Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La sensation du toucher permet de détecter des stimuli mécaniques via des neurones mécanosensitifs dont les corps cellulaires sont localisés dans le ganglion rachidien dorsal. Ces neurones projettent vers la peau en périphérie et font leurs synapses avec les interneurones dorsaux de la moelle épinière. L'étude de ces neurones était difficile à cause du manque de marqueurs spécifiques pour ces neurones, jusqu'à la découverte du gène MafA dans le ganglion rachidien dorsal. En effet, mon équipe a montré que MafA est un marqueur spécifique des neurones mécanosensitifs à bas seuil de type Rapidly adapting. Le gène c-Maf, de la même famille que MafA, est aussi exprimé dans ces neurones et il est l'acteur principal de leur développement et de leur fonction. Afin de comprendre comment c-Maf contrôle le développement des neurones somatosensoriels, la première partie de mon travail visait à identifier de nouveaux gènes cibles du facteur de transcription c-Maf et à savoir comment l'expression de ce dernier est régulée dans les neurones du ganglion rachidien dorsal. Concernant la recherche des gènes cibles de c-Maf, j'ai réalisé l'étude de l'expression de gènes candidats dans le contexte de perte de fonction de c-Maf chez la souris. J'ai pu identifier deux cibles : p-cadhérine et mab21/L2, parmi une liste de gènes candidats. J'ai par la suite analysé l'expression de P-cadhérine au cours du développement et j'ai observé qu'elle est exprimée dans la sous-population de neurones sensoriels myélinisés exprimant c-Maf ainsi que dans certains interneurones des laminae III/IV de la moelle épinière. Une expression particulière de P-cadherine est observée dans les cellules des capsules frontières dans les zones d'entrée et de sortie des racines rachidiennes. Suite à ces observations, nous avons émis l'hypothèse suivante : l'expression de la p-cadhérine est régulée par c-Maf dans les neurones sensoriels ainsi que dans les interneurones pour assurer la connexion synaptique entre eux. Concernant, la régulation du gène c-maf, la question reste ouverte. La deuxième partie de mon étude concernait l'analyse du rôle de facteurs de transcription MafA, c-Maf, Runx3 et Er81 dans la plasticité neuronale induite chez la souris adulte après axotomie du nerf sciatique. Ces facteurs sont impliqués dans le développement des neurones somatosensoriels. Cette analyse a montré que l'expression de MafA et Er81 diminue trois jours après axotomie du nerf périphérique, alors que celle de Runx3 et de c-Maf n'est pas affectée. On peut suggérer que chez l'adulte, la régulation de l'expression de MafA et Er81 dépend des facteurs neurotrophiques libérés par les cibles de ces neurones tandis que celle de c-Maf et Runx3 en est indépendante. / The sense of touch relies on the detection of mechanical stimuli by specialized cutaneous mechanosensory neurons whose cell bodies are located in the dorsal root ganglia. These neurons project peripherally to the skin and synapse on target interneurons in the spinal cord. Until the discovery of MafA expression in the dorsal root ganglion, the lack of molecular markers of mechanoreceptor neurons has made it difficult to analyze the development of these neurons. My team showed that MafA is a specific molecular marker for low-threshold mechanoreceptor neurons RAM. C-Maf gene is a member of the Maf family and it is expressed in the MafA sensory neurons. The transcription factor c-Maf controls touch receptor development and function.In order to understand how c-Maf controls somatosensory neurons development, the first objective of my study was to find new targets for c-Maf transcription factor and to know how c-Maf expression is regulated in the dorsal root ganglion. Therefore, I have analysed the expression of different candidate genes in a loss of function context of c-Maf in the mice. I identified two targets: p-cadherin and Mab21/L2 among a list of candidates. Then, I analysed the p-cadherin expression during development and found that this target of c-Maf is expressed in a sub-population of c-Maf sensory neurons and interneurons of the laminae III/IV of the spinal cord. A particular expression of p-cadherin was noticed in the boundary cap cells at the dorsal root entry zone and the motor exit point of the spinal cord. These observations let us put the following hypothesis: c-Maf regulates p-cadherin expression in the sensory neurons and the interneurons to enable specific connections between these neurons. No identified factors were found to regulate c-Maf expression. In the second part of my study, I focused my efforts on the analysis of the role of MafA, c-MAf, Runx3 and Er81 transcription factors in neuronal plasticity induced in the adult mice three days after sciatic nerve axotomy. These factors are involved in the development of somatosensory neurons. The analysis showed that MafA and Er81 expression are down-regulated after peripheral nerve axotomy but the c-Maf and Runx3 expression did not change. We suggest that at adult stage the regulation of MafA and Er81 expression depend on neurotrophic factors released by the targets of these neurons but it's not the case for c-Maf and Runx3 expression.

L'imagerie optique multispectrale du signal intrinsèque permet d'estimer les variations des paramètres hémodynamiques à partir de la collecte des fluctuations de réflectance, à au moins deux longueurs d'onde, induites par une activation cérébrale. Cette thèse propose une étude méthodologique et instrumentale mais aussi une validation in vivo des développements entrepris. Le calcul des paramètres hémodynamiques nécessite l'application d'une loi de Beer-Lambert modifiée introduisant un terme crucial pour la précision du calcul des variations des paramètres hémodynamiques, le DP, que nous avons estimé par simulation Monte Carlo pour les modèles du cortex somatosensoriel et du bulbe olfactif de rat. Nous montrons ainsi que les variations d'absorption, de diffusion ou d'anisotropie n'influe pas sur les valeurs de DP en dessous de 630 nm, que la géométrie et les propriétés optiques des structures a un impact sur celles-ci. Ainsi, le calcul des DP pour chaque structure cérébrale est indispensable. En outre, le choix des longueurs d'onde d'illumination est décisif et s'apprécie en fonction de deux paramètres, la diaphonie et le séparabilité qui ont été calculés pour déterminer les couples et les triplets de longueurs d'onde optimaux pour l'étude du bulbe olfactif de rat. Il apparaît que les valeurs de séparabilité sont négligeables en raison de la forte absorptivité des tissus biologiques dans le visible et que le choix des combinaisons optimales peut se faire en se basant seulement sur les valeurs de diaphonie. La deuxième étape a consisté à construire un banc d'imagerie multispectrale performant et à le valider ainsi que l'étude méthodologique. Les résultats in vivo montrent une différence flagrante des signaux de réflectance et hémodynamiques entre le cortex somatosensoriel et le bulbe olfactif dont l'origine physique et/ou biologique est discutée. / Multispectral imaging of intrinsic optical signal allows to estimate changes in hemodynamic parameters from the collection of reflectance fluctuations, at least with two wavelengths, induced by cerebral activation. This thesis proposes methodological and instrumental studies but also in vivo validation of developments undertaken. The calculation of hemodynamic parameters requires the application of a modified Beer-Lambert law introducing a crucial term for accuracy of hemodynamic parameters changes calculation, the DP, which had been estimated using Monte Carlo simulation models of the somatosensory cortex and olfactory bulb of rats. We show that the variations of absorption, diffusion or anisotropy does not affect the values of DP, whereas geometry and optical properties of the structures have an great impact on them. Thus, calculation of DP for each studied brain structure is essential. In addition, the choice of wavelength illumination is critical and appreciated in terms of two parameters, crosstalk and separability. Pairs and triplets of optimal wavelengths for rat olfactory bulb study were calculated. It appears that the separability values are negligible due to the high absorptivity of biological tissues in the visible and the choice of optimal combinations can be based only on the values of crosstalk. The second step was to build a bench multispectral imaging performance, to validate it and methodological study. The results show a striking difference hemodynamic and reflectance signals between somatosensory cortex and olfactory bulb, which physical origin and/or biological is discussed.

Les cellules microgliales, qui sont les macrophages du système nerveux central, ont été principalement étudiées en conditions pathologiques. Néanmoins, l'étude de la microglie aux stades périnataux indique qu'elle influence le développement normal du système nerveux central. Des interactions directes et indirectes entre la microglie et les synapses existent mais les mécanismes par lesquels ces cellules immunitaires ciblent les synapses et modulent leur maturation fonctionnelle durant le développement postnatal sont peu connus. Au cours de mon travail de thèse, je me suis intéressée aux cellules microgliales et à leurs fonctions dans le développement postnatal du cortex somato-sensoriel de la souris. Dans une première étude, nous avons montré qu'au cours de la première semaine post-natale le recrutement des cellules microgliales aux sites synaptiques en maturation met en jeu une voie de signalisation impliquant la chimiokine neuronale fractalkine et de son récepteur microglial CX3CR1. En effet, un défaut d'expression de ce récepteur retarde le recrutement des cellules microgliales aux sites synaptiques et entraine un retard de maturation fonctionnelle des synapses thalamocorticales. Dans une seconde étude, nous avons caractérisé le phénotype des cellules microgliales lors de la maturation fonctionnelle des réseaux synaptiques corticaux. Nous avons montré que les cellules microgliales adoptent un phénotype particulier lorsqu'elles sont recrutées aux synapses en maturation. Ce phénotype diffère de celui exprimé par la microglie adulte en conditions physiologiques et pathologiques et pourrait permettre aux cellules microgliales d'accomplir des fonctions spécifiques nécessaires à la maturation synaptique. Dans une troisième étude, nous avons testé les effets de la minocycline sur le développement cortical. Cette tétracycline est connue pour bloquer l'activation microgliale chez l'adulte. De façon surprenante, nous avons observé que pendant une période critique se situant à la fin de la première semaine post-natale la minocycline induit une importante mort cellulaire qui s'accompagne d'une altération de la distribution des cellules microgliales et déclenche leur activation. L'ensemble de mes données montrent que les cellules microgliales sont très sensibles aux changements de leur environnement, que leur phénotype fonctionnel change en conditions physiologiques en fonction de cet environnement et que des interactions réciproques entre neurones et microglie influencent la maturation fonctionnelle des réseaux synaptiques corticaux lors du développement postnatal.

Les cellules microgliales, qui sont les macrophages du système nerveux central, ont été principalement étudiées en conditions pathologiques. Néanmoins, l'étude de la microglie aux stades périnataux indique qu'elle influence le développement normal du système nerveux central. Des interactions directes et indirectes entre la microglie et les synapses existent mais les mécanismes par lesquels ces cellules immunitaires ciblent les synapses et modulent leur maturation fonctionnelle durant le développement postnatal sont peu connus. Au cours de mon travail de thèse, je me suis intéressée aux cellules microgliales et à leurs fonctions dans le développement postnatal du cortex somato-sensoriel de la souris. Dans une première étude, nous avons montré qu'au cours de la première semaine post-natale le recrutement des cellules microgliales aux sites synaptiques en maturation met en jeu une voie de signalisation impliquant la chimiokine neuronale fractalkine et de son récepteur microglial CX3CR1. En effet, un défaut d'expression de ce récepteur retarde le recrutement des cellules microgliales aux sites synaptiques et entraine un retard de maturation fonctionnelle des synapses thalamocorticales. Dans une seconde étude, nous avons caractérisé le phénotype des cellules microgliales lors de la maturation fonctionnelle des réseaux synaptiques corticaux. Nous avons montré que les cellules microgliales adoptent un phénotype particulier lorsqu'elles sont recrutées aux synapses en maturation. Ce phénotype diffère de celui exprimé par la microglie adulte en conditions physiologiques et pathologiques et pourrait permettre aux cellules microgliales d'accomplir des fonctions spécifiques nécessaires à la maturation synaptique. Dans une troisième étude, nous avons testé les effets de la minocycline sur le développement cortical. Cette tétracycline est connue pour bloquer l'activation microgliale chez l'adulte. De façon surprenante, nous avons observé que pendant une période critique se situant à la fin de la première semaine post-natale la minocycline induit une importante mort cellulaire qui s'accompagne d'une altération de la distribution des cellules microgliales et déclenche leur activation. L'ensemble de mes données montrent que les cellules microgliales sont très sensibles aux changements de leur environnement, que leur phénotype fonctionnel change en conditions physiologiques en fonction de cet environnement et que des interactions réciproques entre neurones et microglie influencent la maturation fonctionnelle des réseaux synaptiques corticaux lors du développement postnatal.

Les deux fonctions principales de la main sont la manipulation d’objet et l’exploration tactile. La détection du glissement, rapportée par les mécanorécepteurs de la peau glabre, est essentielle pour l’exécution de ces deux fonctions. Durant la manipulation d’objet, la détection rapide du micro-glissement (incipient slip) amène la main à augmenter la force de pince pour éviter que l’objet ne tombe. À l’opposé, le glissement est un aspect essentiel à l’exploration tactile puisqu’il favorise une plus grande acuité tactile. Pour ces deux actions, les forces normale et tangentielle exercées sur la peau permettent de décrire le glissement mais également ce qui arrive juste avant qu’il y ait glissement. Toutefois, on ignore comment ces forces contrôlées par le sujet pourraient être encodées au niveau cortical. C’est pourquoi nous avons enregistré l’activité unitaire des neurones du cortex somatosensoriel primaire (S1) durant l’exécution de deux tâches haptiques chez les primates. Dans la première tâche, deux singes devaient saisir une pastille de métal fixe et y exercer des forces de cisaillement sans glissement dans une de quatre directions orthogonales. Des 144 neurones enregistrés, 111 (77%) étaient modulés à la direction de la force de cisaillement. L’ensemble de ces vecteurs préférés s’étendait dans toutes les directions avec un arc variant de 50° à 170°. Plus de 21 de ces neurones (19%) étaient également modulés à l’intensité de la force de cisaillement. Bien que 66 neurones (59%) montraient clairement une réponse à adaptation lente et 45 autres (41%) une réponse à adaptation rapide, cette classification ne semblait pas expliquer la modulation à l’intensité et à la direction de la force de cisaillement. Ces résultats montrent que les neurones de S1 encodent simultanément la direction et l’intensité des forces même en l’absence de glissement. Dans la seconde tâche, deux singes ont parcouru différentes surfaces avec le bout des doigts à la recherche d’une cible tactile, sans feedback visuel. Durant l’exploration, les singes, comme les humains, contrôlaient les forces et la vitesse de leurs doigts dans une plage de valeurs réduite. Les surfaces à haut coefficient de friction offraient une plus grande résistance tangentielle à la peau et amenaient les singes à alléger la force de contact, normale à la peau. Par conséquent, la somme scalaire des composantes normale et tangentielle demeurait constante entre les surfaces. Ces observations démontrent que les singes contrôlent les forces normale et tangentielle qu’ils appliquent durant l’exploration tactile. Celles-ci sont également ajustées selon les propriétés de surfaces telles que la texture et la friction. Des 230 neurones enregistrés durant la tâche d’exploration tactile, 96 (42%) ont montré une fréquence de décharge instantanée reliée aux forces exercées par les doigts sur la surface. De ces neurones, 52 (54%) étaient modulés avec la force normale ou la force tangentielle bien que l’autre composante orthogonale avait peu ou pas d’influence sur la fréquence de décharge. Une autre sous-population de 44 (46%) neurones répondait au ratio entre la force normale et la force tangentielle indépendamment de l’intensité. Plus précisément, 29 (30%) neurones augmentaient et 15 (16%) autres diminuaient leur fréquence de décharge en relation avec ce ratio. Par ailleurs, environ la moitié de tous les neurones (112) étaient significativement modulés à la direction de la force tangentielle. De ces neurones, 59 (53%) répondaient à la fois à la direction et à l’intensité des forces. L’exploration de trois ou quatre différentes surfaces a permis d’évaluer l’impact du coefficient de friction sur la modulation de 102 neurones de S1. En fait, 17 (17%) neurones ont montré une augmentation de leur fréquence de décharge avec l’augmentation du coefficient de friction alors que 8 (8%) autres ont montré le comportement inverse. Par contre, 37 (36%) neurones présentaient une décharge maximale sur une surface en particulier, sans relation linéaire avec le coefficient de friction des surfaces. La classification d’adaptation rapide ou lente des neurones de S1 n’a pu être mise en relation avec la modulation aux forces et à la friction. Ces résultats montrent que la fréquence de décharge des neurones de S1 encode l’intensité des forces normale et tangentielle, le ratio entre les deux composantes et la direction du mouvement. Ces résultats montrent que le comportement d’une importante sous-population des neurones de S1 est déterminé par les forces normale et tangentielle sur la peau. La modulation aux forces présentée ici fait le pont entre les travaux évaluant les propriétés de surfaces telles que la rugosité et les études touchant à la manipulation d’objets. Ce système de référence s’applique en présence ou en absence de glissement entre la peau et la surface. Nos résultats quant à la modulation des neurones à adaptation rapide ou lente nous amènent à suggérer que cette classification découle de la manière que la peau est stimulée. Nous discuterons aussi de la possibilité que l’activité des neurones de S1 puisse inclure une composante motrice durant ces tâches sensorimotrices. Finalement, un nouveau cadre de référence tridimensionnel sera proposé pour décrire et rassembler, dans un même continuum, les différentes modulations aux forces normale et tangentielle observées dans S1 durant l’exploration tactile. / The two most important functions of the hand are object manipulation and tactile exploration. The detection of slip provided by specialized mechanoreceptors in the glabrous skin is essential for the execution of both these functions. During object manipulation, the early detection of incipient slip leads to a grip force increase in order to prevent dropping an object. Slip is also an important aspect of tactile exploration because it greatly increases the acuity of touch perception. In both actions, normal and tangential forces on the skin can describe slip itself but also what occurs just before slip. However, little is known about how these self-generated forces are encoded at the cortical level. To better understand this encoding, we recorded from single neurons in primary somatosensory cortex (S1) as monkeys executed two haptic tasks. In the first task, two monkeys grasped a stationary metal tab with a key grip and exerted shear forces, without slip, in one of four orthogonal directions. Of 144 recorded neurons, 111 (77%) had activity modulated with shear force directions. These preferred shear force vectors were distributed in every direction with tuning arcs varying from 50° to 170°. Also, more than 21 (19%) of these neurons had a firing rate correlated with shear force magnitude. Even if 66 (59%) modulated neurons showed clear slowly adapting response and 45 (41%) other neurons a rapidly adapting response, this classification failed to explain the modulation to force direction and magnitude. These results show that S1 neurons encode force direction and magnitude simultaneously even in the absence of slip. In the second task, two monkeys scanned different surfaces with the fingertips in search of a tactile target without visual feedback. During the exploration, the monkeys, like humans, carefully controlled the finger forces and speeds. High friction surfaces offered greater tangential shear force resistance to the skin that was associated with decrease of the normal contact forces. Furthermore, the scalar sum of the normal and tangential forces remained constant. These observations demonstrate that monkeys control the applied normal and tangential finger forces within a narrow range which is adjusted according to surface properties such as texture and friction. Of the 230 recorded neurons during tactile exploration, 96 (42%) showed instantaneous frequency changes in relation to finger forces. Of these, 52 (54%) were correlated with either the normal or tangential force magnitude with little or no influence from the other orthogonal force component. Another subset of 44 neurons (46%) responded to the ratio between normal and tangential forces regardless of magnitude. Namely, 29 neurons (30%) increased and 15 (16%) others decreased their discharge frequency related to this ratio, which corresponds to the coefficient of friction. Tangential force direction significantly modulated about half the recorded neurons (112). Of these, 59 (53%) responded to both direction and force magnitude. Of the 102 neurons recorded during exploration of three or more surfaces, 17 (17%) showed increased firing rate with increased surface friction and 8 (8%) presented the opposite behavior. However, 37 (36%) neurons seemed to discharge optimally for one of the surfaces without any linear relation to the surfaces’ coefficient of friction. The classification of rapidly and slowly adaptation for neuronal responses in S1 could not be associated with the modulation to forces or direction. These results show that the firing rates of S1 neurons reflect the tangential and normal force magnitude, the ratio of the two forces and the direction of finger movement. These results show that the activity of a significant subpopulation of S1 neurons is represented by normal and tangential forces on the skin. This force modulation uses a frame of reference that can be applied with or without slip. This aspect provides a link between investigations of the cortical representation of surface properties and studies on object manipulation. Our results regarding the distinction between rapidly and slowly adapting neurons leads us to suggest that this difference is a consequence of the manner in which the skin was stimulated. A potential motor component in the modulation of S1 neurons during these sensorimotor tasks is also discussed. Finally, a novel three-dimensional reference frame is proposed to describe, as a single continuum, the different modulations to forces observed in S1 during tactile exploration.

La douleur est une expérience perceptive comportant de nombreuses dimensions. Ces dimensions de douleur sont inter-reliées et recrutent des réseaux neuronaux qui traitent les informations correspondantes. L’élucidation de l'architecture fonctionnelle qui supporte les différents aspects perceptifs de l'expérience est donc une étape fondamentale pour notre compréhension du rôle fonctionnel des différentes régions de la matrice cérébrale de la douleur dans les circuits corticaux qui sous tendent l'expérience subjective de la douleur. Parmi les diverses régions du cerveau impliquées dans le traitement de l'information nociceptive, le cortex somatosensoriel primaire et secondaire (S1 et S2) sont les principales régions généralement associées au traitement de l'aspect sensori-discriminatif de la douleur. Toutefois, l'organisation fonctionnelle dans ces régions somato-sensorielles n’est pas complètement claire et relativement peu d'études ont examiné directement l'intégration de l'information entre les régions somatiques sensorielles. Ainsi, plusieurs questions demeurent concernant la relation hiérarchique entre S1 et S2, ainsi que le rôle fonctionnel des connexions inter-hémisphériques des régions somatiques sensorielles homologues. De même, le traitement en série ou en parallèle au sein du système somatosensoriel constitue un autre élément de questionnement qui nécessite un examen plus approfondi. Le but de la présente étude était de tester un certain nombre d'hypothèses sur la causalité dans les interactions fonctionnelle entre S1 et S2, alors que les sujets recevaient des chocs électriques douloureux. Nous avons mis en place une méthode de modélisation de la connectivité, qui utilise une description de causalité de la dynamique du système, afin d'étudier les interactions entre les sites d'activation définie par un ensemble de données provenant d'une étude d'imagerie fonctionnelle. Notre paradigme est constitué de 3 session expérimentales en utilisant des chocs électriques à trois différents niveaux d’intensité, soit modérément douloureux (niveau 3), soit légèrement douloureux (niveau 2), soit complètement non douloureux (niveau 1). Par conséquent, notre paradigme nous a permis d'étudier comment l'intensité du stimulus est codé dans notre réseau d'intérêt, et comment la connectivité des différentes régions est modulée dans les conditions de stimulation différentes. Nos résultats sont en faveur du mode sériel de traitement de l’information somatosensorielle nociceptive avec un apport prédominant de la voie thalamocorticale vers S1 controlatérale au site de stimulation. Nos résultats impliquent que l'information se propage de S1 controlatéral à travers notre réseau d'intérêt composé des cortex S1 bilatéraux et S2. Notre analyse indique que la connexion S1→S2 est renforcée par la douleur, ce qui suggère que S2 est plus élevé dans la hiérarchie du traitement de la douleur que S1, conformément aux conclusions précédentes neurophysiologiques et de magnétoencéphalographie. Enfin, notre analyse fournit des preuves de l'entrée de l'information somatosensorielle dans l'hémisphère controlatéral au côté de stimulation, avec des connexions inter-hémisphériques responsable du transfert de l'information à l'hémisphère ipsilatéral. / Pain is a perceptual experience comprising many dimensions. These pain dimensions interrelate with each other and recruit neuronal networks that process the corresponding information. Elucidating the functional architecture that supports different perceptual aspects of the experience is thus, a fundamental step to our understanding of the functional role of different regions in the cerebral pain matrix that are involved in the cortical circuitry underlying the subjective experience of pain. Among various brain regions involved in the processing of nociceptive information, primary and secondary somatosensory cortices (S1 and S2) are the main areas generally associated with the processing of sensory-discriminative aspect of pain. However the functional organization in these somatosensory areas is not completely clear and relatively few studies have directly examined the integration of information among somatic sensory regions. Thus, several questions remain regarding the hierarchical relationship between S1 and S2, as well as the functional role of the inter-hemispheric connections of the homologous somatic sensory areas. Likewise, the question of serial or parallel processing within the somatosensory system is another questionable issue that requires further investigation. The purpose of the present study was to test a number of causal hypotheses regarding the functional interactions between S1 and S2, while subjects were receiving painful electric shocks. We implemented a connectivity modeling approach, which utilizes a causal description of system dynamics, in order to study the interactions among activation sites defined by a data set derived from a functional imaging study. Our paradigm consists of 3 experimental scans using electric shock stimuli, with the stimulus intensity changing from moderately painful (level 3), to slightly painful (level 2), and to completely non-painful (level 1) during the final scan. Therefore our paradigm allowed us to investigate how stimulus intensity is encoded within our network of interest, and how the connectivity of the different regions is modulated across the different stimulus conditions. Our result is in favor of serial mode of somatosensory processing with thalamocortical input to S1 contralateral to stimulation site. Thus our results implicates that pain information is propogated from S1 contralateral through our network of interest comprising of bilateral S1 and S2. Our analysis indicates that S1→S2 connection is modulated by pain, which suggests that S2 is higher on the hierarchy of pain processing than S1, in accordance with previous neurophysiological and MEG findings. Lastly, our analysis provides evidence for the entrance of somatosensory information into the hemisphere contralateral to the stimulation side, with inter-hemispheric connections responsible for the transfer of information to the ipsilateral hemisphere.

L'objectif de ce travail est de modéliser la formation, la maintenance et la réorganisation des cartes corticales somesthésiques en utilisant la théorie des champs neuronaux dynamiques. Un champ de neurones dynamique est une équation intégro-différentiel qui peut être utilisée pour décrire l'activité d'une surface corticale. Un tel champ a été utilisé pour modéliser une partie des aires 3b de la région du cortex somatosensoriel primaire et un modèle de peau a été conçu afin de fournir les entrées au modèle cortical. D'un point de vue computationel, ce modèle s'inscrit dans une démarche de calculs distribués, numériques et adaptatifs. Ce modèle s'avère en particulier capable d'expliquer la formation initiale des cartes mais aussi de rendre compte de leurs réorganisations en présence de lésions corticales ou de privation sensorielle, l'équilibre entre excitation et inhibition jouant un rôle crucial. De plus, le modèle est en adéquation avec les données neurophysiologiques de la région 3b et se trouve être capable de rendre compte de nombreux résultats expérimentaux. Enfin, il semble que l'attention joue un rôle clé dans l'organisation des champs récepteurs du cortex somato-sensoriel. Nous proposons donc, au travers de ce travail, une définition de l'attention somato-sensorielle ainsi qu'une explication de son influence sur l'organisation des cartes au travers d'un certain nombre de résultats expérimentaux. En modifiant les gains des connexions latérales, il est possible de contrôler la forme de la solution du champ, conduisant à des modifications importantes de l'étendue des champs récepteurs. Cela conduit au final au développement de zones finement cartographiées conduisant à de meilleures performances haptiques / The aim of the present work is the modeling of the formation, maintenance and reorganization of somatosensory cortical maps using the theory of dynamic neural fields. A dynamic neural field is a partial integro-differential equation that is used to model the cortical activity of a part of the cortex. Such a neural field is used in this work in order to model a part of the area 3b of the primary somatosensory cortex. In addition a skin model is used in order to provide input to the cortical model. From a computational point of view the model is able to perform distributed, numerical and adaptive computations. The model is able to explain the formation of topographic maps and their reorganization in the presence of a cortical lesion or a sensory deprivation, where balance between excitation and inhibition plays a crucial role. In addition, the model is consistent with neurophysiological data of area 3b. Finally, it has been shown that attention plays a key role in the organization of receptive fields of neurons of the somatosensory cortex. Therefore, in this work has been proposed a definition of somatosensory attention and a potential explanation of its influence on somatotopic organization through a number of experimental results. By changing the gains of lateral connections, it is possible to control the shape of the solution of the neural field. This leads to significant alterations of receptive fields sizes, resulting to a better performance during the execution of demanding haptic tasks

Les deux fonctions principales de la main sont la manipulation d’objet et l’exploration tactile. La détection du glissement, rapportée par les mécanorécepteurs de la peau glabre, est essentielle pour l’exécution de ces deux fonctions. Durant la manipulation d’objet, la détection rapide du micro-glissement (incipient slip) amène la main à augmenter la force de pince pour éviter que l’objet ne tombe. À l’opposé, le glissement est un aspect essentiel à l’exploration tactile puisqu’il favorise une plus grande acuité tactile. Pour ces deux actions, les forces normale et tangentielle exercées sur la peau permettent de décrire le glissement mais également ce qui arrive juste avant qu’il y ait glissement. Toutefois, on ignore comment ces forces contrôlées par le sujet pourraient être encodées au niveau cortical. C’est pourquoi nous avons enregistré l’activité unitaire des neurones du cortex somatosensoriel primaire (S1) durant l’exécution de deux tâches haptiques chez les primates. Dans la première tâche, deux singes devaient saisir une pastille de métal fixe et y exercer des forces de cisaillement sans glissement dans une de quatre directions orthogonales. Des 144 neurones enregistrés, 111 (77%) étaient modulés à la direction de la force de cisaillement. L’ensemble de ces vecteurs préférés s’étendait dans toutes les directions avec un arc variant de 50° à 170°. Plus de 21 de ces neurones (19%) étaient également modulés à l’intensité de la force de cisaillement. Bien que 66 neurones (59%) montraient clairement une réponse à adaptation lente et 45 autres (41%) une réponse à adaptation rapide, cette classification ne semblait pas expliquer la modulation à l’intensité et à la direction de la force de cisaillement. Ces résultats montrent que les neurones de S1 encodent simultanément la direction et l’intensité des forces même en l’absence de glissement. Dans la seconde tâche, deux singes ont parcouru différentes surfaces avec le bout des doigts à la recherche d’une cible tactile, sans feedback visuel. Durant l’exploration, les singes, comme les humains, contrôlaient les forces et la vitesse de leurs doigts dans une plage de valeurs réduite. Les surfaces à haut coefficient de friction offraient une plus grande résistance tangentielle à la peau et amenaient les singes à alléger la force de contact, normale à la peau. Par conséquent, la somme scalaire des composantes normale et tangentielle demeurait constante entre les surfaces. Ces observations démontrent que les singes contrôlent les forces normale et tangentielle qu’ils appliquent durant l’exploration tactile. Celles-ci sont également ajustées selon les propriétés de surfaces telles que la texture et la friction. Des 230 neurones enregistrés durant la tâche d’exploration tactile, 96 (42%) ont montré une fréquence de décharge instantanée reliée aux forces exercées par les doigts sur la surface. De ces neurones, 52 (54%) étaient modulés avec la force normale ou la force tangentielle bien que l’autre composante orthogonale avait peu ou pas d’influence sur la fréquence de décharge. Une autre sous-population de 44 (46%) neurones répondait au ratio entre la force normale et la force tangentielle indépendamment de l’intensité. Plus précisément, 29 (30%) neurones augmentaient et 15 (16%) autres diminuaient leur fréquence de décharge en relation avec ce ratio. Par ailleurs, environ la moitié de tous les neurones (112) étaient significativement modulés à la direction de la force tangentielle. De ces neurones, 59 (53%) répondaient à la fois à la direction et à l’intensité des forces. L’exploration de trois ou quatre différentes surfaces a permis d’évaluer l’impact du coefficient de friction sur la modulation de 102 neurones de S1. En fait, 17 (17%) neurones ont montré une augmentation de leur fréquence de décharge avec l’augmentation du coefficient de friction alors que 8 (8%) autres ont montré le comportement inverse. Par contre, 37 (36%) neurones présentaient une décharge maximale sur une surface en particulier, sans relation linéaire avec le coefficient de friction des surfaces. La classification d’adaptation rapide ou lente des neurones de S1 n’a pu être mise en relation avec la modulation aux forces et à la friction. Ces résultats montrent que la fréquence de décharge des neurones de S1 encode l’intensité des forces normale et tangentielle, le ratio entre les deux composantes et la direction du mouvement. Ces résultats montrent que le comportement d’une importante sous-population des neurones de S1 est déterminé par les forces normale et tangentielle sur la peau. La modulation aux forces présentée ici fait le pont entre les travaux évaluant les propriétés de surfaces telles que la rugosité et les études touchant à la manipulation d’objets. Ce système de référence s’applique en présence ou en absence de glissement entre la peau et la surface. Nos résultats quant à la modulation des neurones à adaptation rapide ou lente nous amènent à suggérer que cette classification découle de la manière que la peau est stimulée. Nous discuterons aussi de la possibilité que l’activité des neurones de S1 puisse inclure une composante motrice durant ces tâches sensorimotrices. Finalement, un nouveau cadre de référence tridimensionnel sera proposé pour décrire et rassembler, dans un même continuum, les différentes modulations aux forces normale et tangentielle observées dans S1 durant l’exploration tactile. / The two most important functions of the hand are object manipulation and tactile exploration. The detection of slip provided by specialized mechanoreceptors in the glabrous skin is essential for the execution of both these functions. During object manipulation, the early detection of incipient slip leads to a grip force increase in order to prevent dropping an object. Slip is also an important aspect of tactile exploration because it greatly increases the acuity of touch perception. In both actions, normal and tangential forces on the skin can describe slip itself but also what occurs just before slip. However, little is known about how these self-generated forces are encoded at the cortical level. To better understand this encoding, we recorded from single neurons in primary somatosensory cortex (S1) as monkeys executed two haptic tasks. In the first task, two monkeys grasped a stationary metal tab with a key grip and exerted shear forces, without slip, in one of four orthogonal directions. Of 144 recorded neurons, 111 (77%) had activity modulated with shear force directions. These preferred shear force vectors were distributed in every direction with tuning arcs varying from 50° to 170°. Also, more than 21 (19%) of these neurons had a firing rate correlated with shear force magnitude. Even if 66 (59%) modulated neurons showed clear slowly adapting response and 45 (41%) other neurons a rapidly adapting response, this classification failed to explain the modulation to force direction and magnitude. These results show that S1 neurons encode force direction and magnitude simultaneously even in the absence of slip. In the second task, two monkeys scanned different surfaces with the fingertips in search of a tactile target without visual feedback. During the exploration, the monkeys, like humans, carefully controlled the finger forces and speeds. High friction surfaces offered greater tangential shear force resistance to the skin that was associated with decrease of the normal contact forces. Furthermore, the scalar sum of the normal and tangential forces remained constant. These observations demonstrate that monkeys control the applied normal and tangential finger forces within a narrow range which is adjusted according to surface properties such as texture and friction. Of the 230 recorded neurons during tactile exploration, 96 (42%) showed instantaneous frequency changes in relation to finger forces. Of these, 52 (54%) were correlated with either the normal or tangential force magnitude with little or no influence from the other orthogonal force component. Another subset of 44 neurons (46%) responded to the ratio between normal and tangential forces regardless of magnitude. Namely, 29 neurons (30%) increased and 15 (16%) others decreased their discharge frequency related to this ratio, which corresponds to the coefficient of friction. Tangential force direction significantly modulated about half the recorded neurons (112). Of these, 59 (53%) responded to both direction and force magnitude. Of the 102 neurons recorded during exploration of three or more surfaces, 17 (17%) showed increased firing rate with increased surface friction and 8 (8%) presented the opposite behavior. However, 37 (36%) neurons seemed to discharge optimally for one of the surfaces without any linear relation to the surfaces’ coefficient of friction. The classification of rapidly and slowly adaptation for neuronal responses in S1 could not be associated with the modulation to forces or direction. These results show that the firing rates of S1 neurons reflect the tangential and normal force magnitude, the ratio of the two forces and the direction of finger movement. These results show that the activity of a significant subpopulation of S1 neurons is represented by normal and tangential forces on the skin. This force modulation uses a frame of reference that can be applied with or without slip. This aspect provides a link between investigations of the cortical representation of surface properties and studies on object manipulation. Our results regarding the distinction between rapidly and slowly adapting neurons leads us to suggest that this difference is a consequence of the manner in which the skin was stimulated. A potential motor component in the modulation of S1 neurons during these sensorimotor tasks is also discussed. Finally, a novel three-dimensional reference frame is proposed to describe, as a single continuum, the different modulations to forces observed in S1 during tactile exploration.

La douleur est une expérience perceptive comportant de nombreuses dimensions. Ces dimensions de douleur sont inter-reliées et recrutent des réseaux neuronaux qui traitent les informations correspondantes. L’élucidation de l'architecture fonctionnelle qui supporte les différents aspects perceptifs de l'expérience est donc une étape fondamentale pour notre compréhension du rôle fonctionnel des différentes régions de la matrice cérébrale de la douleur dans les circuits corticaux qui sous tendent l'expérience subjective de la douleur. Parmi les diverses régions du cerveau impliquées dans le traitement de l'information nociceptive, le cortex somatosensoriel primaire et secondaire (S1 et S2) sont les principales régions généralement associées au traitement de l'aspect sensori-discriminatif de la douleur. Toutefois, l'organisation fonctionnelle dans ces régions somato-sensorielles n’est pas complètement claire et relativement peu d'études ont examiné directement l'intégration de l'information entre les régions somatiques sensorielles. Ainsi, plusieurs questions demeurent concernant la relation hiérarchique entre S1 et S2, ainsi que le rôle fonctionnel des connexions inter-hémisphériques des régions somatiques sensorielles homologues. De même, le traitement en série ou en parallèle au sein du système somatosensoriel constitue un autre élément de questionnement qui nécessite un examen plus approfondi. Le but de la présente étude était de tester un certain nombre d'hypothèses sur la causalité dans les interactions fonctionnelle entre S1 et S2, alors que les sujets recevaient des chocs électriques douloureux. Nous avons mis en place une méthode de modélisation de la connectivité, qui utilise une description de causalité de la dynamique du système, afin d'étudier les interactions entre les sites d'activation définie par un ensemble de données provenant d'une étude d'imagerie fonctionnelle. Notre paradigme est constitué de 3 session expérimentales en utilisant des chocs électriques à trois différents niveaux d’intensité, soit modérément douloureux (niveau 3), soit légèrement douloureux (niveau 2), soit complètement non douloureux (niveau 1). Par conséquent, notre paradigme nous a permis d'étudier comment l'intensité du stimulus est codé dans notre réseau d'intérêt, et comment la connectivité des différentes régions est modulée dans les conditions de stimulation différentes. Nos résultats sont en faveur du mode sériel de traitement de l’information somatosensorielle nociceptive avec un apport prédominant de la voie thalamocorticale vers S1 controlatérale au site de stimulation. Nos résultats impliquent que l'information se propage de S1 controlatéral à travers notre réseau d'intérêt composé des cortex S1 bilatéraux et S2. Notre analyse indique que la connexion S1→S2 est renforcée par la douleur, ce qui suggère que S2 est plus élevé dans la hiérarchie du traitement de la douleur que S1, conformément aux conclusions précédentes neurophysiologiques et de magnétoencéphalographie. Enfin, notre analyse fournit des preuves de l'entrée de l'information somatosensorielle dans l'hémisphère controlatéral au côté de stimulation, avec des connexions inter-hémisphériques responsable du transfert de l'information à l'hémisphère ipsilatéral. / Pain is a perceptual experience comprising many dimensions. These pain dimensions interrelate with each other and recruit neuronal networks that process the corresponding information. Elucidating the functional architecture that supports different perceptual aspects of the experience is thus, a fundamental step to our understanding of the functional role of different regions in the cerebral pain matrix that are involved in the cortical circuitry underlying the subjective experience of pain. Among various brain regions involved in the processing of nociceptive information, primary and secondary somatosensory cortices (S1 and S2) are the main areas generally associated with the processing of sensory-discriminative aspect of pain. However the functional organization in these somatosensory areas is not completely clear and relatively few studies have directly examined the integration of information among somatic sensory regions. Thus, several questions remain regarding the hierarchical relationship between S1 and S2, as well as the functional role of the inter-hemispheric connections of the homologous somatic sensory areas. Likewise, the question of serial or parallel processing within the somatosensory system is another questionable issue that requires further investigation. The purpose of the present study was to test a number of causal hypotheses regarding the functional interactions between S1 and S2, while subjects were receiving painful electric shocks. We implemented a connectivity modeling approach, which utilizes a causal description of system dynamics, in order to study the interactions among activation sites defined by a data set derived from a functional imaging study. Our paradigm consists of 3 experimental scans using electric shock stimuli, with the stimulus intensity changing from moderately painful (level 3), to slightly painful (level 2), and to completely non-painful (level 1) during the final scan. Therefore our paradigm allowed us to investigate how stimulus intensity is encoded within our network of interest, and how the connectivity of the different regions is modulated across the different stimulus conditions. Our result is in favor of serial mode of somatosensory processing with thalamocortical input to S1 contralateral to stimulation site. Thus our results implicates that pain information is propogated from S1 contralateral through our network of interest comprising of bilateral S1 and S2. Our analysis indicates that S1→S2 connection is modulated by pain, which suggests that S2 is higher on the hierarchy of pain processing than S1, in accordance with previous neurophysiological and MEG findings. Lastly, our analysis provides evidence for the entrance of somatosensory information into the hemisphere contralateral to the stimulation side, with inter-hemispheric connections responsible for the transfer of information to the ipsilateral hemisphere.