Connectivité et traitement de l'information dans le cortex cérébral du macaque
Auteur / Autrice : | Marie-Alice Gariel |
Direction : | Kenneth Knoblauch, Pieter Roelfsema |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Biologie. Neurosciences |
Date : | Soutenance le 11/01/2017 |
Etablissement(s) : | Lyon en cotutelle avec Vrije universiteit (Amsterdam) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Neurosciences et Cognition (NSCo) (Lyon) |
Partenaire(s) de recherche : | établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....) |
Laboratoire : Institut Cellule Souche et Cerveau (Bron) | |
Jury : | Président / Présidente : Edmund Derrington |
Examinateurs / Examinatrices : Henry Kennedy, Victor Albert Farid Lamme | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Kevan Martin, Pascal Fries |
Mots clés
Résumé
Pour comprendre comment le cortex cérébral extrait du sens et produit des actions à partir des informations sensorielles, il est nécessaire de comprendre à la fois son architecture et ses états dynamiques. Dans la présente thèse nous avons abordé cette relation structure-fonction au niveau des aires cérébrales, leurs connections et leurs interactions au sein du réseau cortical. Les aires sont connectées entre elles par deux grands types de projections axonales. D'une part, les connections « feedforward » (littéralement « antéroactives ») transmettent l'information des aires sensorielles aux aires de plus haut niveau dans la hiérarchie corticale et dont l'activité sous-tend des représentations plus abstraites. À l'inverse, les connections feedback (rétroactives) relient des aires dans la direction descendante de la hiérarchie corticale, vers les aires sensorielles primaires. Pour explorer les rôles respectifs des connections feedforward et feedback nous avons utilisé une triple approche. Premièrement, nous avons mis en évidence une asymétrie fonctionnelle très nette entre propagation feedforward et feedback grâce à des enregistrements et de la microstimulation électrique dans les aires V1 et V4 de macaques en comportement. D'autre part, nous avons étudié les propriétés globales du réseau cortical grâce à une riche base de données de connectivité basée sur des injections de traceurs fluorescents, et décrit une propriété générale et fondamentale de l'organisation corticale. Enfin, nous avons combiné des propriétés anatomiques des aires corticales et les données de connectivité dans un modèle dynamique à grande échelle du cortex