L’algorithme du câblage neuronal, un mystère bien calculé

Quand on parle de l’évolution des systèmes biologiques, la plupart des théories s’accordent sur le fait que cette évolution est principalement due à des mécanismes moléculaires, chimiques et des codages ADN complexes. Dans le cas du déploiement d’un système neuronal, pour expliquer le processus de développement, il faut d’abord se demander comment les neurones tissent le « câblage » cérébral, appelé "connectome", c’est-à-dire comment ils "décident" quelle est la connexion optimale à former. 

Une nouvelle approche inspirée par la théorie de l’évolution pourrait bien être en mesure d’expliquer l’énigme du déploiement d’un connectome – et la mettre en équation ! Ce qui permettrait d’offrir un cadre méthodologique inédit et d’ouvrir de nouvelles voies de recherche en neuroscience avec, à terme, l’espoir d’importantes avancées dans les applications cliniques.

Démontrer que le déploiement du plan complet des connexions neuronales d'un cerveau suit des règles mathématiques simples, tel était l’objectif de la thèse de Vito Dichio, ex-doctorant au sein de l’équipe-projet commune NERV (Inria, Sorbonne Université, CNRS, Inserm), sous la direction de Fabrizio de Vico Fallani [1]. 

Désormais, Vito Dichio voit les résultats de sa thèse publiés, depuis le 1^er mars 2024, dans la prestigieuse revue Physical Review Letters sous le titre : « Exploration-Exploitation Paradigm for Networked Biological Systems ». 

Rien n'est aussi déconcertant que l'étude des systèmes vivants car ils sont souvent sujets à des événements aléatoires qui rendent leur comportement imprévisible : des interactions innombrables, des multiples niveaux d'organisation et une dynamique incessante qui les caractérisent rendent leur compréhension ardue. Pour vivre, ces systèmes sont contraints de choisir des configurations produisant des fonctions optimales, c’est-à-dire, des configurations qui maximisent leur capacité à survivre dans leur environnement. Ils sont également déterminés par des contraintes fonctionnelles qui découlent des principes de la physique, du temps et de l'énergie, et qui dictent les compromis évolutifs. L’analyse des systèmes biologiques est donc très complexe et demeure un défi pour les chercheurs et les chercheuses qui souhaitent les modéliser.

Pour avancer dans la compréhension du développement des systèmes biologiques, il est essentiel de saisir : 

• Comment ils explorent l'espace des configurations possibles (le "paysage fonctionnel") pour découvrir de nouvelles choses. C’est la dynamique d’"exploration". 
• Comment les systèmes biologiques identifient les états optimaux pour répondre à des demandes fonctionnelles spécifiques (qui leur permettent de survivre). C’est ce que l’on nomme la dynamique d’"exploitation". 

Vito Dichio et Fabrizio de Vico Fallani sont donc partis du principe qu’un processus biologique est régi par des règles d’organisation simples qui recherchent un équilibre optimal entre hasard et nécessité pour se maintenir dans une configuration fonctionnelle viable. C’est ce que l’équipe de chercheurs a tenté de décrire mathématiquement pour simuler le développement cérébral.

Pour aborder le problème, Vito Dichio a jeté son dévolu sur le seul organisme pour lequel une carte complète des connexions neuronales avait été construite au moment de la rédaction de sa thèse, en 2023 : le nématode Caenorhabditis elegans. Un ver qui ne dépasse pas le millimètre de long.

Son connectome a attiré l’attention des neuroscientifiques en raison de sa relative simplicité qui se compose de 302 neurones. La cartographie cérébrale complète du nématode C. elegans a ouvert la voie à de nombreuses avancées dans la compréhension du fonctionnement du système nerveux. Il a fourni une base solide pour étudier des mécanismes sous-jacents de la cognition et du comportement.

Inspiré par les idées de Charles Darwin sur l'évolution, Vito Dichio a élaboré une solution inspirée par la nature elle-même : en partant du principe que les processus évolutifs représentent une forme spécifique de la dynamique "exploration-exploitation" (dynamique EE) dans un environnement fonctionnel, lui-même et son confrère ont conçu un nouveau cadre théorique qui capture cette dynamique générale pour les réseaux biologiques. 

La dynamique Exploration/Exploitation peut être vue comme l’exploration d'un terrain de jeu, où les changements se font de manière aléatoire, mais guidée par le but final. Imaginez-vous explorer une grande carte avec des montagnes et des vallées où chaque mouvement que vous faites est quelque peu aléatoire, mais vous essayez toujours de vous rapprocher du meilleur endroit possible. Dans notre cas, les "meilleurs endroits" sont déterminés par les sommets des montagnes, qui correspondent aux configurations de connectivité plus fonctionnelles.

Un cerveau adulte fonctionnel se caractérise par la présence, dans son connectome, des motifs dits « en triades », permettant à des groupes de neurones de faire passer l’information localement (en rouge dans la figure suivante). Ce motif est associé à ce que l'on appelle en informatique un clustering de réseau. Chaque cluster peut être vu comme un groupe d’ordinateurs capables de travailler indépendamment du reste du réseau. Autre motif caractéristique, les hubs, c'est-à-dire des neurones (en bleu dans la figure suivante) avec de nombreuses connexions qui font circuler l’information rapidement dans le cerveau.

Le modèle d'exploration-exploitation pourrait être utilisé comme base commune pour comparer d’autres modèles à travers différents systèmes nerveux naturels chez d'autres organismes, également étudiés en laboratoires, comme la drosophile, le poisson zèbre, la souris et bien d'autres espèces. 

Le plan du connectome varie en fonction des espèces, qui possèdent plus ou moins de neurones, mais aussi en fonction des individus. Il peut également se réorganiser au cours de la vie pour compenser certains déficits : c’est ce qu’on appelle la plasticité cérébrale.

Fabrizio de Vico Fallani, responsable de l’équipe-projet commune NERV.


Nous pourrions, par exemple, comprendre comment le cerveau humain se réorganise après des événements traumatiques tels qu'un accident vasculaire cérébral (AVC). En modélisant les dynamiques individuelles de récupération et réorganisation, nous pourrions mieux appréhender les mécanismes de connectivité sous-jacents à cette plasticité cérébrale. 

Le modèle d'exploration-exploitation pourrait également permettre de comprendre la formation et la propagation des réseaux sociaux, que ce soit sur des plates-formes numériques ou dans la vie réelle. En utilisant le paradigme de l’EE, les scientifiques pourraient mieux modéliser la manière dont les individus explorent et exploitent les possibilités de connexion.

Enfin, en modélisant la façon dont des organismes, tel que Physarum polycephalum (plus couramment appelé "blob"), réagissent à des stimuli attractifs ou répulsifs pour explorer leur environnement, il serait possible de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents à la capacité de navigation spatiale dans des environnements complexes.

Cette plongée dans les intrications fascinantes des systèmes biologiques complexes et les mystères de la connectivité cérébrale met en lumière le potentiel de la dynamique d'exploration-exploitation et ouvre la voie vers de nouvelles recherches sur les mécanismes qui façonnent d'autres phénomènes dans divers domaines scientifiques.

• Article : Dichio, V., De Vico Fallani, F. “Exploration-exploitation paradigm for networked biological systems”. Physical Review Letters, mars 2024. DOI : 10.1103/PhysRevLett.132.098402. 
• Thèse de Vito Dichio : The exploration-exploitation paradigm: a biophysical approach. Neurons and Cognition [q-bio.NC]. Sorbonne Université, 2023. 
• Communiqué de presse de l’ICM : "Un nouveau modèle pour prédire le développement du cerveau".