Spatially Structured Sparse Morphological Component Separation for Voltage-Sensitive Dye Optical Imaging

International audienceBackground. Voltage-sensitive dye optical imaging is a promising technique for studying in vivo neural assemblies dynamics where functional clustering can be visualized in the imaging plane. Its practical potential is however limited by many artifacts. New Method. We present a novel method, that we call "SMCS" (Spatially Structured Sparse Morphological Component Separation), to separate the relevant biological signal from noise and artifacts. It extends Generalized Linear Models (GLM) by using a set of convex non-smooth regularization priors adapted to the morphology of the sources and artifacts to capture. Results. We make use of first order proximal splitting algorithms to solve the corresponding large scale optimization problem. We also propose an automatic parameters selection procedure based on statistical risk estimation methods. Comparison with Existing Methods. We compare this method with blank subtraction and GLM methods on both synthetic and real data. It shows encouraging perspectives for the observation of complex cortical dynamics. Conclusions. This work shows how recent advances in source separation can be integrated into a biophysical model of VSDOI. Going beyond GLM methods is important to capture transient cortical events such as propagating waves

« Big Data » et industrialisation des neurosciences : une feuille de route raisonnable pour la compréhension du Cerveau ?

“Big Data” and Industrialisation of Neurosciences: a Safe Roadmap for Understanding the Brain? New technologies in neuroscience generate reams of data increasing at an exponential pace and spur the design of very-large data-mining initiatives. Their development has triggered the emergence of coordinated research of unprecedented scale and constitution of massive databases concerning the structure and function of the Brain. In particular, among recent supranational ventures, the European “The Human Brain Project” (HBP), the US consortia (“B. R. A. I. N.” and “The Human Connectome”), the “MindScope” privately-owned Allen Institute, all participate to this worldwide effort. With the help of the GAFAM giants of the Web industry, all flirt with the possibility to achieve, within the next decade(s), full simulation of the Human Brain. This objective, which was considered, up to now, as out of reach, could soon become reality. The epistemological question that I address here focuses on the scientific, strategic and societal underpinnings of this runaway enthusiasm for industrial-scale projects of a novel kind and ambition, at the interface between “wet” (Biology) and “hard” (Statistical Physics, Micro-electronics and Computer Science) sciences. Rather than presenting the achievements and hopes fueled by big-data-driven strategies – already covered in depth in special issues of leading journals -,I deliberately chose to focus on three major issues: 1) is the industrialization of neuroscience the soundest way to achieve significant progress in Brain knowledge? 2) do we have a safe “roadmap”, based on consensual scientific grounds and reasonable expectations? and 3) do these large-scale approaches guarantee reaching a better understanding of the Brain and the relation between neural activity and the emergence of cognition? This “opinion” paper emphasizes the contrast between the accelerating technological development – amplified by the progresses of artificial intelligence – and the relative lack of progress in conceptual and theoretical understanding of the biological Brain. It underlines the risks of building a “techno-science” bubble – driven by uncertain political and economical promises – at the expense of more incremental approaches in fundamental research based on the parallel exploration of a diversity of roadmaps and theory-driven hypotheses. I conclude to: 1) the necessity of identifying current bottlenecks with appropriate sharpness – before launching any form of neuroscience industrialization – and 2) developing novel interdisciplinary tools and strategies specifically designed to handle the complexity of The Brain and increase our knowledge of the biological foundations of mind processes.Les nouvelles technologies en neurosciences génèrent des quantités de données qui croissent à un rythme exponentiel et leur développement a suscité au cours des dernières années la mise en place de recherches coordonnées à très grande échelle et la constitution de bases de données massives sur le Cerveau. Parmi les entreprises de plus grande visibilité au niveau international, le projet européen « The Human Brain Project » (HBP), les consortia américains « B. R. A. I. N. » et « The Human Connectome », le « MindScope » du Allen Institute participent à un effort distribué. Avec l’aide des géants GAFAM de l'industrie du Web, ces initiatives espèrent résoudre les problèmes complexes posés par une simulation complète du Cerveau Humain. Cet objectif, encore considéré comme inaccessible il y a quelques années, pourrait être atteint d'ici une dizaine d'années. La question épistémologique que je souhaite traiter est celle des fondements scientifiques, stratégiques et sociétaux liés à cet enthousiasme effréné pour des projets de recherche d’échelle industrielle sur le Cerveau. La nature de ces initiatives grande échelle est caractérisée par un niveau élevé d'interdisciplinarité, à l'interface entre les sciences conceptuellement « molles » (biologie, neuroscience, psychologie) et les sciences « dures » (physique statistique, microélectronique, informatique et intelligence artificielle), plus contraintes par la reproductibilité de l'expérimentation et le pouvoir prédicteur des théories. Plutôt que de présenter les avancées et les espoirs suscités par une stratégie d'exploration axée sur les « Big Data » – qui fait déjà l’objet d’une couverture intense, aussi bien dans les médias grand public que spécialisées – je centrerai ma revue critique sur trois interrogations principales : 1) L’industrialisation des neurosciences est-elle le moyen le plus raisonnable pour faire progresser de façon substantielle la connaissance du Cerveau ? 2) Avons-nous une « feuille de route » sûre, établie sur un consensus scientifique indiscutable ? 3) La taille industrielle de ces entreprises technico-scientifiques apporte-t-elle la garantie de mieux comprendre la nature de la pensée humaine et la genèse des processus cognitifs par l'activité neuronale ? Cet article d'opinion souligne le contraste entre l'accélération des avancées technologiques amplifiées par les progrès de l'intelligence artificielle et le manque relatif de progrès dans la compréhension conceptuelle et théorique du Cerveau biologique. Il souligne le risque que le développement scientifique subisse les effets pervers d'une « bulle technologique » alimentée par des promesses politiques et économiques de valeur scientifique incertaine, aux dépens d'approches plus progressives en recherche fondamentale, basées sur l'exploration parallèle et non exclusive d'une diversité de feuilles de route et d'hypothèses théoriques. Je conclus à la nécessité d'identifier les points de blocage dans l'industrialisation des neurosciences avec une acuité suffisante avant de développer des outils innovants et des stratégies interdisciplinaires à grande échelle spécifiquement adaptés à l'étude de la complexité du Cerveau et la compréhension des fondements biologiques des processus mentaux.Fregnac Yves. « Big Data » et industrialisation des neurosciences : une feuille de route raisonnable pour la compréhension du Cerveau ?. In: Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive, n°69, 2018/1-2. Les Neurosciences au sein des Sciences de la Cognition entre Neuroenthousiasme et Neuroscepticisme. pp. 201-236

Diversité fonctionnelle de l'intégration synaptique dans le cortex visuel primaire

PARIS-BIUSJ-Thèses (751052125) / SudocPARIS-BIUSJ-Physique recherche (751052113) / SudocSudocFranceF

Étude théorique des modulations centre/pourtour des propriétés des champs récepteurs du cortex visuel primaire (circuits, dynamiques et corrélats perceptifs)

La réponse des neurones du cortex visuel primaire (V1) à un stimulus présenté dans le champ récepteur peut être modulée par la stimulation du pourtour du champ récepteur. L'origine et le rôle fonctionnel de ces modulations " centre/pourtour " restent peu compris. Par la modélisation, et en interaction avec des approches psychophysiques et physiologiques, nous cherchons à répondre à 2 questions : Quels sont les circuits responsables de la diversité de ces effets ? Nous fournissons des outils théoriques pour évaluer les modèles existants, les réconcilier au sein d'un même formalisme, et comprendre comment les diverses caractéristiques spatiales des modulations centre/ pourtour peuvent résulter des propriétés connues de V1. Quelles sont les conséquences des dynamiques de ces effets sur les réponses neuronales et sur la perception visuelle? Nos résultats suggèrent que les réponses de V1 et la perception des objets visuels dépendent non seulement du contexte spatial, mais aussi du contexte temporel dans lequel ces objets sont présentés. Nous discutons les implications fonctionnelles possibles de ce mécanisme pour l'analyse d'objets statiques ou en mouvement.PARIS-BIUSJ-Thèses (751052125) / SudocPARIS-BIUSJ-Physique recherche (751052113) / SudocSudocFranceF

Contrôle du chaos et plasticité dans les réseaux de neurones soumis à l'activité spontanée

Comprendre comment s'organisent et fonctionnent les aires sensorielles primaires du neocortex est une étape cruciale pour l'analyse des mécanismes sous tendant le fonctionnement, d'un point de vue algorithmique, de l'activité cérébrale. Cette compréhension de la dynamique sensorielle passe par l'utilisation de modèles de neurones simplifiés, du type "intègre et tire", et par un cadre de travail particulier, celui du réseau "balancé", permettant de se placer dans un régime proche de ceux observés dans l'activité spontanée in vivo, où les neurones déchargent de façon irrégulière et à basse fréquence. Cette thèse montre, par des simulations grande échelle et l'utilisation de patterns de stimulations ayant des statistiques proches de l'activité spontanée passée, que des réseaux de neurones dans des régimes irréguliers et asynchrones comme le cortex visuel in vivo pourrait fonctionner au bord d'un régime dynamique particulier, le chaos déterministe. Que ces réseaux soient aléatoires ou structurés, leur activité spontanée est souvent considérée comme du bruit, alors que la structure particulière de cette dernière, issue de la connectivité récurrente, peut avoir un rôle particulier pour la dynamique fonctionnelle du réseau. Pour moduler ces statistiques de l'activité spontanée, dans le cadre d'un apprentissage non supervisé, la connectivité au sein du réseau doit s'auto-organiser en fonction de l'activité et des entrées : une nouvelle règle de plasticité synaptique sera donc explorée, incluant des contraintes d'homéostasie et de méta-plasticité. Cette hypothèse permet de réconcilier différents schémas de plasticités théoriques par des mécanismes biophysiques réalistes.Understanding how the primary sensory areas of the neocortex are structured in order to process sensory inputs is a crucial step in analysing the mechanisms underlying the functional role, from an algorithmic point of view, of cerebral activity. This undrestanding of the sensory dynamics, at a large scale level, implies using simplified models of neurons, such as the integrate-and-fire models, and a particular framework, the balanced network, which allows the recreation of dynamical regimes of conductances close to those observed in vivo, in which neurons spike at low rates and with an irregular discharge. This thesis shows, using large scale simulations and particular patterns of stimulation whose statistics are close to those of the spontaneous activity, that such neuronal networks in asynchronous and irregular firing states, such as the primary visual cortex in vivo can operate at the border of a particular dynamical regime, deterministic chaos. While the ongoing activity of those networks with random or structured connectivity is often considered as noise, its structure, emmerging from the recurrent connectivity, could have a functional role in information processing. To modulate the statistics of such an activity, and to see if a trace of this learning is kept in the ongoing activity in the framework of unsupervised learning, the connectivity within the neuronal network must evolve as a function of the activity. A new rule of plasticity was therefore explored, incorporating some homeostatic constraints in the framework of metaplasticity. This hypothesis can link different theorical schemes of plasticity by the definition of a biophysically realistic mechanism.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF

Adaptation du caractère simple ou complexe des champs récepteurs de V1 aux statistiques visuelles

A partir d enregistrements intracellulaires, réalisés dans le cortex visuel primaire (V1) chez le chat anesthésié, nous avons estimé les champs récepteurs (RF) associés aux réponses, sous-liminaires et spikantes, évoquées par des bruits 2D épars(SN) ou dense(DN). Les kernels de 1er et 2nd ordre de ces RFs ont été comparés entre conditions de stimulation. Ces composantes ne sont pas redimensionnées dans les mêmes proportions lorsqu on passe du SN au DN: le rapport Simple/Complexe du RF augmente systématiquement, du fait d une amplification relative des composantes linéaires dans le contexte DN et des contributions non-linéaires dans la condition SN. Le RF d une même cellule peut ainsi apparaître Simple sous une stimulation de type DN et Complexe une fois stimulé avec le SN. Toutefois, dès lors que ces filtres sont convolués avec la séquence de stimulation, les sorties linéaires et non-linéaires contribuent à la réponse globale de la cellule dans des proportions remarquablement constantes entre les conditions SN et DN. De ce fait, même si les composantes linéaires et non-linéaires du RF ne sont pas recrutées avec la même intensité dans ces deux conditions, l organisation spatiale du même RF semble s adapter à la statistique du stimulus de telle manière que les contributions relatives des composantes Simples et Complexes restent constantes dans la réponse globale. Cette étude apporte de nouveaux éléments suggérant la dépendance de la connectivité fonctionnelle à la statistique du stimulus et propose l existence d un nouveau processus d adaptation contrôlant l apparente Simplicité ou Complexité des champs récepteurs de V1 selon le caractère épars ou dense de la scène visuelle.PARIS-BIUSJ-Physique recherche (751052113) / SudocSudocFranceF

Irrégularité et reproductibilité dans les réseaux récurrents corticaux (une étude théorique et expérimentale dans le cortex visuel primaire)

Cette thèse porte sur la réponse physiologique du cortex visuel primaire à des stimuli visuels complexes. Nous avons décrit la reproductibilité et l'irrégularité des signaux corticaux, quantifiés par l'enregistrement intracellulaire. Une analyse comparative montre que la reproductibilité est modulée par le stimulus. En condition naturelle, l'activité en potentiel de membrane est à la fois irrégulière et reproductible, et les potentiels d'action sont peu nombreux mais très précis. Cette dépendance du bruit à la stimulation est reproduite plus généralement par des modèles de réseaux de neurones récurrents: la reproductibilité y est plus élevée quand le stimulus est similaire à l'activité générée spontanément. L'irrégularité de l'activité neuronale est quantifiée par trois outils, un modèle d'Ising pour décrire l'activité de plusieurs neurones, deux autres (analyse fractale, prédiction de l'activité sous-liminaire) utilisant le signal intracellulaire, considéré un signal de population.PARIS-BIUSJ-Physique recherche (751052113) / SudocSudocFranceF