Analyse spatiotemporelle de données MEA pour l'étude de la dynamique de l'activité de la moelle épinière et du tronc cérébral immatures chez la souris

par Oussama Abdoun

Thèse de doctorat en Neurosciences

Sous la direction de Blaise Yvert.

Le président du jury était Pascal Branchereau.

Les rapporteurs étaient Habib Benali, Martha Bosma.


  • Résumé

    Tous les réseaux de neurones immatures génèrent une activité dite « spontanée »qui persiste même en l’absence de toute afférence et est impliquée dans de nombreux processus développementaux. Cette activité apparaît in vitro sous formes de vagues calciques ou électriques pouvant se propager sur de grandes distances et embraser toute la préparation. Toutefois, sa dynamique a été assez peu étudiée jusqu’à présent. En vue de combler quelque peu cette lacune, nous avons utilisé des matrices de microélectrodes (MEA) pour caractériser l’activité rythmique spontanée dans la moelle épinière embryonnaire de souris, sur des préparations aigues et en culture incluant également le tronc cérébral.Les enregistrements MEA produisent des volumes de données très importants qui nécessitent des outils d’analyse performants et adaptés à l’information que l’on souhaite extraire. Nous avons donc développé des méthodes pour la détection, la classification et la cartographie des patrons spatiotemporels d’activité dans les données multicanaux. Notre approche cartographique utilise l’interpolation par splines et est orientée vers la production de cartes multimodales combinant l’activité électrique et des données anatomiques ou biochimiques (marquages). Ces méthodes d’analyse nous ont permis de décrire très précisément l’évolution de l’activité spontanée aux stades précoces (E12.5–E15.5). Nous avons également montré que, à E14.5, l’activité est initiée dans le bulbe, plus précisément dans une région riche en neurones 5-HT, suggérant un nouveau rôle des voies sérotoninergiques descendantes dans la maturation des réseaux spinaux.Enfin, nous avons analysé les mouvements embryonnaires à E14.5 et avons découvert des caractéristiques analogues à la dynamiques spatiotemporelle des activités intraspinales.

  • Titre traduit

    Spatiotemporal analysis of MEA data for the characterisation of the dynamics of developing hindbrain and spinal cord activity in the mouse


  • Résumé

    Immature neural networks generate a peculiar type of activity that persists even in the absence of electrical inputs and was termed for this reason “endogenous”or “spontaneous”. This activity is ubiquitous and was found involved in a wide range of developmental events. In vitro, it can be observed as calcium or electrical waves propagating over great distances, often invading the whole preparation,but its dynamics remain poorly described. In order to somewhat fill this gap,we used multielectrode arrays (MEAs) to characterise the spontaneous rhythmic activity in the mouse developing spinal cord, in both acute and cultured isolated hindbrain-spinal cord preparations.To extract relevant information from the massive amounts of data yielded by MEA recordings, adapted analysis tools are needed. Thus, we have developedmethods for the detection, classification and mapping of spatiotemporal patternsof activity in multichannel data. Our mapping approach is based on the thin plates pline interpolation and includes the possibility to combine maps of activity with anatomical or stained data for multimodal imaging.These methods allowed us to analyse in great detail the evolution of spontaneousactivity at early stages (E12.5–E15.5). In addition, we have localised theinitiation site of E14.5 activity in the medulla and shown that it matches a densemidline population of serotoninergic neurons, suggesting a new role for 5-HTpathways in the maturation of spinal networks. Finally, we have recorded andtracked spontaneous limb movements of E14.5 embryos and found that features of motility were consistent with patterns of spinal activity.


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