Les Représentations Neuronales sont des messages nerveux qui utilisent un code particulier en vue de réaliser un comportement. L'étude de ce code est primordiale à notre compréhension des mécanismes gouvernant la pensée humaine. Observons comment un tel code est utilisé par notre système nerveux.
La cellule nerveuse
Les cellules nerveuses se distinguent de nos autres cellules par leurs extensions cytoplasmiques, nommées dendrite et axone (respectivement selon le sens des influx nerveux).
On mesure la différence de potentiel entre l'intérieur et l'extérieur d'une cellule (une différence de 70mv, l'intérieur étant chargé positivement) à l'aide d'une micro-pipette remplie d'une solution saline conductrice.
Le potentiel menbranaire (PMb) s'équilibre selon 2 grands principes: l'électroneutralité et l'équilibre osmotique, à l'état stable on le nomme potentiel de repos. Ce potentiel de repos est calculable selon la loi de Nernst.
Lors d'un potentiel d'action (déclenché selon la loi du tout ou rien, si le PMb dépasse un seuil d'activation), on distingue 2 phases:
- dépolarisation: la différence de potentiel diminue, avec une entrée de Na+ par l'ouverture de canaux rapides
- hyperpolarisation: la différence de potentiel augmente, avec une sortie de K+ par l'ouverture de canaux lents
Le PA se propage sans atténuation, suivit d'une période réfactaire du fait de l'état inactivé des canaux Na+.
Dans le cas d'un motoneurone, le PA active des canaux Ca++ à l'extrémité de l'axone. L'entrée de Ca provoque l'éjection d'Acétylcholine dans les synapses, qui active la membrane musculaire grace à un potentiel de plaque motrice.
Historiquement on a commencé à étudier les potentiels d'activations musculaires grace à l'électromyographe de Adrian et Bronk (une aiguille concentrique). On a ainsi étudié l'unité motrice qui représente un motoneurone, son axone et l'ensemble des fibres musculaires qu'il innerve (on parle de jonction par plaque motrice).
Les neurones sont classées selon leurs topologies, leurs morphologies, et leurs activités (phasique ou tonique, backpropagating..).
Mais pour étudier le code neuronal on étudie préférentiellement les couches de recrutement, lors d'une excitation, les phénomènes de synchronie et les fréquences d'activation au sein d'une population de neurones.
Les courbes d'accords
Les courbes d'accord (tuning curves) montrent les fréquences auxquelles un neurone est le plus sensible. En étudiant les courbes d'accords d'une populations de neurones, on étudie la probabilité de réponse en fonction de l'intensité de la stimulation, permettant d'observer le recrutement caractéristique d'une population neuronale.
Des études expérimentales ont mis en évidence l'existence de représentations vectorielles dans le système nerveux. L'activité neuronale peut fréquemment être décrite par une courbe d'accord en cosinus et donc représenter le produit scalaire entre un vecteur préférentiel et un vecteur lié à l'exécution d'une tâche (Georgopoulos et al. 1986).
L'intégration centrale des courbes d'accord en provenance de différents groupes neuronaux reste encore difficile à comprendre. Le code de nos représentations neuronales est donc loin d'avoir livrer tous ses secrets.
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