Un nouveau cadre développé par des chercheurs de l'Université Stanford et de l'Université de Californie à Santa Cruz peut prédire comment les neurones répondront à la stimulation électrique après avoir analysé seulement quelques minutes de données d'activité cérébrale. L'approche a atteint une précision de 90,6 % dans la prévision des réponses à des schémas de stimulation jamais vus auparavant, ce qui pourrait révolutionner des thérapies comme la stimulation cérébrale profonde et les implants rétiniens.
La Recherche
L'étude, dirigée par Amrith Lotlikar et ses collègues, a utilisé des réseaux multi-électrodes à haute densité (MEA) pour enregistrer la rétine de macaque. Ils ont collecté des centaines d'heures de données de stimulation et d'enregistrement à l'aide d'un réseau de 512 électrodes avec un espacement de 30 micromètres. L'équipe a développé une méthode pour inférer rapidement les paramètres biophysiques de modèles Hodgkin-Huxley (HH) multi-compartiments à partir de seules caractéristiques extracellulaires, en exploitant des simulations différentiables et l'inférence basée sur la simulation. Traditionnellement, l'ajustement des modèles HH nécessitait des enregistrements intracellulaires invasifs, limitant la scalabilité. Avec cette nouvelle approche, les modèles ont été ajustés en utilisant seulement quelques minutes d'enregistrement. Lorsqu'ils ont été testés sur de nouveaux schémas de stimulation multi-électrodes, les prédictions correspondaient aux réponses neuronales réelles avec une précision de 90,6 %, réduisant considérablement le besoin de tests de stimulation longs.
Pourquoi C'est Important
Pour quiconque s'intéresse au fonctionnement du cerveau ou envisage des thérapies de neurostimulation, cette recherche suggère un avenir où des protocoles de stimulation précis et personnalisés peuvent être conçus rapidement et non invasivement. Au lieu d'ajustements par essais et erreurs sur des heures, les cliniciens pourraient utiliser une brève session d'enregistrement pour construire un jumeau numérique des circuits neuronaux du patient et prédire les paramètres de stimulation optimaux. Cela pourrait améliorer les résultats pour des conditions comme la maladie de Parkinson, l'épilepsie et la perte de vision. De plus, la capacité de modéliser de grandes populations neuronales à partir de données extracellulaires ouvre des portes pour comprendre comment les réseaux de neurones traitent l'information, ce qui est au cœur de la cognition.
Ce Que Vous Pouvez Faire
Bien que cette technologie ne soit pas encore disponible pour un usage personnel, vous pouvez soutenir la santé cérébrale en pratiquant un entraînement cognitif et en vous tenant informé des avancées en neurosciences. Stimuler régulièrement votre cerveau avec des puzzles, apprendre de nouvelles compétences ou utiliser des plateformes comme IQGenio peut aider à maintenir la plasticité neuronale. De plus, si vous ou un proche envisagez des thérapies de neurostimulation, demandez à votre clinicien si des techniques de modélisation avancées sont utilisées pour personnaliser le traitement.
Source : arXiv q-bio.NC
Curieux de connaître votre propre cerveau ? Passez notre test de QI adaptatif gratuit ou essayez 306 niveaux d'entraînement cérébral.
