Etude de la relation entre activité et structure d'un réseau de neurones en développement

Activity and morphology of neuronal cultures : a study on spatio-temporal patterns of activity in neuronal networks and neurons morphology in 2D cultures

• Auteur / Autrice : Mallory Dazza
• Direction : Samuel Bottani, Catherine Villard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance le 22/07/2021
• Etablissement(s) : Université Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Physique en Île-de-France (Paris ; 2014-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Matière & Systèmes Complexes (Paris ; 2001-....)
• Jury : Président / Présidente : Julien Derr
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Samuel Bottani, Catherine Villard, Julien Derr, Païkan Marcaggi, Lucilla De Arcangelis, Alain Destexhe, Anna Levina
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Païkan Marcaggi, Lucilla De Arcangelis

Mots clés

Mots clés contrôlés

Nucléation

Morphologie (biologie)

Neurones

Dynamique

Réseaux neuronaux (physiologie)

Mots clés libres

Culture de neurones

Bouffées

Avalanche

Propagation

Phase

Neurons

Culture

Network

Morphology

Bursts

Avalanche

Nucleation

Dynamics

Propagation

Phase

Résumé

L’objectif de mon étude est de comprendre la relation entre la structure spatiale d’un réseau de neurones à deux dimensions et l’activité, soit mesurée expérimentalement soit résolu par des modèles mathématiques. La partie théorique porte sur le comportement spatio-temporel des bouffées d’activité d’une culture de neurones et est basée sur deux modèles. Un premier, statique, de type percolation à quorum et un second dynamique du type "adaptive exponential integrate-and-fire". En utilisant un modèle de réseau inscrit dans l’espace 2D et une phase spécifiquement adaptée à une activité sous forme de potentiel d’action nous arrivons à mettre en évidence des caractéristiques spécifiques de l’activité : temps et longueur caractéristiques, vitesse de propagation, zone et neurone initiateurs (leader), etc... Ces propriétés nous permettent de mieux comprendre les mécanismes fondamentaux de l’initiation des bouffées d’activité dans les cultures et leurs relations avec le réseau spatial. J’étudie la transition de phase du modèle de Quorum Percolation au sein de réseau spatiaux et identifie une transition entre deux dynamiques de propagation spatiales. La seconde partie de ma thèse, de nature expérimentale, vise l’exploration du réseau spatial en culture et la quantification de la morphologie de neurones corticaux. En effet, alors même que différentes études théoriques indiquent clairement que les corrélations spatiales sont déterminantes pour la dynamique collective dans les cultures, la structure des réseaux reste encore très mal élucidée. Après quelques jours de croissance in vitro il est impossible d’observer une cellule unique, noyée dans l’ensemble de la culture. En utilisant une infection virale en quantité précisément contrôlée, permettant l’expression de la protéine fluorescente GFP, nous arrivons à observer une cellule unique dans un réseau biologique. Nous pouvons ainsi suivre la croissance de cellule unique par imagerie confocale. Ces images sont par la suite analysées automatiquement par un programme python permettant de quantifier précisément la morphologie de neurones corticaux in vitro. Ces mesures sont un outil précieux pour nourrir les modèles de réseaux spatiaux, mais également pour le design d’environnement microfluidique dont l’objectif est le contrôle de la morphologie. Par une modélisation simple de la connectivité du réseau, j’établis un ordre de grandeur de la longueur de connexion. L’analyse morphologique des neurites révèle deux régimes de longueur différents, dont l’origine encore mal identifiée pourrait permettre de quantifier le rôle des interactions cellules-cellules dans la morphologie des neurones.

The goal of my thesis is to understand the relationship between neuronal network structures and spatio-temporal dynamics of neurons’ activity, either recorded in vitro, or simulated with mathematical models. My work focuses on neuronal cultures, as these experimental set-ups are increasingly studied in technical applications, but lack detailed theoretical characterisation and understanding. The theoretical modeling involves two levels of interests: the activity and the establishment of connections in neuronal cultures. I was interested in two different models of activity: the static quorum percolation model and the dynamical adaptive exponential integrate and fire. Network connectome of neuronal culture is taken into account with a network embedded in the two-dimensional space. I investigate the phase transition of the Quorum Percolation Model and identify a transition between 2 types of propagating dynamics. With a phase specifically designed to investigate neuronal activity, I propose a novel method to analyse and identify the periodic bursting regime both in time and space. This analysis reveals specific characteristics of bursting initiation that help us in the understanding of the fundamental principles that relate the spatial network and the collective neuronal activity. The second part of my thesis is experimental: the goal is to investigate and quantify neurons morphology in 2D cultures. Indeed, although many studies indicate that spatial correlations are a key parameter to understand the propagating bursting dynamics in culture, the underlying network structure is poorly characterized. The challenge is to observe a single cell in a culture dense biological medium. With viral infection, controlled in its quantity, we were able to observe individual cells, expressing the green fluorescent protein, in a complex biological environment. The confocal images are automatically processed with a python program able to extract and quantify neurites’ morphology. Such measurements will be of great help in order to refine theoretical network models, and for future microfluidic devices that aim at controlling the network structure. I identify two regimes in the correlation of neurite path showing the interaction between neurite stiffness and adhesion to its environment and estimate the average connection length in a biological network with a simple toy model.