Lacroix Une équipe de recherche interdisciplinaire de l’Université de Fribourg a trouvé des indices importants sur le fonctionnement du cortex sensorimoteur. Ceux-ci ont une interface avec le système nerveux et sont destinés à aider à compenser les dysfonctionnements neuronaux. déclare la neurobiologiste Prof. Dr. Ilka Diester de la Faculté de biologie de l’Université de Fribourg. Les résultats viennent d’être publiés dans la revue Mother nature Communications.
Comprendre le cerveau dans des ailments additionally naturelles
Le projet de recherche a également impliqué les groupes de travail de l’informaticien Prof. Dr. Thomas Brox de l’Université de Fribourg et du neuroscientifique Prof. Dr. Daniel Durstewitz de l’Institut central de la santé mentale de Mannheim. L’équipe a trouvé des preuves de structures conservées de l’activité neuronale dans le cortex sensorimoteur de rats se déplaçant librement. Les enregistrements électrophysiologiques sur l’ensemble du cortex sensorimoteur bilatéral permettent de tirer des conclusions sur les contributions respectives des aires prémotrices, motrices et sensorielles. En particulier, les chercheurs ont trouvé un gradient clair pour un biais controlatéral, c’est-à-dire pour les mouvements de la moitié opposée du corps, des régions antérieures aux régions postérieures.
Les découvertes précédentes sur le cortex sensorimoteur sont principalement basées sur des mouvements stéréotypés très contraints dans un environnement de laboratoire. Le travail actuel utilise des enregistrements sur des sujets en mouvement libre à l’aide d’un suivi 3D et aborde la problem de la transférabilité des connaissances sur le contrôle neuronal des mouvements d’un comportement contraint à une situation de mouvement libre, une affliction préalable à la compréhension du cerveau dans des ailments moreover naturelles ainsi qu’à la développement ultérieur de dispositifs neuroprothétiques.
Catégories de comportement chez les individus
L’équipe a utilisé une méthode de réduction de la dimensionnalité et d’alignement des données neuronales. Ainsi, les motifs neuronaux de haute dimension ont été réduits à une représentation de faible dimension au moyen de leur similitude avec d’autres motifs, ce qui a entraîné des constructions géométriques dans la représentation visuelle. Ces motifs géométriques ont ensuite été automatiquement alignés les uns avec les autres, comme l’image de tenir un aimant sur un paquet de clous. Ceux-ci s’alignent alors dans une certaine course. Sur la base de ces structures géométriques alignées, les chercheurs ont pu déchiffrer les catégories de comportement à travers les sessions d’enregistrement et même entre les individus, et trouver des preuves correspondantes des buildings conservées de l’activité neuronale.
