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Vers les prothèses de cerveau : quand neurones artificiels et naturels dialoguent

Vers les prothèses de cerveau : quand neurones artificiels et naturels dialoguent
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Culture de neurones corticaux visible par fluorescence. En vert, membrane cellulaire et axone. En bleu, nucleus du neurone. Daisuke Ito, Author provided

Une prothèse est un système artificiel permettant de remplacer une partie du corps blessée ou manquante. De nombreux exemples viennent à l’esprit : certains sportifs en portent pour le handisport. En science-fiction, elles sont au cœur de certains personnages, comme Dark Vador. Essayez maintenant d’imaginer une prothèse qui remplace une partie d’un cerveau endommagé.

Une des difficultés est de faire communiquer la prothèse avec le corps biologique. Pour les neuroprothèses visant à réparer des lésions cérébrales, il s’agira de faire « parler » des neurones artificiels avec de vrais neurones biologiques. À cet effet, nous avons développé un nouveau prototype où des neurones artificiels transmettent des informations à des neurones biologiques et permettent leur synchronisation, le tout en temps réel. Les stimuli du système artificiel sont ainsi transformés en activités neuronales dans le système biologique.

Une nouvelle génération de neuroprothèses

Une neuroprothèse est un dispositif relié au système nerveux pouvant remplacer un organe défectueux. Ces dernières années ont vu l’apparition d’implant cochléaire (implant miniaturisé pour restaurer l’audition), de rétine artificielle et d’interface cerveaux-machine.

Ces types de neuroprothèses sont plus « simples » que ne le seraient des prothèses de cerveau, car elles ne fonctionnent que dans un sens : du capteur à la stimulation – comme la rétine ou l’implant cochléaire, ou bien du cerveau à l’activateur – comme les prothèses de bras ou le contrôle d’un bras robotisé par le cerveau.

Une des difficultés majeures est de concevoir un système en boucle fermée, de la biologie à l’artificiel et vice versa, où le système reçoit un retour selon l’action menée et peut permettre ainsi un apprentissage et un système plus fiable et précis. La deuxième difficulté réside dans la complexité du système biologique, notamment le nombre faramineux de neurones à remplacer : quelques milliers pour la rétine, plusieurs milliards dans le cerveau.

Qu’est-ce qu’un neurone artificiel ?

Il existe en fait deux types de neurones artificiels. En intelligence artificielle, on utilise souvent des neurones formels dont la modélisation est simple et rapide à exécuter sur un ordinateur. Une approche bien différente des « neurones biomimétiques », qui reproduisent la complexité de l’activité électrique du neurone vivant.

Cette activité électrique, ou plus précisément « électrochimique », a été décryptée notamment par les professeurs Hodgkin et Huxley, qui ont reçu le prix Nobel de médecine en 1963 pour leur modélisation des mécanismes ioniques d’un neurone. Ces mécanismes servent à modifier la membrane cellulaire du neurone et à créer le potentiel d’action, signature électrique d’un neurone.

Engager la communication entre neurones artificiels et biologiques

Les deux types de neurones artificiels – qu’ils soient virtuels ou matériels – reproduisent l’activité électrique des neurones biologiques, une condition de « langage » sine qua non pour engager une communication réaliste entre une population de neurones biologiques et une population de neurones artificiels.

La deuxième condition nécessaire est de permettre une communication en temps réel. En effet, les neurones biologiques attendent des réponses à leur « question », qui est composée de plusieurs potentiels d’action, les « mots » des neurones, d’une durée d’environ une ou deux millisecondes. Il est donc nécessaire que le système artificiel puisse répondre avec un délai inférieur à une milliseconde, c’est la condition pour être considéré « en temps réel ».

Voici à quoi ressemblent les neurones artificiels « biomimétiques » : il s’agit d’une puce électronique numérique.
Author provided

Mais la plupart des réseaux de neurones artificiels simulés sur ordinateurs ne permettent pas de respecter le temps biologique. Par exemple, un superordinateur peut simuler une seconde d’un cerveau de souris en plusieurs dizaines de minutes et consomme plusieurs mégawatts. En comparaison, le cerveau humain consomme environ 20 Watts. Pour y remédier, ces neurones artificiels développés en ingénierie neuromorphique sont implémentés sur une puce électronique qui permet un fonctionnement en temps réel et à faible consommation, quelques Watts, en parallélisant les calculs.

Les ingrédients pour communiquer en temps réel

Nous avons développé une des premières neuroprothèses temps réel incluant des neurones artificiels, puis nous avons décidé d’établir une communication plus précise entre le vivant et l’artificiel grâce une technique récente, l’optogénétique.

L’optogénétique associe optique et génie génétique et utilise de la lumière pour stimuler des neurones modifiés génétiquement pour qu’ils soient photosensibles. Suite à cette modification, ils fabriquent, ou « expriment », une protéine qui réagit à la lumière, l’opsine. La lumière bleue permet d’activer les neurones (augmenter la fréquence de l’activité neuronale), tandis que la lumière rouge permet de les inhiber (diminuer la fréquence de l’activité neuronale).




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L’intérêt de ce système ? Il favorise un transfert d’informations bien plus rapide et précis que la stimulation électrique utilisée dans de précédents prototypes de neuroprothèses : les électrodes utilisées pour les systèmes électriques font environ 10 micromètres de côté, et couvrent en moyenne quelques neurones. La stimulation optique se fait sur environ un micron, semblable à la taille d’un neurone biologique, et peut fonctionner à haute fréquence.

Pour concevoir cette neuroprothèse, nous avons assemblé une puce électronique contenant à la fois les neurones artificiels, les neurones biologiques modifiés génétiquement pour être photosensibles, et une source de lumière.

Traduire le langage électrique des neurones en impulsions lumineuses

La source de lumière est programmable et permet la conversion du langage électrique des neurones artificiels en image lumineuse.

Les signaux électriques des 64 neurones artificiels de la puce sont traduits en une image représentant l’état des 64 neurones. Souvenez-vous, un neurone peut être dans un état « stimulé » ou dans un état « inhibé », au repos. Un neurone artificiel dans un état « stimulé » génère de la lumière dans son carré, contrairement à un neurone au repos. L’image des neurones artificiels, composée de carrés lumineux bleus et de carrés sombres, est projetée sur une culture in vitro de neurones biologiques photosensibles qui sont stimulés par la lumière, comme ils le seraient par des neurotransmetteurs dans notre corps.

Neurones biologiques stimulés par de la lumière et contrôlés par un réseau de neurones artificiels simulationnels.

Nous enregistrons les réponses physiologiques des neurones biologiques grâce à des électrodes.

Synchronisation des activités des neurones : un premier pas vers la communication en temps réel

Les neurones biologiques montrent deux types d’activité : l’activité « spontanée », des neurones indépendants qui réagissent de temps en temps, et une forme de « synchronisation », où un ensemble de neurones réagit en chaîne.

Ces deux types d’activité peuvent être reproduits par les neurones artificiels. Nous utilisons le type « synchronisation » pour créer la communication entre le système artificiel et biologique. Lorsqu’une activité de synchronisation est détectée sur le système artificiel, une stimulation qui est l’image de cette synchronisation est envoyée sur le réseau biologique.

Ainsi, nous avons réussi à obtenir un transfert élevé d’informations entre les neurones grâce à l’intégration de dispositifs permettant de travailler en temps réel : neurones artificiels et neurones biologiques ont été synchronisés dans leurs activités, comme « fusionnés » en une seule et même population.

Ce travail a été effectué sur des cultures de neurones in vitro. Nous sommes en train de concevoir un nouveau système permettant de réaliser des expériences similaires en in vivo afin de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau. Cependant, pour de futures neuroprothèses implantables chez l’homme, la technique d’optogénétique ne serait pas utilisée, afin de ne pas modifier génétiquement les neurones.

Coupler des stimulations optogénétiques à des réseaux de neurones artificiels promet des avancées importantes en neuroscience. La résolution spatio-temporelle – parler à un ou quelques neurones, en temps réel – est un atout majeur pour étudier la communication entre neurones artificiels et biologiques, et peut-être réussir à concevoir des neuroprothèses thérapeutiques fonctionnelles chez l’Homme.

The Conversation

Timothée Levi receives funding from the European Union’s Seventh Framework Programme (ICT-FET FP7/2007-2013, FET Young Explorers scheme) under grant agreement n284772 BRAINBOW.

Paolo Bonifazi was funded by the European Union’s Seventh Framework Programme
(ICT-FET FP7/2007-2013, FET Young Explorers scheme) under grant agreement n284772 BRAINBOW (www.
brainbowproject.eu). This work has been realized within the activity of the Joint Italian-Israeli Laboratory on
Integrative Network Neuroscience financed by the Italian Ministry of Foreign Affairs (P.B., A.B.). Paolo Bonifazi
acknowledge financial support from from Ikerbasque (The Basque Foundation for Science) (P.B.) and from the
Ministerio Economia, Industria y Competitividad of Spain (grant SAF2015-69484-R (MINECO/FEDER)) (PB).



Timothée Levi, Associate Professor in Bioelectronics at LIMMS/CNRS-IIS, The University of Tokyo, and at the IMS, Université de Bordeaux

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons.

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