Décodage des mécanismes cérébraux de la prise de décision chez l’humain

Abstract

Choisir entre plusieurs actions possibles afin d’interagir avec son environnement constitue l’un des piliers fondamentaux du comportement chez l’animal, y compris l’humain, à travers l’évolution. Pour comprendre comment le cerveau détecte, distingue et catégorise l’information qui parvient à nos sens pour prendre une décision informée, plusieurs théories ont émergé dans le domaine des neurosciences cognitives. L’objectif de cette thèse est d’identifier les mécanismes neuronaux à l’origine de la prise de décision chez l’humain afin d’étoffer les connaissances théoriques existantes sur la manière dont notre cerveau parvient à délibérer, puis choisir entre plusieurs alternatives. Afin d’y parvenir, nous avons combiné l’utilisation de techniques électrophysiologiques et d’analyses d’apprentissage machine avancées pour analyser l’activité cérébrale pendant la réalisation de tâches décisionnelles. Dans le premier article, nous avons utilisé l’électroencéphalogramme (EEG) intracrânien pour enregistrer l’activité neuronale de patients épileptiques alors qu’ils devaient choisir librement entre deux actions de valeur égale (droite ou gauche). Nous avons ainsi pu montrer qu’une augmentation soutenue de l’activité neuronale haute fréquence dans un réseau de régions cérébrales frontales et pariétales permettaient de caractériser le processus de délibération lors d’un choix libre chez l’humain. Pour aller plus loin, nous avons ensuite identifié les mécanismes cérébraux à l’origine des choix pris dans des situations plus écologiques où l’évidence sensorielle fluctue dynamiquement au cours du temps. Dans cette deuxième tâche les participants sont libres de répondre à n’importe quel moment pour essayer d’optimiser leur taux de succès en implémentant des règles qui permettent d’ajuster le compromis entre vitesse et précision. En mesurant l’activité MEG de ces participants pendant qu’ils réalisaient une tâche de décision dynamique, nous avons utilisé une technique de réduction de dimensionalité (ACP, Analyse en Composantes Principales) afin d’identifier et de caractériser les composantes spatiales, temporelles et spectrales de l’activité neuronale sous-tendant les processus principaux de la prise de décision. Nous avons montré (1) le rôle d’un réseau de régions sensorimotrices et visuelles dans l’encodage de l’évidence sensorielle lors du processus de délibération entre plusieurs alternatives, ainsi que (2) que l’engagement dans un choix donné est reflété par les oscillations alpha (9-13 Hz) dans du cortex cingulaire postérieur et des régions visuelles (3) que l’exécution du mouvement permettant d’exprimer ce choix est sous-tendu par les oscillations beta (16-24 Hz) au sein des régions motrices et prémotrices et enfin (4) un ajustement du compromis entre vitesse/précision, caractérisé par l’activité haute fréquence dans les aires sous-corticales comprenant les ganglions de la base, le noyaux caudé, le cervelet et le thalamus . Dans leur ensemble, les résultats de cette thèse ont permis d’identifier et de caractériser les composantes spatiales, temporelles et fréquentielles de l’activité neuronale à l’origine de la prise de décision entre plusieurs actions chez l’humain.Choosing between potential actions to interact with the environment is one of the fundamental pillars of behavior in animals, including humans. To understand how the brain detects, discriminates, and categorizes information from the senses to make an informed decision, a class of theories have emerged in the field of cognitive neuroscience. The goal of this thesis is to identify neural mechanisms underlying decision-making in humans to extend theoretical accounts on how the brain can deliberate and chose among multiple alternatives. To do so, we combined electrophysiological recordings and machine learning to analyze brain activity from participants performing decision-making tasks. In the first article, we used intracranial EEG to record neuronal activity from epileptic patients while they had to freely choose between two actions of equal value (right or left saccades). We found a sustained increase in high frequency neuronal activity in a network of frontoparietal areas specific to the deliberation process during free choice in humans. We then set out to identify neuronal mechanisms subserving decisions between actions in conditions approaching ecological situations, in which sensory evidence can dynamically change over time, and participants are free to decide at any time to try and optimize successes per unit time by implementing speed accuracy tradeoff policies. By measuring MEG activity from participants performing such dynamic decision-making task and using a dimensionality reduction technique (PCA, Principal Component Analysis), we revealed and characterized the spatial, temporal, and spectral components of neural activity underlying the key processes contributing to decision-making. We showed that alpha (9-13 Hz) and beta (16-24 Hz) principal components (PCs) are involved in tracking sensory information while participants were deliberating between two options in the sensorimotor, visual, and posterior cingulate cortex. We also highlighted the role of alpha PCs in committing to a particular choice, while beta PCs were associated with motor execution once the decision was made. Finally, high frequency PCs (> 16 Hz) in subcortical areas including the cerebellum, pallidum, caudate nucleus and the thalamus indexed the implementation and adjustments of speed accuracy tradeoff policies when participants to try to optimize successes per unit time. Overall, results from this thesis successfully characterized the spatial, temporal, and spectral components of neuronal activity involved in deciding between actions in humans