Thèse de doctorat en Informatique. Sciences cognitives
Sous la direction de Philippe Tarroux et de Jean-Marc Edeline.
Soutenue en 2006
à Paris 11 , en partenariat avec Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne) (autre partenaire) .
Un des objectifs des neurosciences computationelles consiste à élucider le code neuronal utilisé dans le système nerveux central pour représenter l’information et élaborer des réponses adaptées à ces stimuli. Tandis que le taux de décharge des neurones reste très utilisé dans les travaux explorant les relations entre activité neuronale et fonctions cognitives, de plus en plus de recherches montrent que les aspects temporels des décharges neuronales pourraient constituer un code rapide et efficace de l’information. J’ai étudié des enregistrements électrophysiologiques collectés dans une structure du cerveau de canaris impliquée dans la perception et la production des chants. Alors qu’une minorité de ces neurones sont sélectifs pour le propre chant de l’oiseau en terme de taux de décharge, les réponses d’une majorité d’entre eux portent l’information nécessaire à la discrimination entre le propre chant et son inverse, cette information étant majoritairement portée par les aspects temporels des décharges. Nous avons ensuite analysé des enregistrements obtenus dans le système thalamocortical de cobayes lors de la présentation de vocalisations conspécifiques. Alors que ces stimuli déclenchent des réponses similaires du point de vue du nombre de PA, la quantité d’information transmise par l’organisation temporelle des PA est importante. Tant dans le système thalamocortical que dans un noyau sensorimoteur, les neurones semblent donc émettre des séquences de PA dont l’organisation temporelle est bien mieux corrélée avec les stimuli que le nombre de PA. Cette propriété dynamique de l’activité neuronale pourrait donc être impliquée dans la perception de stimuli naturels.
An investigation of the neural code involved in the perception of natural communication signals
A major goal in computational neuroscience is to understand the neural code used to represent perceptual information and elaborate appropriate motor responses. Whereas most of the researches about relationships between neural activity and cognitives functions still focus on the discharge rate, a growing number of studies show that spike timing could constitute a rapid and efficient neural code. We studied spike trains recorded in the HVC nucleus, brain’s structure involved in the perception and the production of songs in songbirds. Whereas a minority of neurons were selective in terms of spike rate, it appeared that spike timing carried the information required to disriminate between the bird’s own song and its reverse. We then studied auditory thalamocortical spike trains recorded during the presentation of conspecific vocalizations. In that case also, spike timing conveys information allowing the discrimination between vocalizations and their time-reversed versions whereas spike rate was similar for both stimuli. An analysis of the first 100ms of the spike trains revealed that first spike latency conveyed twice more information that spike count for a discrimination between vocalizations in their natural version. Therefore, in the thalamocortical auditory system as well as in a sensorimotor nucleus, neurons seem to emit temporal patterns of spikes that better correlate with sensory stimuli than spike count does. This dynamic property of neural activity may thus be involved in the perception of naturalistic stimuli.