Functional characterization of Amygdala projections to motor related cortices during adaptive action-selection

par Vladimir Kouskoff

Thèse de doctorat en Neurosciences

Sous la direction de Frédéric Gambino.

Soutenue le 30-03-2021

à Bordeaux , dans le cadre de École doctorale Sciences de la vie et de la santé , en partenariat avec Institut Interdisciplinaire de Neurosciences (Bordeaux) (laboratoire) .

Le président du jury était Mathieu Wolff.

Le jury était composé de Frédéric Gambino, Mathieu Wolff, Daniela Popa, Ingrid Bureau, Arthur Leblois.

Les rapporteurs étaient Daniela Popa, Ingrid Bureau.

  • Titre traduit

    Caractérisation fonctionnelle des projections de l'Amygdale vers les zones motrices du cortex frontal lors de l'action-sélection adaptative


  • Résumé

    Les animaux sont confrontés quotidiennement à des situations complexes qui exigent des réponses adaptées pour survivre. Le processus d'évaluation des actions disponibles et de sélection de celle qui semble la plus pertinente est appelé "action-sélection". Il nécessite la construction préalable d'un modèle mental fin qui associe les actions à leurs conséquences, souvent par un processus d'apprentissage par renforcement. Malgré la collecte de données montrant des activités neuronales en corrélation avec le choix dans plusieurs régions du cerveau, le circuit et les mécanismes neuronaux qui sélectionnent les actions restent discutés. Des études récentes mettent en évidence le cortex moteur secondaire (MOs), à l'interface de l'intégration sensorielle et du traitement moteur, comme un candidat crédible pour le calcul de l’action-sélection. En effet, des états d'activité neuronale prédisant le choix ont été dévoilés dans le MOs des rongeurs et son inactivation a pour effet de biaiser la sélection des actions. Ces études ont presque exclusivement porté sur des animaux experts, ainsi les informations sur la manière dont les actions sont encodées chez les animaux naïfs et pendant l'apprentissage font encore défaut. Dans une première étude (Aime*, Augusto*, Kouskoff et al., 2020), nous avons souligné que le MOs reçoit des afférences de l'Amygdale Basolatérale (BLA), une structure connue pour son importance dans l'apprentissage associatif. Nous avons montré que les afférences de la BLA au MOs facilitent la discrimination de sons associés à différentes conséquences dans un contexte d’apprentissage associatif de peur. De la même manière, il est facile d’imaginer que la BLA puisse fournir des signaux associatifs au MOs afin d’aider à discriminer les actions ayant des valeurs positives.Un objectif majeur de cette étude doctorale est la caractérisation du rôle des projections de la BLA vers le MOs pendant l'apprentissage d'actions menant à une récompense. Pour atteindre cet objectif, nous avons d'abord développé un paradigme de sélection d'actions non guidé menant à une récompense pour souris en tête restreinte. Cela nous permet, par microscopie à deux photons, l’acquisition chronique de compartiments neuronaux au cours des différentes étapes de l'apprentissage. A l’aide d'imagerie-calcique somatique et d'optogénétique, nous avons mis en évidence l'implication du MOs dans l'exécution de 10 cette tâche comportementale. Ensuite, nous avons également imagé et analysé l'activité de boutons synaptiques de la BLA au sein du MOs au long des semaines de la tâche comportementale, un défi technique (en raison de la taille des boutons et de la faible amplitude des signaux) rarement entrepris jusqu'à présent. Dans l'ensemble, les résultats présentés dans cette thèse fournissent de nouvelles preuves du rôle du MOs dans l’action-sélection et de l'importance des projections de la BLA vers le MOs lors d'apprentissages associatifs.


  • Résumé

    Animals daily face complex situations that require adapted responses for surviving. The process of evaluating the available actions and selecting the one that appears the most relevant is called “action-selection”. It requires prior building of a fine mental model that associate actions to their outcomes, often via a process of “reinforcement learning”. Despite pieces of evidence about several brain regions with neural activity correlating with choice, the circuit and neuronal mechanisms that select actions remain discussed. Recent studies highlight the secondary motor cortex (MOs), at the interface of sensory integration and motor processing, as a credible candidate for computing action-selection. Indeed, neural activity states predicting choice have been unveiled in the MOs of rodents and its inactivation biases the selection of actions. These studies almost exclusively focused on expert animals but information about how actions are encoded in naive animals and during learning are still lacking. In a first study (Aime*, Augusto*, Kouskoff et al., 2020), we have highlighted that the MOs receives inputs from the Basolateral Amygdala (BLA), a structure known for its importance in associative learning. We have shown that BLA inputs to the MOs facilitate the discrimination of sounds associated to different outcomes in the context of associative fear learning. In a similar way, one could imagine that the BLA provides associative signals to help MOs discriminate actions with positive values. A major aim of the present doctoral work is the characterization of the role of these BLA- to-MOs projections during the learning of rewarding actions. To address this goal, we first developed a rewarding, self-driven action-selection paradigm for head-restrained mice allowing chronic two-photon microscopy of neuronal compartments through the different steps of learning. Using somatic calcium imaging and optogenetic, we have highlighted the implication of MOs in performing the task. Then, we have imaged and analyzed the activity of specific BLA boutons connecting to MOs over weeks of behavior, a technical challenge (because of the small size of boutons and weak signals) rarely undertaken so far. Altogether, the results presented in this thesis provide both novel evidences for the role of MOs in action-selection and for the importance of BLA to MOs projections for associative learning



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