Comment le cerveau prédit les sensations

Le cerveau traite les infos venant des sens pour comprendre le monde qui nous entoure. Il fait ça en faisant des suppositions éclairées sur ce qu'il voit, entend et ressent. Mais ce processus peut être compliqué car nos sens ne fournissent pas toujours des signaux clairs. Parfois, les infos sont brouillées ou floues, ce qui rend difficile pour le cerveau de décrypter les choses.

Une idée intéressante en neurosciences, c'est ce qu'on appelle le codage prédictif. Ce concept dit que le cerveau essaie tout le temps de deviner ce qu'il va ressentir ensuite. Quand les infos sensorielles réelles correspondent à la prédiction, tout semble normal. Mais quand il y a un décalage, le cerveau doit ajuster sa compréhension. Cet ajustement s'appelle l'erreur de prédiction.

#Comment fonctionne le codage prédictif

Au cœur du codage prédictif se trouve la capacité du cerveau à créer un Modèle interne du monde. Le cerveau met constamment à jour ce modèle pour améliorer ses prédictions. Ses circuits cherchent à réduire la différence entre ce qu'il s'attend à ressentir et ce qu'il ressent vraiment. Quand l'entrée sensorielle réelle ne correspond pas à la prédiction, le cerveau doit résoudre cette différence.

Des chercheurs ont étudié ce processus en utilisant des modèles informatiques et des expériences. Ils ont trouvé des éléments clés dans ces circuits, y compris différents types de cellules cérébrales qui aident à traiter les Erreurs de prédiction. Ces cellules travaillent ensemble pour aider le cerveau à comprendre les infos qui arrivent.

#Le rôle des différentes cellules cérébrales

Le cerveau contient plein de types de cellules, chacune avec un rôle spécifique. Dans le codage prédictif, il y a des cellules excitatrices qui envoient des signaux et des cellules inhibitrices qui atténuent les signaux. L'équilibre entre ces deux types de cellules est crucial pour un traitement précis.

Des études récentes ont identifié plusieurs types spécifiques de cellules inhibitrices qui jouent des rôles importants dans la gestion des erreurs de prédiction. Parmi celles-ci, on trouve les cellules Parvalbumin (PV), Somatostatin (SST) et Vasoactive Intestinal Peptide (VIP). Chacun de ces types de cellules contribue différemment aux circuits d'erreur de prédiction, aidant à peaufiner les réponses du cerveau aux entrées sensorielles.

#Structure du modèle de codage prédictif

Dans nos travaux, on a développé un modèle de codage prédictif qui imite de près la vraie structure du cerveau. Ce modèle est organisé en couches qui représentent différents niveaux de traitement dans le cerveau. Chaque niveau contient des circuits capables de calculer les erreurs de prédiction et de mettre à jour les représentations des infos sensorielles.

Le modèle inclut des circuits d'erreur de prédiction positifs et négatifs. Les erreurs de prédiction positives se produisent quand l'entrée sensorielle est plus forte que prévu, tandis que les erreurs négatives se produisent quand la prédiction est plus forte que l'entrée sensorielle réelle. Le modèle met à jour ces erreurs en continu pour améliorer ses prédictions.

#Apprendre à partir des entrées sensorielles

Pour tester notre modèle, on lui a appris à reconnaître des images en utilisant une collection de photos. Le modèle a été montré différentes images à plusieurs reprises, ce qui lui a permis d'apprendre les caractéristiques de ces images et de former des représentations internes. Au fur et à mesure de l'entraînement, il a appris à minimiser les erreurs de prédiction, menant à une meilleure reconstruction d'images.

Le modèle a pu reconnaître et reconstruire des images qu'il n'avait jamais vues avant, prouvant sa capacité à apprendre et à s'adapter en fonction des entrées reçues. C'est un aspect important de comment le cerveau fonctionne, car cela nous permet de reconnaître des objets familiers et de donner sens à de nouvelles expériences.

#Gérer le bruit dans les entrées sensorielles

Dans le monde réel, les entrées sensorielles sont souvent remplies de bruit. Ce bruit peut venir de l'environnement ou des propres processus internes du corps. Pour voir à quel point notre modèle était robuste, on a introduit du bruit dans les images et les connexions entre les cellules du modèle.

Le modèle a réussi à gérer une quantité significative de bruit tout en déduisant correctement l'entrée sensorielle d'origine. Cela montre que le modèle est résilient et peut maintenir sa performance même face à des conditions difficiles, de la même manière que le cerveau fonctionne dans la vie de tous les jours.

#L'émergence des oscillations neuronales

Un résultat intéressant de notre modèle est l'émergence d'activités rythmiques, connues sous le nom d'oscillations neuronales, pendant le traitement des informations sensorielles. Ces oscillations se produisent à différentes fréquences, selon les paramètres définis dans le modèle.

On pense que les oscillations neuronales jouent un rôle crucial dans la façon dont le cerveau traite l'information. Elles pourraient aider à synchroniser l'activité entre différentes régions du cerveau, facilitant la communication et améliorant l'efficacité du traitement sensoriel.

#Expérience Oddball avec des stimuli déviants

Pour explorer comment le modèle réagit à des informations inattendues, on a utilisé un paradigme oddball. Dans cette expérience, une série d'images standards étaient présentées, avec occasionnellement des images déviantes introduites parmi elles. La réponse du modèle à ces images déviantes a montré une activité neuronale accrue, semblable à ce qu'on observe dans des études humaines.

Quand le modèle a rencontré les stimuli déviants, il a montré des taux de tir plus élevés et des représentations en état stable différentes par rapport aux stimuli standards. Ce comportement indique la capacité du cerveau à détecter des changements et à adapter ses prédictions en temps réel.

#Le rôle des interneurones dans le codage prédictif

On a aussi examiné de près les rôles spécifiques des différents types de neurones Inhibiteurs dans notre modèle. En silenciant chaque type d'interneurone, on a pu observer comment leur absence affectait la performance du modèle.

Quand on a silencié les cellules PV, la capacité du modèle à réguler les signaux d'erreur de prédiction s'est dégradée. Ce manque d'inhibition a entraîné une augmentation de l'activité à travers les circuits, mais n'a pas entièrement empêché le modèle de faire des prédictions. En revanche, silencer les cellules SST a permis une activité rythmique persistante, mais a freiné la capacité du modèle à minimiser les erreurs de prédiction et à reconstruire avec précision les images. Enfin, retirer les cellules VIP a causé un arrêt complet de l'activité dans les circuits d'erreur de prédiction, montrant leur rôle crucial dans la fonction globale.

#Implications de nos découvertes

Notre travail suggère que le codage prédictif peut être compris en termes de principes réalistes de l'architecture cérébrale. On a minimisé les hypothèses sur la façon dont ces processus fonctionnent et on s'est plutôt concentré sur les propriétés naturelles des circuits neuronaux et la diversité des types de cellules dans le cerveau.

On propose que le codage prédictif ne nécessite pas d'explications complexes, mais peut émerger naturellement de la façon dont le cerveau est structuré. Cette découverte met en avant le lien entre le codage prédictif et diverses activités cérébrales, comme les oscillations, qui sont observées dans des scénarios réels.

#Directions futures pour la recherche

Bien que notre modèle fournisse une base solide pour comprendre le codage prédictif, il y a plein d'opportunités pour la recherche future. On peut affiner notre modèle en incorporant des aspects plus détaillés de la dynamique neuronale et en explorant différentes règles d'apprentissage.

Élargir le modèle pour aborder des tâches plus complexes, comme comprendre l'invariance des objets ou réagir à des transformations, serait aussi une étape précieuse. En faisant ça, on peut enrichir notre compréhension de comment le cerveau traite l'information et s'adapte à son environnement.

#Conclusion

En résumé, l'étude du codage prédictif offre des aperçus sur comment le cerveau traite efficacement les infos sensorielles et adapte ses modèles internes du monde. Notre modèle met en lumière l'importance des différents types de cellules et de leurs interactions dans la façon dont nous percevons notre environnement. Grâce à des recherches continues, on continue à percer les mystères du cerveau et à améliorer notre compréhension de ses capacités remarquables.