Comment les neurones de la rétines implémentent le traitement de l'information visuelle ?

How do retinal neurones implement visual information processing ?

• Auteur / Autrice : Guilhem Glaziou
• Direction : Olivier Marre
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2023
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de la Vision
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Transmission de l'information visuelle : codage et restauration visuelle

Mots clés

Mots clés libres

Neuroscience

Rétine

Cellules bipolaires

Imagerie 2-photons

Électrophysiologie

Neuroscience

Retina

Bipolar cells

2-photon imaging

Electrophysiologie

Résumé

Comprendre comment les différents types de neurones se connectent entre eux dans les systèmes sensoriels pour extraire des caractéristiques spécifiques des entrées sensorielles est un défi majeur. La rétine constitue un système idéal pour étudier cette question. Des études récentes ont caractérisé les différents types de cellules au sein du circuit rétinien de la souris en utilisant une combinaison d'approches génétiques, anatomiques et fonctionnelles (Bae et al., 2018 ; Sanes et al., 2016 ; Baden et al., 2016 ; Goetz et al., 2022). La rétine comprend trois types de photorécepteurs, un type de cellule horizontale, quinze types de cellules bipolaires, plus de soixante-trois types de cellules amacrines et plus de quarante types de cellules ganglionnaires qui innervent la rétine de manière distincte (Fig.1a) (Bae et al., 2018 ; Yan et al., 2020 ; Rheaume et al., 2018). Les études menées au cours des dernières décennies ont révélé que la rétine n'est pas une simple caméra, mais plutôt un système complexe qui effectue des calculs non linéaires. Les cellules ganglionnaires, en particulier, présentent des réponses sélectives à la direction du mouvement (Barlow & Levick, 1965 ; Kim et al., 2015), aux stimuli imminents (Munch et al., 2009) ou au contraste (Goldin et al., 2022). Il a été démontré que la cellule ganglionnaire alpha ON estime le contraste et se comporte comme un détecteur de mouvement, détectant des détails plus fins que le centre de son champ réceptif (Demb et al., 2001 ; Enroth-Cugell & Robson, 1966 ; Krieger et al., 2017 ; Schwartz et al., 2012 ; Karamanlis & Gollisch, 2021 ; Turner & Rieke, 2016 ; Grimes et al., 2014). Cependant, un modèle linéaire ne permet pas de prédire sa réponse aux images naturelles. Pour modéliser son intégration spatiale des stimuli visuels, un réseau à deux couches a été proposé (Schwartz et al., 2012 ; Grimes et al., 2014 ; Turner & Rieke, 2016 ; Karamanlis & Gollisch, 2021). Néanmoins, l'implémentation de la première couche dans le circuit rétinien reste peu claire. Ce projet vise à combler le fossé entre les types de cellules et leur fonction en disséquant le circuit rétinien responsable du calcul non linéaire effectué par les cellules ganglionnaires alpha ON. L'objectif principal est de déterminer laquelle des trois hypothèses proposées décrit le mieux la réalité sous-jacente. Pour ce faire, les cellules ganglionnaires seront enregistrées à l'aide de réseaux multi-électrodes (MEA). Simultanément, l'activité des cellules bipolaires sera accessible, en se concentrant particulièrement sur la cellule bipolaire ON de type 6, qui fournit une entrée excitatrice significative aux cellules ganglionnaires alpha ON (Schwartz et al., 2012 ; Tien et al., 2017). Des techniques optogénétiques seront employées pour moduler sélectivement l'activité des cellules bipolaires ON, ce qui permettra d'explorer leur impact sur les réponses des cellules ganglionnaires. Le plan de recherche comprend deux séries d'expériences. Premièrement, en bloquant les photorécepteurs et en stimulant sélectivement les opsines sensibles à la lumière exprimées dans les cellules bipolaires, la linéarité de l'intégration de la réponse sera évaluée (c'est-à-dire en déterminant si la réponse combinée à plusieurs cellules bipolaires stimulées simultanément est égale à la somme des réponses individuelles). La deuxième série d'expériences vise à vérifier si la rectification se produit à la synapse entre les cellules bipolaires et les cellules ganglionnaires. La dépolarisation optogénétique des cellules bipolaires devrait les conduire au-delà du seuil de rectification, linéarisant la synapse cellule bipolaire-cellule ganglionnaire (Turner & Rieke, 2018). La stimulation visuelle à l'aide d'images naturelles et la dépolarisation optogénétique des cellules bipolaires seront menées simultanément pour étudier cette hypothèse. Les résultats du projet contribueront à élucider le traitement des images naturelles par les couches moyennes de la rétine et à comprendre la mise en œuvre d'un calcul non linéaire clé dans les cellules ganglionnaires alpha ON. En outre, l'étude mettra en lumière la manière dont les modèles abstraits de réseaux neuronaux peuvent être réalisés par des réseaux biologiques. Cette recherche a le potentiel d'apporter des avancées significatives dans le domaine des neurosciences visuelles.

Understanding how different types of neurons wire together in sensory systems to extract specific features from sensory inputs is a major challenge. The retina provides an ideal system to investigate this issue. Recent studies have characterized the various cell types within the mouse retinal circuit using a combination of genetic, anatomical, and functional approaches (Bae et al., 2018; Sanes et al., 2016; Baden et al., 2016; Goetz et al., 2022). The retina comprises three photoreceptor types, one horizontal cell type, fifteen bipolar cell types, over sixty-three amacrine cell types, and more than forty ganglion cell types that innervate the retina distinctively (Fig.1a) (Bae et al., 2018; Yan et al., 2020; Rheaume et al., 2018). Studies over the past decades have revealed that the retina is not just a simple camera, but rather a complex system that performs non-linear computations. Ganglion cells, in particular, exhibit selective responses to motion direction (Barlow & Levick, 1965; Kim et al., 2015), looming stimuli (Munch et al., 2009), or contrast (Goldin et al., 2022). The ON alpha ganglion cell has been shown to estimate contrast and behave like a motion detector, detecting details finer than its receptive field center (Demb et al., 2001; Enroth-Cugell & Robson, 1966; Krieger et al., 2017; Schwartz et al., 2012; Karamanlis & Gollisch, 2021; Turner & Rieke, 2016; Grimes et al., 2014). However, a linear model fails to predict its response to natural images. To model its spatial integration of visual stimuli, a two-layer network has been proposed (Schwartz et al., 2012; Grimes et al., 2014; Turner & Rieke, 2016; Karamanlis & Gollisch, 2021). Nevertheless, the implementation of the first layer in the retinal circuit remains unclear. This project aims to bridge the gap between cell types and cell function by dissecting the retinal circuit responsible for the non-linear computation performed by ON alpha ganglion cells. The main objective is to determine which of the three hypotheses proposed best describes the underlying reality. To achieve this, ganglion cells will be recorded using multi-electrode arrays (MEA). Simultaneously, bipolar cell activity will be accessed, particularly focusing on the ON bipolar cell type 6, which provides a significant excitatory input to ON alpha ganglion cells (Schwartz et al., 2012; Tien et al., 2017). Optogenetic techniques will be employed to modulate the activity of ON bipolar cells selectively, enabling the exploration of their impact on ganglion cell responses. The research plan involves two sets of experiments. First, by blocking photoreceptors and selectively stimulating light-sensitive opsins expressed in bipolar cells, the linearity of response integration will be assessed (i.e., determining if the combined response to multiple simultaneously stimulated bipolar cells equals the sum of individual responses). The second set of experiments aims to test if the rectification occurs at the synapse between bipolar and ganglion cells. Optogenetic depolarization of bipolar cells is expected to drive them beyond the rectification threshold, linearizing the bipolar cell-ganglion cell synapse (Turner & Rieke, 2018). Visual stimulation using natural images and optogenetic depolarization of bipolar cells will be conducted simultaneously to investigate this hypothesis. The project's findings will contribute to unraveling the processing of natural images by the middle layers of the retina and understanding the implementation of a key non-linear computation in ON alpha ganglion cells. Additionally, the study will shed light on how abstract neural network models can be realized by biological networks. This research has the potential to make significant advancements in the field of visual neuroscience.