Comment des classes spécifiques de cellules rétiniennes contribuent à la vision : un modèle computationnel

How specific classes of retinal cells contribute to vision : a computational model

• Auteur / Autrice : Evgenia Kartsaki
• Direction : Bruno Cessac, Evelyne Sernagor, Gerrit Hilgen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 17/03/2022
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur en cotutelle avec Newcastle University (Newcastle upon Tyne, Royaume-Uni)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Marre
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Marre, Anya Hurlbert, Matthias Hennig, Mathieu Desroches
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Anya Hurlbert, Matthias Hennig

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation par ordinateur

Modèles mathématiques

Cellules ganglionnaires de la rétine

Mots clés libres

Rétine

Modélisation

Simulations

Connectivité

Retina

Modelling

Simulations

Connectivity

Résumé

Le cerveau humain peut recréer des images en combinant des flux parallèles d'informations émis par environ un million de cellules ganglionnaires rétiniennes (RGCs). Les RGCs présentent une étonnante diversité fonctionnelle, anatomique et moléculaire et leurs préférences pour des caractéristiques particulières d'une scène visuelle (contraste, mouvement, etc.) peuvent être attribuées aux modèles de connectivité synaptique des circuits rétiniens amont ainsi que des caractéristiques intrinsèques (telles que l'expression des gènes, les caractéristiques morphologiques, les propriétés membranaires). Cependant, la manière dont ces différents attributs donnent naissance à des groupes fonctionnels distincts est encore largement inconnue. Dans cette thèse,nous avons étudié les propriétés fonctionnelles de sous-groupes spécifiques de RGCs, partageant l'expression de certains gènes, en appliquant des approches expérimentales et théoriques pour contrôler leur activité neuronale en utilisant la pharmacogénétique. Nous avons émis l'hypothèse que la modification de leur activité peut non seulement affecter leur réponse mais aussi leur activité collective, soulignant ainsi leur rôle dans le codage de scènes visuelles effectué au niveau de populations neuronales.Pour explorer cette hypothèse, nous avons travaillé sur trois axes principaux :1.Caractérisation générale de la réponse des RGCs en condition de contrôle et lorsque leur activité est altérée par la pharmacogénétique.2.Développement d'un modèle mathématique, contraint par des données empiriques, pour explorer la structure des circuits sous-tendant la diversité fonctionnelle.3.Simulations à grande échelle du modèle sur Macular, une nouvelle plate-forme, dont le but est d'explorer le comportement rétinien à travers des stimulations visuelles complexes.Dans ce contexte, nous avons analysé les réponses lumineuses enregistrées à partir des RGCs de souris et nous avons identifié des cellules des types distincts qui répondent de diverses manières lorsque leur activité est pharmacologiquement modifiée. Nous avons émis l'hypothèse que ces divers modèles de réponse peuvent résulter d'interactions latérales entre les différents types de RGCs. Nous avons testé cette hypothèse au moyen de la définition du modèle, de l'analyse mathématique, et des simulations numériques et avons illustré le rôle des modèles de connectivité dans le comportement du système. Nos travaux suggèrent des mécanismes physiologiques possibles sous-tendant la variabilité des réponses des RGC en mettant l'accent sur le rôle de la connectivité latérale sur la réponse rétinienne.

The human brain can recreate images by combining parallel streams of information emitted by about one million retinal ganglion cells (RGCs). RGCs exhibit an astonishing functional,anatomical, and molecular diversity and their preference for particular features of the visual scene(contrast, motion, etc.) can be attributed to synaptic connectivity patterns from upstream retinal circuits as well as intrinsic characteristics (such as gene expression, morphological features,membrane properties). However, how these different attributes give rise to distinct functional groups is still largely unknown. In this thesis, we investigated the functional properties of specific RGCs subgroups, sharing gene expression, by applying experimental and theoretical approaches to control their neuronal activity using pharmacogenetics. We hypothesised that modifying their activity may not only affect their individual response but also their concerted activity, thereby elucidating their role in population encoding of visual scenes.To explore this hypothesis, we worked on three main axes:1.General response characterisation of RGCs in control condition and when their activity is altered through pharmacogenetics.2.Development of a mathematical model, constrained by empirical data, to unravel the circuit wiring underlying functional diversity.3.Large-scale simulations of the model on Macular, a novel simulation platform, to explore retinal behaviour to complex stimuli.In this context, we analysed light responses recorded from mouse RGCs and we identified distinct cell types that respond in diverse patterns when their activity is pharmacologically modified. We hypothesised that these various response patterns may arise from lateral interactions between the different RGC types. We tested this hypothesis by means of model definition,mathematical analysis, and numerical simulations and illustrated the role of connectivity patterns in the behaviour of the system. Taken together, our work suggests possible physiological mechanisms underlying the variability of RGCs responses with an emphasis on the role of lateral connectivity on the retinal response.