Neurophysiologie : circuits neuronaux
Vue d'ensemble
- Neurophysiologie
- Potentiels membranaires
- Circuits neuronaux
- Neurotransmetteurs
- Récepteurs membranaires
- Synapses
Les circuits neuronaux étudient les assemblages de neurones et leurs interconnexions synaptiques.
Ce terme est une analogie des circuits électroniques.
Les processus fondamentaux de l'activité neuronale sont :
- la conduction de l'influx par les axones,
- la transmission synaptique excitatrice et inhibitrice.
Toutefois, les neurones ne sont pas isolés et fonctionnent en groupes : ces groupes interagissent avec d'autres groupes, i.e. les connections et les fonctions sont de plus en plus complexes au fur et à mesure qu'on élargit le champ.
(Figure : vetopsy.fr)
Pour que le processus fonctionne parfaitement, l'intégration des données est nécessaire et une hiérarchie doit s'établir pour atteindre les échelons supérieurs par des fonctions comme la pensée, la mémoire…
Groupes de neurones
1. Les neurones, qui se comptent en milliards, sont répartis en groupes qui traitent les informations, selon :
- leur localisation, i.e. en provenance de récepteurs ou d'autres groupes de neurones,
- leurs neurotransmetteurs.
Ces neurones intègrent l'information et la transmettent vers des centres supérieurs qui pourront enclencher des réponses motrices, hormonales…
2. En général, la fibre présynaptique se ramifie pour entrer en contact avec plusieurs neurones qui recevront l'influx nerveux.
- Les neurones les plus proches de la fibre présynaptique sont situés dans la zone dite de décharge, i.e. ils peuvent produire des potentiels postsynaptiques (PPS), qui peuvent être excitateurs (PPSE) ou inhibiteurs (PPSI).
- Les neurones les plus éloignés de la fibre présynaptique sont situés dans la zone dite de facilitation, i.e. ils ne produisent pas de PPS, mais ils pourront plus facilement décharger lors d'autres stimuli.
3. Par contre, les neuropeptides peuvent diffuser pour exciter des neurones hors de la zone de décharge.
Neurobiologie computationnelle et intelligence artificielle
1. Les différents types de neurones et de synapses peuvent accomplir plusieurs sortes d'opérations logiques et de calculs : les sommations neuronales en sont un exemple simple.
Les axones neuronaux n'ont pas tous la même longueur, i.e. l'arrivée des influx peut être légèrement désynchronisée, ce qui va générer un bruit structurel qui doit être corrigé.
Le système nerveux va donc calculer une moyenne pour rendre les informations stables, i.e. le cerveau fonctionne sur une base statistique.
2. De nombreux scientifiques travaillent à l'heure actuelle sur l'intelligence artificielle (IA), i.e. ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.
(Figure : vetopsy.fr d'après Mike MacKenzie)
L'IA, qui peut être classée dans les sciences cognitives, fait appel à :
- la neurobiologie computationnelle, qui se fonde sur les circuits neuronaux, basés sur les méthodes d'apprentissage de type probabiliste, comme l'inférence babésienne, très en vogue à l'heure actuelle dans le codage prédictif et dans les erreurs de prédiction, i.e. différence entre la prédiction et le résultat.
- la logique mathématique,
- l'informatique.
Chaîne neuronale
NeurophysiologeCellules gliales et névroglieNeuronesPotentiels membranairesCircuits neuronauxChaîne neuronaleConvergence et divergenceCircuits inhibiteurs élémentairesCircuits facilitateurs élementairesCircuits oscillantsBoucles de régulationFeedforward ou open-loop controlFeedback ou closed-loop controlNeurotransmetteursRécepteurs membranairesSynapses