Théorie de l'apprentissage hippocampique : Modèles de connectivité fonctionnelle et de règles d'apprentissage basés sur des données lors de la formation d'attracteurs neuronaux

Hippocampal learning theory: Data-driven models of functional connectivity and learning rules during neural attractor formation

• Auteur / Autrice : Thomas Tulinski
• Direction : Simona Cocco, Rémi Monasson
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences cognitives, psychologie, linguistique, philosophie de la pensee
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2023
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Frontières de l'innovation en recherche et éducation (Paris ; 2006-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de physique de l'ENS (Paris ; 2019-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure (Paris ; 1985-....)

Mots clés

Mots clés libres

Ca3

Gyrus denté

Règle d'apprentissage

Réseaux à attracteurs

Mémoire épisodique

Ca3

Dentate gyrus

Learning rule

Attractor networks

Episodic memory

Résumé

Le stockage et le rappel de souvenirs distincts d'informations similaires sont des fonctions cérébrales essentielles qui jouent un rôle clé dans notre comportement quotidien. On pense que c'est l'hippocampe qui relève ce défi, car les souvenirs y sont stockés comme autant de configurations d'activité différentes de la population neuronale (''représentations mnésiques''). Des expériences menées sur des rongeurs ont révélé que lorsque les informations pénètrent dans l'hippocampe, de petites différences entre les environnements sont d'abord amplifiées dans le gyrus denté (DG). Les régions CA3 et CA1, situées en aval, combinent ensuite ces données distinctes avec des informations provenant d'autres régions du cerveau quant à la saillance ou au caractère inattendu de l'environnement actuel. En conséquence, soit une représentation mnésique nouvelle et distincte est stockée (discrimination neuronale, ou ''pattern separation''), soit une représentation mnésique familière existante est rappelée, même à partir d'indices partiels ou corrompus (généralisation neuronale, ou ''pattern completion'') (Allegra et al., 2020). Curieusement, le DG est également l'une des rares régions du cerveau des mammifères où de nouveaux neurones sont continuellement générés tout au long de la vie (Moreno-Jimenez et al., 2019 ; Spalding et al., 2013), y compris chez l'homme. Les cellules granuleuses nouveau-nées s'intègrent dans le circuit neuronal adulte sur une période de plusieurs semaines après la mitose. Pendant cette période d'intégration, elles sont très excitables et présentent un degré élevé de plasticité synaptique (Schmidt-Hieber et al., 2004). La découverte que des circuits neuronaux spécifiques dans le cerveau adulte sont capables d'intégrer des neurones nouveau-nés représente un nouveau principe fondamental et fascinant en neurosciences. Cependant, on ne sait toujours pas comment ces nouveaux neurones contribuent à la discrimination neuronale prononcée dans la DG et à la discrimination des comportements guidés par la mémoire. La collecte des données sera effectuée par le groupe de Schmidt-Hieber (SHg) à l'Institut Pasteur. Le SHg rejouera, modifiera et inhibera des configurations d'activité précédemment enregistrées afin d'évaluer directement leur influence sur la formation de souvenirs distincts et de décisions basées sur la mémoire. Pour atteindre cet objectif, le SHg utilisera de nouvelles technologies d'enregistrement et de stimulation entièrement optiques dans l'hippocampe de souris effectuant des tâches comportementales basées sur la mémoire en réalité virtuelle (Allegra et al., 2020). Plus précisément, le SHg cherchera à caractériser la formation et la dynamique des représentations mnésiques dans CA3. À partir de là, nous établirons des modèles computationnels et basés sur des données de l'apprentissage par le complexe hippocampique (Gomez Ocadiz et al., 2022). Nos modèles permettront de caractériser quantitativement les réseaux de connectivité fonctionnelle dans CA3 ainsi que les configurations d'activité correspondantes tout au long de l'apprentissage. Nous nous attendons également à ce que nos modèles mettent en lumière la fonction computationnelle des neurones nés à l'âge adulte dans les capacités de discrimination du DG, puisque leur forte excitabilité et leur plasticité élevée suggèrent un rôle critique dans la représentation des informations contextuelles saillantes, cruciales pour la production de sorties distinctes dans le CA3.

The storage and recall of distinct memories of similar information are essential brain functions that play a key role in our everyday behavior. The hippocampus is thought to meet this challenge, as memories are stored there as different patterns of neural population activity (''memory representations''). Experiments on rodents have shown that when information enters the hippocampus, small differences between environments are first amplified in the dentate gyrus (DG). The downstream CA3 and CA1 regions then combine this distinct data with information from other brain regions about the salience or unexpectedness of the current environment. As a result, either a new and distinct memory representation is stored (neuronal discrimination, or ''pattern separation''), or an existing familiar memory representation is recalled, even from partial or corrupted cues (neuronal generalization, or ''pattern completion'') (Allegra et al., 2020). Curiously, the DG is also one of the few regions of the mammalian brain where new neurons are continuously generated throughout life (Moreno-Jimenez et al., 2019; Spalding et al., 2013), including in humans. Newborn granule cells integrate into the adult neuronal circuit over a period of several weeks after mitosis. During this integration period, they are highly excitable and exhibit a high degree of synaptic plasticity (Schmidt-Hieber et al., 2004). The discovery that specific neural circuits in the adult brain are capable of integrating newborn neurons represents a fundamental and fascinating new principle in neuroscience. However, it remains unclear how these new neurons contribute to the pronounced neuronal discrimination in the DG and to the discrimination of memory-driven behaviors. Data collection will be carried out by the Schmidt-Hieber group (SHg) at the Institut Pasteur. The SHg will replay, modify and inhibit previously recorded patterns of activity in order to directly assess their influence on the formation of distinct memories and memory-based decisions. To achieve this goal, SHg will use novel all-optical recording and stimulation technologies in the hippocampus of mice performing memory-based behavioral tasks in virtual reality (Allegra et al., 2020). More specifically, SHg will seek to characterize the formation and dynamics of memory representations in CA3. From this, we will establish computational and data-driven models of learning by the hippocampal complex (Gomez Ocadiz et al., 2022). Our models will enable us to quantitatively characterize functional connectivity networks in CA3 as well as the corresponding patterns of activity throughout learning. We also expect our models to shed light on the computational function of adult-born neurons in DG discrimination abilities, since their high excitability and plasticity suggest a critical role in the representation of salient contextual information, crucial for the production of distinct outputs in CA3.