Traitement prédictif d'information sensorielle tactile dans des souris engagées dans une tâche de locomotion

Predictive processing of tactile sensory information in mice engaged in a locomotion task

• Auteur / Autrice : Max Chalabi prat
• Direction : Isabelle Férézou, Daniel Shulz
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de la vie et de la santé
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Signalisations et réseaux intégratifs en biologie
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des Neurosciences Paris-Saclay
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Traitement sensori-moteur et plasticité
• Partenaire(s) de recherche : référent : Université Paris-Saclay. Faculté de médecine (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Cortex cérébral

Imagerie fonctionnelle

Perception sensorielle tactile

Comportement

Functional imaging

Behaviour

Tactile sensory Perception

Cerebral cortex

Résumé

La capacité du système nerveux central des mammifères à adapter en permanence les commandes motrices de manière à optimiser le comportement en fonction du contexte ne repose pas seulement sur une analyse efficace du flux sensoriel entrant. Nous pensons en effet que le cortex cérébral est capable, à partir des expériences passées, de construire un modèle dynamique de nos interactions avec l'environnement qui permet d'anticiper les entrées sensorielles futures en fonction du contexte et des commandes motrices en cours. La perception sensorielle impliquerait alors une comparaison continue, en temps réel, des entrées sensorielles attendues avec celles réellement reçues. Les signaux d'erreurs générés en cas de déviance entre ces deux types d'informations permettraient une mise à jour du modèle interne de manière à optimiser les futures prédictions. Ce projet doctoral vise à mieux comprendre les bases neuronales de ce modèle prédictif de la perception sensorielle, en utilisant pour modèle le système tacile, vibrissal, de la souris. Dans cet objectif, l'activité du cortex somatosensoriel primaire sera enregistrée, par imagerie optique fibrée, au cours d'une tâche de locomotion où les souris doivent éviter des obstacles sur un parcours, dans l'obscurité. Nous analyserons les dynamiques spatiotemporelles de l'activité corticale évoquée par le contact des vibrisses avec les obstacles dans cet environnement familier, mais aussi lorsque ce celui-ci est modifié par surprise, soit par la suppression soit par le changement de position d'un obstacle sur le parcours de l'animal. Cette configuration expérimentale unique devrait nous permettre de révéler à la fois les dynamiques neuronales à l'œuvre lors de la collecte d'informations tactiles dans un environnement familier, mais aussi celles impliquées dans la mise à jour d'un modèle interne de l'environnement.

The ability of the mammalian central nervous system to constantly adapt motor commands to optimise behaviour according to the context is not only based on an efficient analysis of the incoming sensory flow. Indeed, we believe that the cerebral cortex is able, based on past experiences, to construct a dynamic model of our interactions with the environment which allows us to anticipate future sensory inputs according to the context and ongoing motor commands. Sensory perception would therefore imply a continuous comparison, in real time, of the expected sensory inputs with those actually received. The error signals generated in the event of deviation between these two types of information would allow the internal model to be updated in order to optimise future predictions. This doctoral project aims to better understand the neural bases of this predictive model of sensory perception, using the tacile vibrissal system of the mouse as a model. In this objective, the activity of the primary somatosensory cortex will be recorded by optical imaging through a bundle of optical fibers, during a locomotion task where mice have to avoid obstacles on a path in the dark. We will analyse the spatiotemporal dynamics of the cortical activity evoked by the contact of the vibrissae with the obstacles in this familiar environment, but also when the environment is modified by surprise, either by the removal or the change of position of an obstacle on the animal's path. This unique experimental configuration should allow us to reveal both the neural dynamics at work when collecting tactile information in a familiar environment, but also those involved in updating an internal model of the environment.