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Un pas vers la modélisation du cerveau à l’EPF de Lausanne

Unité de base du cerveau des mammifères, une colonne corticale compte environ 300 sortes de neurones qui se différencient selon leur structure anatomique et  leurs propriétés électriques. Ces caractéristiques  sont déterminées par une certaine combinaison de canaux ioniques – de minuscules pores dans la membrane cellulaire, à travers lesquels passe le courant électrique qui permet la communication entre neurones.
L’expression d’une combinaison de gènes  informe sur les caractéristiques d’un neurone. Georges Khazen et ses collègues ont émis comme hypothèse qu’ils pouvaient en extraire des principes permettant de prédire les caractéristiques d’un neurone.

Sur un ensemble de données sur des gènes, les chercheurs  ont enregistré l’expression de 26 gènes, responsables de la formation des canaux ioniques de différents types de neurones chez le rat. Les  données permettent de classer les types de neurones en fonction de leur morphologie, de leurs propriétés électro-physiologiques et de leur emplacement parmi les six couches anatomiques du cortex.
Prédiction à 78%
Les chercheurs  ont prédit la présentation des schémas de canaux ioniques avec un taux d’exactitude de 78%. En ajoutant aux données un sous-ensemble de données à propos des canaux ioniques, l’exactitude des prédictions montait à 87% pour les types de neurones les plus courants.

Les chercheurs utiliseront ces principes pour comprendre le rôle des différents gènes dans la régulation du processus de transcription. Si de tels principes sont applicables aux canaux ioniques, il est plus probable qu’on en trouve qui concernent d’autres aspects de l’organisation du cerveau.
Les chercheurs pensent qu’il sera possible de prédire où les synapses seront les plus susceptibles de se former, en se basant sur la répartition des types de neurones dans le réseau.

Ces connaissances ouvriraient  l’ère de la biologie prédictive. Elle accélèreaient la compréhension et la modélisation du cerveau.  Le but du Human Brain Project – modéliser le cerveau humain in silico – apparaît plus proche et réaliste. «C’est une porte qui s’ouvre sur le monde de la biologie prédictive», explique Henry Markram, auteur senior de l’article publié dans  PLoS One.

michel.deprost@enviscope.com

Publication
Khazen G, Hill SL, Schürmann F, Markram H (2012) Combinatorial Expression Rules of Ion Channel Genes in Juvenile Rat (Rattus norvegicus) Neocortical Neurons. PLoS ONE 7(4): e34786. doi:10.1371/journal.pone.0034786

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