À Saclay, un algorithme compare des cerveaux sans aligner leurs neurones

À Gif-sur-Yvette, des chercheurs de l’Institut de physique théorique du CEA et du CNRS ont participé au développement d’une méthode capable de comparer l’activité de plusieurs cerveaux sans chercher l’équivalent exact de chaque neurone. Testée sur six larves de poisson-zèbre, elle a fait l’objet d’une étude publiée le 14 mai dans la revue scientifique PNAS.

La difficulté apparaît précisément parce que les instruments sont devenus très performants. Le cerveau compact et transparent de la larve permet d’enregistrer l’activité de quelques dizaines de milliers de neurones, à l’échelle cellulaire et sur presque tout l’organe. Mais deux poissons de la même espèce ne possèdent pas une carte neuronale assez identique pour superposer directement leurs données.

L’équipe réunissant l’Institut de physique théorique, le Laboratoire Jean Perrin et le Laboratoire de physique de l’ENS a donc changé d’unité de comparaison. Son algorithme, baptisé LaRBM, ne cherche pas à apparier les cellules. Il repère plutôt des groupes de neurones voisins qui ont tendance à s’activer ensemble, puis construit une représentation statistique commune de ces motifs.

Un état enregistré chez un premier animal peut alors être condensé dans cette représentation commune, puis reconstruit avec les neurones d’un second. Le mot « traduction » employé par les chercheurs désigne cette opération mathématique. Le résultat n’est pas l’activité réellement produite au même instant par le poisson receveur, mais une configuration que le modèle construit à partir de son cerveau juge plausible.

Les reconstructions conservent l’organisation spatiale du motif d’origine et sont considérées comme plausibles par le modèle du cerveau receveur. Ces deux tests soutiennent l’idée que l’activité spontanée des larves s’organise autour d’assemblées fonctionnelles que l’on retrouve d’un individu à l’autre, malgré les variations de leur anatomie.

L’étude apporte donc une méthode de comparaison, davantage qu’une découverte sur le contenu des états cérébraux. Elle repose sur six animaux placés dans des conditions similaires. Les usages évoqués pour étudier le développement, des mutations génétiques ou les effets d’un traitement doivent encore être testés sur des animaux différant par l’âge, le génotype ou les conditions expérimentales.

L’ancrage essonnien tient à cette transformation des données biologiques en problème de physique statistique. Parmi les cinq auteurs figure Jorge Fernandez-de-Cossio-Diaz, chercheur CNRS à l’Institut de physique théorique de l’Orme des Merisiers, où il travaille sur les réseaux de neurones, les modèles génératifs et l’apprentissage de représentations.

La prochaine étape consistera à utiliser cette mesure commune pour détecter une différence biologique connue, et non plus seulement ce que six cerveaux comparables partagent. Le modèle développé avec l’IPhT devra alors montrer qu’il sait distinguer, chez les poissons-zèbres, des différences liées à l’âge, à une mutation ou à un traitement.