Une équipe de chercheurs de l’Université de Stanford, financée par l’Initiative NIH BRAIN, via l’Institut national d’imagerie biomédicale et de bioingénierie (NIBIB), a découvert comment le cerveau gère dynamiquement les tâches cognitives tout en étant impliqué dans des processus mentaux internes.

L’équipe a développé un modèle de calcul pour faire des découvertes fondamentales qui n’ont jamais été révélées sur la façon dont notre cerveau traite l’information à différents niveaux au cours de la prise de décision quotidienne.

Dans leur étude publiée en ligne dans Nature Communications, les chercheurs ont utilisé un nouveau modèle informatique et une méthodologie pour identifier des modèles uniques d’activité dynamique du cerveau, ou états du cerveau, correspondant aux conditions optimales de la cognition.

Ils ont également découvert la présence d’états cérébraux transitoires lorsque les circuits cérébraux basculent dans leur configuration fonctionnelle dynamique entre différentes conditions de tâche. .

Les professeurs de psychiatrie, neurologie et neuroscience à l’Université de Stanford pensent que tout un ensemble d’états cérébraux internes ou cachés peut influencer la façon dont sont traitées les tâches. Dans leur modèle, ils ont identifié les états cachés du cerveau et démontré pour la première fois qu’ils influencent profondément la cognition humaine et la prise de décision.

Identification des états cachés du cerveau et leur influence sur la cognition humaine et la prise de décision.

Pour leur étude, les chercheurs ont utilisé les données de 122 participants du HumanConnectome Project (HCP) financé par le NIH. Le HCP comprend seulement des données provenant d’adultes en bonne santé, cependant, il y a une grande variation dans la fonction cérébrale et le comportement entre les individus. En deux séances de plusieurs minutes chacune, les participants à l’étude ont effectué une tâche de mémoire de travail au cours de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) qui a capturé de manière non invasive des images de leur activité cérébrale. La mémoire de travail est la capacité de stocker temporairement et de manipuler des informations dans son esprit – par exemple, en rappelant un nombre à 10 chiffres dans l’ordre inverse – et constitue un processus cognitif critique au quotidien.
Les scintigraphies cérébrales IRMf capturent des images de l’activité cérébrale dans des régions discrètes et des connexions fonctionnelles entre les régions au cours de la mémoire de travail qui se produisent dans les cortex frontaux et pariétaux du cerveau.
L’exercice de mémoire de travail consistait à rappeler des images de visages, de lieux, d’outils et de parties du corps apparaissant séquentiellement sur un moniteur.
Les chercheurs ont également effectué des analyses pendant que les participants voyaient un cadre vierge pour établir une base de référence.
Les chercheurs ont développé des modèles mathématiques probabilistes de circuits cérébraux fonctionnels dynamiques, qui leur ont permis de découvrir des états cachés du cerveau qui fluctuent avec le temps.
Ces modèles ont permis aux chercheurs d’observer des systèmes dynamiques de l’activité cérébrale pendant la tâche effectuée, y compris les changements dans les états cérébraux pendant les tâches, l’alignement des états cérébraux au début de la tâche, les fluctuations dans les états cérébraux la performance et la prise de décision lorsqu’un participant n’engage pas l’état cérébral approprié.

Une autre découverte nouvelle de l’étude est l’indication d’un état de transition que les chercheurs ont déduit à partir des données. L’équipe a montré que l’état de transition joue un rôle important dans la mémoire de travail.

Ainsi lorsque nous passons d’une tâche à une autre, notre état cérébral ne change pas instantanément, il faut du temps pour que les systèmes se mettent en ligne lorsque nous passons d’une charge cognitive faible à une charge cognitive élevée.

L’étude a permis aux chercheurs de comprendre les caractéristiques dynamiques de la fonction cérébrale humaine qui n’avaient pas été découvertes auparavant. Les chercheurs espèrent maintenant que leur approche computationnelle peut être appliquée pour étudier les mécanismes du circuit cérébral et les échecs dans des troubles tels que le TDAH, l’autisme et la schizophrénie-états psychiatriques qui peuvent être des troubles des circuits cérébraux dynamiques.

Source : National Institute of Health