencez à comprendre cet ordre au niveau microscopique, vous pouvez commencer à déduire une grande partie des données manquantes ».

pour en savoir plus : EPFL

source : Live Science; Le Matin.ch

traduction : Buendía Carlos

Les réseaux de neurones matériels

Les ordinateurs sont vraiment loin d’être les seuls systèmes capables de traiter de l’information. Les automates mécaniques furent les premiers à en être capables : les ancêtres des calculettes étaient bel et bien des automates basés sur des pièces mécaniques, et n’étaient pas programmables. Par la suite, ces automates furent remplacés par les circuits électroniques analogiques et numériques non-programmables. La suite logique fût l’introduction de la programmation : l’informatique était née.

De nos jours, de nouveaux types de circuits de traitement de l’information ont vu le jour. On peut citer des circuits électroniques programmables, dans lesquels on ne trouve aucune notion d’instruction : les CPLD et FPGA. On trouve aussi des systèmes non-programmables à base d’ADN, mais leur manque de programmation ainsi que leur spécialisation à des problèmes bien précis ne sont pas très encourageants pour du calcul généraliste. Mais d’autres circuits commencent à voir le jour : les architectures neuromorphiques, qui se basent sur des réseaux de neurones matériels.

Dans ce qui va suivre, nous allons voir :

  • ce qu’est un réseau de neurones ;
  • à quoi servent ces architectures, leurs avantages et leurs inconvénients ;
  • ce qu’elles simulent : on va devoir faire des rappels sur les neurones et les synapses ;
  • comment neurones et synapses sont implantées en matériel (on fera très vite) ;
  • et comment sont organisées ces architectures : on va voir leur structure ;
  • quels sont les projets en cours et l’état de la recherche sur le sujet.

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Un neurone artificiel simulant les fonctions d’un neurone biologique

Jean-Paul Baquiast et Christophe Jacquemin – 05/07/2015

Chemical-to-electrical-to-chemical signal transmission. A conventional neuron (upper panel) senses chemical signals (orange circles), which trigger an electrical pulse of membrane depolarization (action potential) along the axon, causing chemical release at the axon terminals (blue circles). This process can be mimicked (lower panel) by a chemical biosensor (for glutamate or acetylcholine) connected to an axon-mimicking organic electronic ion pump that transmits electrons/ions and generates chemicals — forming an organic electronic biomimetic neuron. (credit: Daniel T. Simon et al./Biosensors and Bioelectronics

Des chercheurs du Karolinska Institute et de la Linköping University, en Suède, ont réalisé ce qu’il nomment un neurone artificiel pleinement fonctionnel, c’est-à-dire pouvant reproduire les fonctions d’un neurone humain. De nombreuses simulations du neurone ont déjà été faite, faisant appel à des algorithmes variés d’intelligence artificielle. Mais celles-ci n’étaient pas directement miniaturalisables ni implantables dans un cerveau vivant, pour le cas échéant remplacer un ou plusieurs neurones défaillants. Ce ne devrait pas être le cas, selon les chercheurs, du dispositif proposé, qu’ils nomment un “organic electronic biomimetic neuron”, un neurone électronique-organique reproduisant le neurone biologique.

Le système combine deux disques, l’un fonctionnant comme un capteur biologique et l’autre comme une pompe à ion. Si dans le premier disque se produit une modification chimique, résultant par exemple d’un apport de glutamate, ce disque transmet un signal électrique, via un réseau simulant l’axone et les synapses d’un neurone biologique, au second disque. Celui-ci génère alors un nouveau signal correspondant à l’apport de glutamate dans le premier disque, nouveau signal destiné au disque capteur d’un nouveau neurone, et ainsi de suite. Ainsi peut être reproduit le fonctionnement d’une chaîne de neurones biologique. La commande initiale pourrait être faite à distance.

NB L’acide glutamique (ou glutamate sous la forme anionique de l’acide glutamique) est l’un des 20 acides-a-aminés naturels constituant les protéines.

Glutamate drops are added to a dish containing a biosensor (green) that generates electronic signals (e–), which (via hardware/software) regulate hydrogen ion delivery (white tube) to another dish, where pH is monitored microscopically (video) (credit: Daniel T. Simon et al./Biosensors and Bioelectronics)

Selon la responsable en chef du projet, Agneta Richter-Dahlfors, professeur de microbiologie cellulaire au Karolinska Institutet, l’utilisation de tels dispositifs pourrait améliorer le traitement de certains désordres neurologiques. Ce traitement se limite aujourd’hui à la stimulation électrique du neurone défaillant, sans entraîner d’effets sur la chaîne de neurones à laquelle appartient ce premier neurone.

Après miniaturisation et implantation dans un corps humain, le neurone biomimétique ainsi réalisé pourrait, dans un nerf comportant un neurone endommagé, remplacer celui-ci et restaurer ainsi les fonctions du nerf. Sans doute pas dans le cortex cérébral proprement dit, mais dans les nerfs longs comme ceux commandant la jambe.

On devine que, aussi ingénieux que soit le dispositif proposé, sa miniaturisation et éventuellement sa commande à distance, soulèveront d’innombrables problèmes. Mais les progrès rapides de la micro-biologie et de la micro-neurologie artificielles devraient apporter des solutions.

Abstract

Current therapies for neurological disorders are based on traditional medication and electric stimulation. Here, we present an organic electronic biomimetic neuron, with the capacity to precisely intervene with the underlying malfunctioning signalling pathway using endogenous substances. The fundamental function of neurons, defined as chemical-to-electrical-to-chemical signal transduction, is achieved by connecting enzyme-based amperometric biosensors and organic electronic ion pumps. Selective biosensors transduce chemical signals into an electric current, which regulates electrophoretic delivery of chemical substances without necessitating liquid flow. Biosensors detected neurotransmitters in physiologically relevant ranges of 5–80 µM, showing linear response above 20 µm with approx. 0.1 nA/µM slope. When exceeding defined threshold concentrations, biosensor output signals, connected via custom hardware/software, activated local or distant neurotransmitter delivery from the organic electronic ion pump. Changes of 20 µM glutamate or acetylcholine triggered diffusive delivery of acetylcholine, which activated cells via receptor-mediated signalling. This was observed in real-time by single-cell ratiometric Ca2+ imaging. The results demonstrate the potential of the organic electronic biomimetic neuron in therapies involving long-range neuronal signalling by mimicking the function of projection neurons. Alternatively, conversion of glutamate-induced descending neuromuscular signals into acetylcholine-mediated muscular activation signals may be obtained, applicable for bridging injured sites and active prosthetics.

Source Science Direct, An organic electronic biomimetic neuron enables auto-regulated neuromodulation