mardi, 11 juin 2019
Du fil de nouvelles à l’article de revue : l’exemple de la computation dendritique
Je vous propose cette semaine d’expliciter un peu le parcours qui mène à l’écriture de certains billets de ce blogue. Parce que ça a un aspect pédagogique sur la façon dont on communique les résultats scientifiques. Et aussi parce qu’au-delà des derniers développements d’un domaine de recherche particulier, rappeler l’histoire de l’évolution des concepts et techniques de ce champ de recherche est souvent aussi intéressant, sinon plus.
Étape I : le titre accrocheur des fils d’actualité scientifique
Pour attirer l’attention, les titres des fils d’actualité scientifique comme Neuroscience News se font souvent intrigants. Comme celui sur lequel je suis tombé hier : « Neurons’ “antennae” are unexpectedly active in neural computation« . S’agissait-il d’un nouveau type de neurone avec des « antennes » que je ne connaissais pas encore ? Rapidement, on se rend compte en lisant l’article que ce qu’ils appellent l’antenne du neurone est simplement ses dendrites, les multiples prolongements qui émanent du corps cellulaire du neurone. L’article devenait du coup pas mal moins exotique, quoi qu’il restait l’histoire de leur activité étonnamment grande dans la computation neuronale.
L’article parle ainsi « d’activité dendritique » corrélée à l’activité du corps cellulaire du même neurone. Autrement dit : « when the soma of a particular neuron was active, the dendrites of that neuron were also active most of the time.” Mais que veulent-ils dire exactement par des dendrites actives ? Le seul fait qu’ils reçoivent des excitations et des inhibitions à leurs nombreuses synapses, comme toute bonne dendrite ? Le communiqué du Massachusetts Institute of Technology (MIT) qui constitue la source de cet article ne le précise jamais. En fait, l’article est rédigé de façon si générale que quiconque a quelques notions de base sur la façon dont les neurones communiquent reste sur sa faim ou pour le moins perplexe. D’où la nécessité de passer à la deuxième étape.
Étape II : lire l’article scientifique original
Étape essentielle, même si l’analyse des résultats et la discussion peut parfois être ardue pour quelqu’un qui ne travaille pas dans le domaine. Mais d’habitude, le résumé, l’introduction et la conclusion en disent déjà beaucoup plus, et généralement beaucoup mieux, que les communiqués de presse des universités (où il peut y avoir le meilleur, mais aussi le pire).
Dans ce cas-ci, l’article publié au début du mois dans la revue Neuron était intitulé comme souvent plus sobrement et factuellement « Widespread and Highly Correlated Somato-dendritic Activity in Cortical Layer 5 Neurons ». Juste avec les « highlights » et le résumé, on comprend déjà mieux de quoi il en retourne. Les « highlights » (généralement 3 à 5 énoncés qui résument l’essentiel des résultats de l’article) nous apprennent ainsi que les dendrites des neurones de la couche 5 du cortex de souris montrent de fréquents signes d’entrée de calcium qui sont corrélés avec l’activité nerveuse du corps cellulaire du même neurone. Le résumé de l’article nous permet ensuite de confirmer notre intuition : ce calcium qui entre dans les dendrites est bien le signe d’ « active dendritic processing », en d’autres termes de potentiel d’action dendritique. Et là on commence à voir pourquoi c’est intéressant.
Parce que selon la conception classique du neurone, les inputs arrivent sur les dendrites qui propagent passivement le petit potentiel excitateur où inhibiteur qu’il vient de recevoir vers le corps cellulaire. Et là, si la sommation de tout cela dépasse un certain seuil d’activation dans le segment initial de l’axone, il se déclenche un potentiel d’action (un influx nerveux) dans celui-ci qui va alors se propager de manière tout ou rien jusqu’au bout de l’axone. Il va alors déclencher la libération de neurotransmetteurs dans d’autres synapses, qui exciteront ou inhiberont à leur tour un autre neurone. Or on sait aussi, depuis pas mal de temps déjà, qu’il peut également y avoir des phénomènes de propagation active des excitations dans les dendrites grâce à des canaux membranaires sensibles au voltage semblables à ceux qui génèrent les potentiels d’action dans l’axone. Mais l’exploit technique ici c’est d’avoir réussi à montrer que ces potentiels d’action dendritiques surviennent fréquemment en même temps que ceux émanant du corps cellulaire, et surtout de l’avoir observé in vivo dans le cortex visuel de souris qui se déplacent ou portent attention à un stimulus visuel (grâce à la microscopie à deux photons dont on a parlé récemment). Et que donc cette « intégration dendritique » semble faire partie intégrante de la computation corticale. Mais qu’est-ce qu’on entend déjà par computation corticale, ou plus généralement neuronale, se demande alors le vulgarisateur scientifique soucieux de rendre l’affaire plus digeste pour ses lecteurs ? C’est alors qu’il faut passer à l’étape III.
Étape III : trouver un article faisant une revue de l’avancement des connaissances dans le domaine qui nous intéresse
Et cela surtout pour revenir à l’essentiel, à savoir à quelle question fondamentale ce champ de recherche, par exemple ici la computation neuronale, essaie-t-il de répondre ? Et cela pourrait être ici : quels sont les mécanismes ou « règles de grammaire » que les neurones utilisent pour faire les opérations logiques de base qui sous-tendent nos raisonnements complexes. Et c’est dans l’excellent article « Dendritic integration : 60 years of progress », publié dans Nature Neuroscience en 2015, que j’ai trouvé plusieurs réponses. Des opérations logiques simples comme OU, ET, ET-NON, etc. peuvent être produites par le jeu classique des sommations temporelles ou spatiales des potentiels excitateurs ou inhibiteur qui arrivent à différents endroits, en même temps ou non, sur les dendrites. Or ce que les travaux plus récents comme l’article d’aujourd’hui ont pu montrer, c’est que la propagation active de potentiels d’action dendritique semble jouer un rôle fonctionnel non négligeable en plus des types de computations par conduction passive que l’on connaissait déjà.
Je vous ai mis par exemple en haut de ce billet juste une figure de cet article de revue illustrant clairement trois mécanismes généraux distincts qui contribuent à la computation neuronale. D’abord l’intégration passive classique où, dans ce cas-ci, une série de potentiels excitateurs s’additionnent pour atteindre le seuil de déclenchement d’un potentiel d’action (en rouge) au début de l’axone, puis le long de celui-ci. Ensuite, le cas de l’intégration active où un potentiel d’action est généré (grâce à certains canaux dans ces dendrites) et s’additionne ici à un petit potentiel excitateur pour réussir lui aussi à déclencher un potentiel d’action dans l’axone de ce neurone. Et finalement, un phénomène aussi fréquemment observé, celui de la « backpropagation ». Dans ce cas, c’est le déclenchement d’un potentiel d’action le long de l’axone qui déclenche en même temps un potentiel d’action dendritique qui part en sens inverse et remonte dans l’arbre dendritique jusqu’à un certain point (car il perd progressivement de l’amplitude, n’étant pas un phénomène tout ou rien comme dans l’axone). Des phénomènes de plasticité comme la « spike timing–dependent synaptic plasticity » (STDP) ont été associé à ce phénomène.
Je vous laisse avec l’infographie ci-dessous qui résume (malheureusement assez justement) le cycle des nouvelles scientifiques, de l’étude originale à ce que va vous dire votre grand-mère à son sujet ! Et je tiens à dire que votre grand-mère n’est pas à blâmer ici. Par contre, certains médias le sont. J’essaie très fort de ne pas en faire partie…
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