A thalamocortical pathway for fast rerouting of tactile information to occipital cortex in congenital blindness

In congenitally blind individuals, the occipital cortex responds to various nonvisual inputs. Some animal studies raise the possibility that a subcortical pathway allows fast re-routing of tactile information to the occipital cortex, but this has not been shown in humans. Here we show using magnetoencephalography (MEG) that tactile stimulation produces occipital cortex activations, starting as early as 35 ms in congenitally blind individuals, but not in blindfolded sighted controls. Given our measured thalamic response latencies of 20 ms and a mean estimated lateral geniculate nucleus to primary visual cortex transfer time of 15 ms, we claim that this early occipital response is mediated by a direct thalamo-cortical pathway. We also observed stronger directed connectivity in the alpha band range from posterior thalamus to occipital cortex in congenitally blind participants. Our results strongly suggest the contribution of a fast thalamo-cortical pathway in the cross-modal activation of the occipital cortex in congenitally blind humans

Cross-frequency phase-amplitude coupling in brain oscillations

The brain is a complex biological system with different capabilities from responding to environmental stimuli in a fraction of a second, to information integration, creative processing, decision making, learning and memory. It is composed of numerous interconnected neural circuits, at multiple scales, forming the static and dynamical substrate of brain functions and behavior. The static properties of brain networks are essentially those of the anatomical structure of the brain, with anatomical connections between brain regions and neural ensembles. The dynamical aspect is related to the neurophysiological activity of neural circuits and of their interactions in real time. Brain rhythmic fluctuations represent a significant portion of these dynamical aspects. Interactions between oscillatory rhythms are thought to be involved in the spatial and temporal integration of information by the brain. Recent findings have provided strong evidence of such interactions with different brain functions but the actual mechanisms remain unclear. Hence, in-depth studies of this phenomenon will improve our knowledge of the dynamical aspects of brain neural networks in health and disease. The main objective of my dissertation was to study cross-frequency interactions between neural oscillations at different rhythms, with an emphasis on phase-amplitude coupling. One of the first challenging issues in studying cross-frequency phase-amplitude coupling is in obtaining accurate measurements from electrophysiological recordings. My first study was dedicated to proposing an analytical approach for improved identification and measurement of phase-amplitude coupling in a time-resolved manner for a variety of experimental designs. In a second study, I further analyzed how cross-frequency phase-amplitude coupling was related to the epileptic phenotype of a rodent model of mesial temporal lobe epilepsy. We found expressions of excessive coupling between the phase of slow non-REM sleep oscillations -- reflecting excitability cycles -- and the amplitude of high-frequency oscillations in the seizure onset zone of the epileptic animals. We also observed a positive linear relationship between this abnormally elevated phase-amplitude coupling and the number of epileptic seizures per day. In my last study, I investigated the phase-amplitude coupling signatures of healthy brain functions with auditory pitch discrimination as a model. Using magnetoencephalography (MEG) source imaging, we found that delta-phase to beta-amplitude coupling significantly increased during task performance compared to baseline resting state in auditory cortex and inferior frontal gyrus regions. This physiological coupling was over-expressed in individuals affected by a tone deafness syndrome called amusia. Our findings highlight the regions, the nature of their activity and their interactions that are crucial to auditory pitch perception, which is involved in higher-order brain functions such as music appreciation and natural speech processing in language. Overall, the present research body of work confirms that cross-frequency phase-amplitude coupling improves the characterization of the nature of brain activity, and how it is compromised in certain pathological changes. Future research will look into the translation potential of the measure in detecting and monitoring the progression of brain disorders.Le cerveau est un systéme biologique complexe aux capacités multiples, de la réponse aux stim-uli environnementaux en une fraction de seconde à l’intégration d’informations sensoriellesmultimodales, au processus créatif, la prise de décision, l’apprentissage et à la mémoire et lelangage. Il est composé de nombreux circuits neuronaux interconnectés, à plusieurs échelles,formant le substrat structurel et dynamique des fonctions cérébrales et du comportement.L’architecture des réseaux cérébraux est essentiellement celle de la structure anatomique desconnexions cérébrales reliant régions et ensembles neuronaux. L’aspect dynamique est lié àl’activité neurophysiologique des circuits neuronaux et leurs interactions en temps réel. Lesfluctuations rythmiques du cerveau représentent une partie importante de ces aspects dynamiques. On fait l’hypothèse que les interactions entre rythmes oscillatoires à différentes fréquences sontimpliquées dans l’intégration spatiale et temporelle de l’information par le cerveau. Des décou-vertes récentes ont fourni de solides preuves de telles interactions dans différentes fonctionscérébrales, mais la connaissances des mécanismes impliqués est encore bien incomplète. Parconséquent, des études approfondies des phénomènes associés sont nécessaires pour éclaircirla nature des manifestations dynamiques saines et pathologiques au sein des réseaux cérébraux.L’objectif principal de ma thése a été d’étudier les interactions entre oscillations neuronalesà différents rythmes, en mettant l’accent sur le couplage phase-amplitude. L’obtention de mesuresprécises à partir d’enregistrements électrophysiologiques est nécessaire à l’étude du couplagephase-amplitude. Ma première étude visait donc à proposer une approche analytique pour uneidentification et des mesures améliorées du couplage phase-amplitude résolues dans le temps,qui soient également valides dans diverses conditions expérimentales. Dans une seconde étude,j’ai analysé le lien entre le couplage phase-amplitude et le phénotype épileptique d’un mod-èle rongeur d’épilepsie du lobe temporal médian. J’ai découvert des expressions de couplageexcessif entre la phase d’oscillations lentes du sommeil non REM - rhythmées par les cyclesd’excitabilité neuronale - et l’amplitude d’oscillations hautes-fréquences dans la zone de déclenchement des crises. J’ai également observé une corréation positive entre ce couplage phase-amplitude anormalement élevé et le nombre de crises d’épilepsie par jour vécues par chaque an-imal. Dans ma dernière étude, j’ai mis en évidence les signatures de couplage phase-amplitudedans un modèle de fonction cérébrale saine, la discrimination auditive de la hauteur tonale. Enutilisant l’imagerie des sources magnétoencéphalographiques (MEG), j’ai pu constater que lecouplage de la phase des ondes delta avec l’amplitude des oscillations beˆta augmentait con-sidérablement au cours de l’exécution de la taˆche par rapport à l’état initial de repos, dans lecortex auditif et les régions du gyrus frontal inférieur. Ce couplage physiologique était surex-primé chez les individus atteints du syndrome de surdité tonale appelé amusie. Mes résultatsmettent en évidence les régions, ainsi que la nature de leur activité et de leurs interactions,qui sont essentielles à la perception auditive tonale, et qui sont également impliquées dans desfonctions cérébrales avancées telles que l’appréciation de la musique et le traitement naturel dela parole dans le langage. Ainsi, mes travaux de recherche montrent que le couplage inter-fréquentiel phase-amplitudecaractérise de manière plus détaillée la nature de l’activité cérébrale et la manière dont elle estcompromise par certains changements pathologiques. Des recherches futures examineront lepotentiel de telles mesures dans la détection et le suivi de la progression des troubles cérébraux

A new Markovian approach towards neural spike sorting

International audienceBrain is the most complicated organ of body. It controls the activity of all other organs. Understanding its function and its language could give us a direct communication pathway for connecting with injured motor organ and it could be the core of functional repairing. Neurons are the vertices of a vast network that generates the brain signals. Neuronal recordings capture brain activity signatures. The processing of these signals can help to translate brain's language. Usually it follows three main stages: spike detection and extraction, spike sorting, and intention extraction from the encoded signal. In this work, we introduce an original idea based on Hidden Markov Models (HMM) which helps to improve the spike sorting stage. Our idea is a fast and simple method which uses Inter Spike Interval information besides spike waveforms to define a Hidden Markov Model that consecutive spikes should track