Notre cerveau prend en charge différentes formes d’apprentissage dans ses diverses parties. C’est par exemple le cas des ganglions de la base, un ensemble de noyaux sous-corticaux qui est impliqué dans la sélection de l’action et une forme spécifique de l’apprentissage / mémoire, la mémoire procédurale (mémoire des compétences ou d’expertise). A l’échelle du neurone unique, le support le plus plausible de l’apprentissage et de la mémoire est la plasticité synaptique, le processus par lequel l’efficacité de la communication entre deux neurones change en réponse à un pattern spécifique de conditions environnementales. Parmi les différentes formes de plasticité synaptique, la plasticité dépendante du timing des spikes (STDP) représente le fait que le poids synaptique (l’efficacité de la connexion) change en fonction du temps écoulé entre l’émission des deux potentiels d’action (spikes) présynaptiques et postsynaptiques consécutifs. Si la STDP est une forme de plasticité qui a récemment attiré beaucoup d’intérêt, on ne comprend pas encore comment elle émerge des voies de signalisation / biochimiques qui la sous-tendent. Pour répondre à cette question, nous combinons les approches expérimentales de nos collaborateurs (pharmacologie et électrophysiologie) avec la modélisation de la dynamique des réseaux de signalisation impliquées (décrite par des équations différentielles ordinaires). Après estimation des paramètres, le modèle reproduit la quasi-totalité des données expérimentales, y compris la dépendance de la STDP envers le nombre stimulations pré- et post-synaptiques appariées et son exploration pharmacologique intensive (perturbation des voies de signalisation par des produits chimiques). En outre, contrairement à ce qui était largement admis dans la communauté des neurosciences, notre modèle indique directement que le système endocannabinoïde contrôle les changements du poids synaptique de façon bi-directionnelle (augmentation et diminution). De plus, nous étudions comment une série de facteurs comme la recapture du glutamate régule la STDP. Notre modèle représente une première étape pour l’élucidation de la régulation de l’apprentissage et de la mémoire au niveau du neurone unique dans les ganglions de la base. / Our brains support various forms of learning in their various subparts. This is for instance the case of the basal ganglia, a set of subcortical nuclei that is involved in action selection and a specific form of learning / memory, procedural memory (memory of skills or expertise). At the scale of single neurons, the most plausible support of learning and memory is synaptic plasticity, the process by which the efficiency of interneuronal communication changes in response to a pattern of environmental conditions. A recent focus of research is on spike-timing dependent plasticity (STDP), whereby the relative timing of activations (spikes) of connected pre- and postsynaptic neurons, determines the synaptic weight (the efficiency of synaptic connection). Notwithstanding, the dependence of STDP on underlying signaling pathways is not yet fully understood. To address this issue, we combine experimental approaches by our collaborators (pharmacology and electrophysiology) with modeling of the implicated signaling network (described by Ordinary-Differential Equations). After parameter estimation, the model reproduces much of experimental data, including the dependence of STDP on the number of paired stimuli of pre- and postsynaptic neurons and intensive pharmacological exploration (where signaling molecules are perturbed by chemicals). Furthermore, in opposition to what was widely believed in the neuroscience community, our model directly indicates that the endocannabinoid system supports bidirectional changes of the synaptic weight (increase and decrease). Moreover, we study how a range of factors including glutamate uptake regulates STDP. We expect our model to be a starting point to the elucidation of the regulation of learning and memory in the basal-ganglia at the single neuron level.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LYSEI115 |
| Date | 02 December 2016 |
| Creators | Prokin, Ilia |
| Contributors | Lyon, Berry, Hugues |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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