Modélisation des bases neuronales de la mémoire de travail paramétrique dans le cortex préfrontal

par Guillaume Rodriguez

Thèse de doctorat en Neurosciences computationnelles

Sous la direction de Bruno Delord.

Soutenue le 20-10-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris) , en partenariat avec Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (laboratoire) .

Le jury était composé de Frédéric Alexandre, Thierry Bal, Hugues Berry, Bruno Cessac, Philippe Faure.


  • Résumé

    La mémoire de travail paramétrique - la capacité fondamentale à maintenir et à manipuler des informations quantitatives de façon transitoire - est essentielle à de nombreuses fonctions centrales (perception, action, décision, contrôle comportemental, cognition). À l'échelle des neurones du cortex préfrontal, la mémoire de travail paramétrique s'exprime au travers d'activités persistantes de fréquence gradée (multistabilité) codant l'amplitude d'informations quantitatives passées (p.ex. une quantité psychophysique, un nombre d'items), dont l'origine causale demeure incomprise. En simulant des modèles biophysiques détaillés et en analysant formellement leur version simplifiée, j'ai 1) étudié les propriétés de mémoire cellulaire de neurones de couche V du cortex préfrontal, munis de courants supraliminaires, et 2) évalué le rôle possible de ces propriétés dans les processus de maintien gradé de l'activité persistante au sein des réseaux récurrents préfrontaux. Ces modèles réalistes m'ont permis de proposer 1) l'existence d'une forme particulière de bistabilité cellulaire flexible, dont l'expression est conditionnée à l'historique de régulation des propriétés intrinsèques et à la nature de la stimulation perçue (présent) et 2) que cette bistabilité cellulaire peut, par son interaction avec la réverbération d'activité synaptique, participer à l'émergence des dynamiques collectives persistantes gradées des réseaux préfrontaux, le corrélât neuronal de la mémoire de travail paramétrique.

  • Titre traduit

    Modeling of the neuronal basis of parametric working memory in the prefrontal cortex


  • Résumé

    Parametric working memory – the fundamental ability to maintain and manipulate quantitative information transiently – is critical to many core brain functions (perception, action, decision, behavioral control, cognition). Across neurons of the prefrontal cortex, parametric working memory is expressed through persistent graded activities (multistability) encoding the amplitude of past quantitative information (e.g. a psychophysical quantity, a number of items). The causal origin of this multistability remains unclear. Using biophysical and analytical models, I first studied the mnemonic properties of individual neurons endowed with supraliminar conductances. I then evaluated the possible role of these properties in maintaining persistent graded activities in prefrontal recurrent networks. These realistic models suggest 1) the existence of a flexible form of cellular bistability, conditioned to the historical regulation of the intrinsic properties and the nature of the stimulation and 2) that this cellular bistability could participate, in interaction with synaptic reverberation, to the emergence of persistent graded collective dynamics in prefrontal networks, the neural correlate of parametric working memory.


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