On estime que le cerveau humain compte entre 86 et 100 milliards de neurones. Les scientifiques du Blue Brain Project de l’EPFL ont créé un algorithme qui n’a besoin que de quelques exemples pour générer un grand nombre de cellules uniques, en utilisant la topologie algébrique, un domaine des mathématiques. Grâce à cet algorithme, la synthèse topologique des neurones (TNS), ils peuvent synthétiser efficacement des millions de morphologies neuronales uniques. Ils ont publié les résultats de leurs travaux dans l’article intitulé « Synthèse informatique des morphologies dendritiques corticales » dans la revue Cell Reports.
Ces milliards de neurones forment des trillions de synapses qui permettent aux neurones de communiquer entre eux. Créer des modèles de neurones complets et des réseaux cérébraux détaillés et précis afin de reproduire les états sains et pathologiques est impossible si les données expérimentales sont indisponibles. Les scientifiques du Blue Brain Project de l’EPFL ont créé un algorithme qui, à partir de seulement quelques exemples, peut générer un grand nombre de cellules uniques, en utilisant la topologie algébrique, un domaine des mathématiques. Grâce à cet algorithme, la synthèse topologique des neurones (TNS), ils peuvent synthétiser efficacement des millions de morphologies neuronales uniques.
L’équipe dirigée par Linda Kanari a appliqué un TMD (descripteur de morphologie topologique) qui classe de manière fiable les morphologies dendritiques (celles des cellules du système immunitaire qui sont impliquées dans le déclenchement des réponses immunitaires) pour synthétiser numériquement les morphologies dendritiques de toutes les couches et de tous les types morphologiques du cortex des rongeurs.
Les avantages de cette approche basée sur la topologie sont nombreux, car ce nouvel algorithme TNS est généralisable à de nouveaux types de cellules, nécessite peu de données d’entrée et ne requiert pas de réglage fin car il capture les corrélations entre les caractéristiques.
Reconstruire numériquement des aires cérébrales dans leur totalité malgré un nombre relativement faible de cellules de référence
L’algorithme TNS guidé par l’architecture topologique des dendrites a permis de reconstruire numériquement, rapidement, des aires cérébrales entières à partir d’un nombre relativement faible de cellules de référence. Il a été alors possible d’étudier les liens entre les morphologies neuronales et les fonctions cérébrales à différentes échelles spatio-temporelles et aussi de remédier aux reconstructions biologiques insuffisantes. Une validation en plusieurs étapes garantit que les cellules synthétisées reproduisent les formes des neurones reconstruits par rapport à trois modalités:
- Leurs caractéristiques morphologiques,
- L’activité électrique des cellules uniques,
- La connectivité du réseau qu’elles forment.
Lida Kanari explique:
« Les résultats permettent déjà à Blue Brain de réaliser des reconstructions et des simulations biologiquement détaillées du cerveau de la souris, en reconstruisant par calcul les aires cérébrales pour des simulations qui reproduisent les propriétés anatomiques des morphologies neuronales et incluent l’anatomie spécifique à une aire. Nous abordons l’un des problèmes fondamentaux des neurosciences, c’est-à-dire la rareté des reconstructions neuronales expérimentales, puisque la synthèse topologique n’a besoin que de quelques exemples pour générer un grand nombre de cellules uniques. En utilisant l’algorithme TNS, nous pouvons synthétiser efficacement des millions de morphologies neuronales uniques, 10 millions de cellules en quelques heures. »
Une approche intéressante pour les applications médicales
Henry Markram, fondateur et directeur de Blue Brain, affirme :
« Des modèles de neurones complets sont essentiels pour définir les types de cellules, discerner leurs rôles fonctionnels et étudier les altérations structurelles associées aux états pathologiques du cerveau. Les chercheuses et chercheurs ont synthétisé des réseaux corticaux à partir des altérations structurelles des dendrites associées à des maladies et ont révélé des principes reliant les propriétés de ramification à la structure des réseaux à grande échelle. »
Il conclut :
« L’algorithme TNS étant mis en œuvre dans un logiciel open source, il permettra de modéliser les maladies du cerveau en termes de cellules uniques et de réseaux, car il fournit un outil pour étudier directement le lien entre les propriétés morphologiques locales et la connectivité du réseau neuronal qu’elles forment. Cette approche est particulièrement intéressante pour les applications médicales car elle permet d’étudier les maladies en termes d’émergence d’une pathologie globale du réseau à partir de changements structurels locaux dans la morphologie des neurones. »
Sources de l’article :
Lida Kanari, Hugo Dictus, Athanassia Chalimourda, Alexis Arnaudon, Werner Van Geit, Benoit Coste, Julian Shillcock, Kathryn Hess, Henry Markram, Computational synthesis of cortical dendritic morphologies, Cell Reports, Volume 39, Issue 1, 2022, 110586, ISSN 2211-1247,
https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.110586
