Un projet porté par Yves Boubenec, chercheur au Laboratoire des Systèmes Perceptifs au sein de l'équipe Audition.

 

De nombreux troubles neurodéveloppementaux sont associés à des perturbations des interactions fonctionnelles entre les zones cérébrales. Cela fait de l'évaluation quantitative et non invasive de ces interactions un biomarqueur potentiel efficace pour assurer une détection précoce et un meilleur pronostic de ces pathologies. Cependant, les limites des techniques de neuro-imagerie actuellement disponibles en termes de résolution spatio-temporelle et d'applicabilité clinique ont entravé le large déploiement clinique d'un tel diagnostic basé sur la connectivité fonctionnelle.

Ce projet relève ce défi en développant la connectivité fonctionnelle spatio-temporelle (STFC), une caractérisation innovante de l'activité cérébrale à plusieurs échelles (mésoscopique à grande échelle) qui devrait offrir une sensibilité et une spécificité sans précédent. Elle s'appuie sur la neuro-imagerie fonctionnelle par ultrasons (fUS), une modalité d'imagerie cérébrale de pointe à fort potentiel translationnel, et sur des techniques de post-traitement innovantes axées sur l'activité cérébrale propagative. L'objectif final est d'identifier des biomarqueurs potentiels du STFC basés sur le fUS pour les maladies neurodéveloppementales, adaptés à l'imagerie néonatale préclinique et clinique.

Dans un premier temps, l'équipe développera un ensemble d'outils descripteurs conçus pour capturer spécifiquement l'activité propagative dans les données neuronales (optique et fUS) et élaborera une technique de mesure de la STFC reposant sur ces descripteurs afin d'estimer les schémas spatio-temporels propagatifs répétitifs. Ensuite, l'quipe évaluera les performances de ces méthodes dans l'évaluation de la dynamique corticale spontanée associée à des états internes distincts (par exemple, actif, calme, phases de sommeil, sédation) en utilisant des données d'imagerie optique calcique et intrinsèque enregistrées de manière synchrone chez des souris GCaMP6. Cette étape sera cruciale pour garder le descripteur spatio-temporel le plus pertinent (robustesse, reproductibilité) de l'activité propagative corticale extraite à la fois des signaux neuronaux et des signaux liés à l'hémodynamique. Elle permettra également de mieux caractériser la façon dont l'hémodynamique, qui peut être observée de manière non invasive par échographie fonctionnelle (fUS), est liée à l'activité neuronale sous-jacente (imagerie calcique). En outre, la technique sera également utilisée pour évaluer les états internes chez les furets à l'aide d'ultrasons fonctionnels, étant donné que les furets ont un cerveau de taille moyenne et un cortex plié présentant une homologie plus étroite avec les humains pour ce qui est des régions frontales et sensorielles.

L'objectif final est de valider le fait que la STFC basée sur le fUS peut marquer efficacement les états pathologiques du cerveau. L'équipe évaluera le potentiel de la STFC appliquée aux données fUS en tant que biomarqueur précoce des maladies neurodéveloppementales dans un modèle préclinique inter-espèces (souris et furets). Elle mettra en œuvre le modèle d'activation immunitaire maternelle (MIA) dans ces deux espèces, puis l'équipe suivra les signatures spécifiques du STFC qui mettent en évidence des altérations de la dynamique cérébrale spontanée chez le jeune adulte (souris et furets) et aux stades périnataux (furetons à P5-P12). A partir des biomarqueurs définis chez le furet, les scientifiques rechercheront ensuite des signatures STFC comparables dans les données fUS acquises chez les nouveau-nés humains (via un essai clinique externe à cette proposition ANR). Ce projet comblera le fossé entre les modèles animaux et les nouveau-nés humains pour révéler les indicateurs précoces des
maladies neurodéveloppementales avec un nouveau type de biomarqueurs analytiques, offrant la possibilité d'une intervention opportune et de meilleurs résultats à long terme pour les personnes affectées.

 

Un projet porté par Hernan Anllo, post doctorant au Laboratoire de Neurosciences Cognitives et Computationnelles (LNC2), au sein de l'équipe Human Reinforcement Learning.

Intégrer les informations provenant d'autrui dans notre propre vision du monde constitue l'une des formes d'apprentissage social les plus complexes et efficaces, réduisant de manière significative les coûts associés à l'exploration individuelle exhaustive grâce à la capitalisation des expériences d'autrui. Cependant, tandis que des efforts récents ont permis d'éclairer de manière considérable la modélisation computationnelle de l'apprentissage humain, nous disposons de très peu d'informations sur la manière dont le transfert de connaissances d'individu à individu, basé sur le langage, peut être mis en œuvre de manière computationnelle dans le contexte de l'apprentissage de nouveaux comportements orientés vers des objectifs (ou la modification de comportements existants). En effet, nous sommes fréquemment guidés dans notre démarche plutôt que de devoir découvrir, de manière totalement autonome, des comportements optimaux. Malgré son importance écologique, la compréhension mécaniste et computationnelle de ces types de processus d'enseignement demeure très limitée. Ce projet se compose d'un ensemble novateur de volets de travail conçus pour combler cette lacune en combinant des méthodes de pointe issues des sciences cognitives, de la psychologie clinique et sociale, avec des techniques de pointe en apprentissage par renforcement, en traitement automatique du langage naturel, ainsi qu'en grands modèles de langage tels que GPT-4. L'objectif principal de cette action est de développer une compréhension de la composition computationnelle de différentes formes de transfert verbal de connaissances (par exemple, leçons, conseils, suggestions), se produisant entre des apprenants expérimentés (par exemple, enseignants, médecins) et de nouveaux apprenants novices (par exemple, élèves, patients), dans un contexte socioculturel précis (par exemple, un laboratoire, une salle de classe, un hôpital), avec des conséquences comportementales et expérientielles concrètes.
 

Un projet porté par Srdjan Ostojic, chercheur au LNC2 où il dirige l'équipe Network Dynamics and Computations.

Les modèles de réseaux neuronaux constituent un outil essentiel pour appréhender comment des millions de neurones coopèrent pour effectuer des calculs pertinents. L'analyse et l'interprétation de réseaux capables des mêmes tâches cognitives que celles étudiées en neurosciences ont permis de comprendre comment de telles propriétés émergent de la dynamique collective de l'activité neuronale, mais les modèles existants manquent souvent des caractéristiques essentielles de la structure du cerveau.

Un niveau de structure important dans le cortex est l'organisation en régions anatomiquement définies, et un postulat clé des neurosciences est que différentes régions jouent différents rôles computationnels. Une compréhension mécanistique de la signification fonctionnelle de la structure multi-aires reste cependant difficile à atteindre en raison du manque de réseaux multi-aires et d'enregistrements électrophysiologiques multi-aires pour les contraindre.

Dans ce projet, nous développerons une nouvelle classe de réseaux neuronaux récurrents multi-zones que nous comparerons avec des enregistrements chez des furets en comportement pour identifier les contraintes que des tâches comportementales complexes imposent à la structure de l'activité. L'objectif central du projet sera de tester l'hypothèse selon laquelle une structure multi-zones confère à un réseau la compositionnalité, c'est-à-dire la capacité d'exécuter de manière robuste des tâches multiples en combinant des calculs modulaires plus simples.

A cette fin, nous combinerons trois méthodes complémentaires : (i) des analyses mathématiques de la dynamique des réseaux ; (ii) la rétro-ingénierie de réseaux entraînés pour effectuer des tâches multiples ; (iii) la comparaison des prédictions générées par les réseaux avec l'activité corticale enregistrée chez des animaux effectuant des tâches identiques.
 

Un projet porté par Nicolas Baumard, directeur de recherche au CNRS au sein de l'équipe Evolution and social cognition à l'Institut Jean Nicod et professeur à l’ENS.

La psychologie est essentielle pour comprendre l'histoire de l'humanité. Lorsqu'ils sont agrégés, les changements dans la psychologie individuelle - dans l'intensité de la confiance sociale, des soins parentaux ou de la curiosité intellectuelle - peuvent conduire à des changements importants dans les institutions, les normes sociales et les cultures. Pourtant, l'étude des changements psychologiques au cours du temps demeure difficile puisqu'il est impossible d'utiliser les méthodes standards (questionnaires, mesures comportementales). Des développements récents en psychologie suggèrent cependant que les artefacts culturels reflètent en partie les traits psychologiques des individus qui les ont produits ou consommés. Il est donc possible de faire de la "psychologie historique", c'est-à-dire d'utiliser les concepts et les méthodes de la psychologie pour retrouver et quantifier l'évolution des traits psychologiques au cours du temps.

Un projet porté par Tarryn Balsdon, chercheuse au Laboratoire des Systèmes Perceptifs au sein de l'équipe Vision.

Pour interagir avec le monde dynamique qui nous entoure, nous devons traiter les informations sensorielles et planifier notre comportement de manière efficace. Bien que l'efficacité comportementale ait été étudiée comme un compromis exogène entre vitesse et précision, elle doit être modérée par des variables endogènes : la confiance, l'urgence, l'effort et la valeur. Ce projet vise à comprendre l'interaction de ces variables dans un comportement de plus en plus naturaliste. Nous mettrons en évidence le rôle de ces variables à l'aide de manipulations expérimentales tout en développant une description informatique du comportement. Ce cadre computationnel capture l'efficacité comportementale grâce à l'effort coordonné des processus perceptifs, cognitifs, moteurs et métacognitifs, afin de permettre une mise à jour en ligne en réponse à des environnements sensoriels dynamiques. L'électroencéphalographie sera utilisée pour développer ce cadre en accord avec des mécanismes neuronaux biologiquement plausibles. Tout d'abord, nous examinerons comment l'urgence peut interagir avec la confiance pour accélérer les actions, et dans quelle mesure cette interaction s'opère au niveau des processus moteurs. Ensuite, nous examinerons comment ce compromis entre confiance et urgence est modéré par la valeur ou l'effort associé aux résultats comportementaux. Enfin, nous utiliserons une tâche de recherche visuelle dynamique pour examiner comment ces processus sont coordonnés sur plusieurs sous-décisions afin d'atteindre un objectif global, comme dans un comportement naturaliste. Ce projet permettra de comprendre comment les processus neuronaux interconnectés sont coordonnés pour contrôler la façon dont nous modérons, la rapidité ou le caractère délibéré de la planification de notre comportement.

Un projet de recherche porté par Sharon Peperkamp, directrice de recherche CNRS, en collaboration avec Sho Tsuji, chargée de recherche CNRS et Anne Christophe, directrice de recherche CNRS, au Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistique (LSCP) au sein de l'équipe Language and its acquisition.

Les enfants du monde entier apprennent le langage, un système complexe comportant plusieurs niveaux d'interaction, avec une rapidité et une efficacité étonnantes. Malgré d'énormes progrès dans la description de l'évolution temporelle de l'acquisition du langage, d'une part, et un nombre croissant d'études montrant le rôle crucial des interactions sociales dans le développement cognitif, d'autre part, nous n'avons toujours pas une compréhension intégrée de la façon dont les indices linguistiques et sociaux dans l'environnement conduisent à l'acquisition précoce du langage. Notre projet vise à étudier les mécanismes par lesquels les aspects linguistiques et sociaux des environnements d'apprentissage des enfants contribuent à des aspects critiques de l'acquisition du langage à plusieurs niveaux de représentation, de la phonétique et de la phonologie au lexique et à la morphosyntaxe.

Tout d'abord, nous examinerons la variabilité des indices dans la langue d'entrée et nous étudierons comment les indices à un niveau linguistique déterminent l'apprentissage à un autre niveau, car il est devenu évident que l'étude du développement des niveaux linguistiques indépendamment pose des limites à la compréhension des mécanismes d'acquisition. Nous obtiendrons ainsi une compréhension plus précise et plus détaillée de la contribution des indices linguistiques à l'apprentissage des langues.

Deuxièmement, nous étendrons notre travail pour intégrer une dimension jusqu'ici peu explorée, à savoir le rôle de l'information sociale. Les enfants apprennent le langage grâce aux personnes qui les entourent et qui enrichissent l'apport linguistique d'indices sociaux. En outre, ils ne sont pas des récepteurs passifs d'informations linguistiques, et leur rôle actif pourrait jouer un rôle clé dans l'explication de leur étonnant développement linguistique. Nous proposons que les informations sociales agissent comme une passerelle vers le langage, facilitant la détection d'indices linguistiques subtils.

Nous nous appuierons sur une combinaison de méthodes expérimentales bien établies et innovantes, ces dernières incluant l'étude de l'apprentissage pendant qu'il se déroule en utilisant des écrans interactifs et des jouets pour émuler l'interaction sociale, ainsi que des tests en ligne pour nourrissons afin de rassembler des ensembles de données vastes et diversifiés.
 

Un projet de recherche porté par Frédérique de Vignemont, chercheuse CNRS et directrice adjointe de l'Institut Jean Nicod, en collaboration avec Alessandro Farnè (ImpAct, Inserm), Jérémie Lafraire (Lyfe Institute Paul Bocuse).

L'espace est rarement au centre de notre perception mais, comme la pandémie l'a fait comprendre à la plupart d'entre nous, nous surveillons l'espace qui nous sépare des autres, et ce grâce à un mécanisme ancien, issu de l'évolution, qui est constamment en jeu, du moins c'est ce que l'on prétend. Un réseau spécifique de neurones sensorimoteurs (dans les aires pariétales, prémotrices et sous-corticales), découvert d'abord chez le singe puis chez l'homme, représente l'espace entourant étroitement le corps, également connu sous le nom d'espace péripersonnel (EPP). L'espace péripersonnel peut être considéré comme une zone tampon entre le soi et le monde afin d'être mieux préparé. Qu'il y ait dans l'espace péripersonnel un serpent à éviter, une pomme à saisir ou une personne en colère à fuir, le cerveau les traite aux niveaux perceptif et sensorimoteur d'une manière différente que s'ils étaient situés plus loin. Or, nous évoluons généralement dans des environnements riches, constamment entourés de multiples objets et congénères. Que nous soyons dans un supermarché ou au travail devant notre bureau, le PPS est littéralement bondé et il existe un risque de surcharge informatique. Comment le cerveau fonctionne-t-il alors ?
Malgré plus de 20 ans de recherche sur le PPS chez l'homme, nous ne le savons pas. Dans ce projet, nous mettons en opposition deux options :
(i) Le compte de proximité : La proximité suffit à donner une signification unique aux stimuli et donc à déclencher les mécanismes PPS, car tout ce qui est proche a de l'importance. Le traitement PPS est constamment activé. Les facteurs autres que la proximité n'ont qu'un effet modulateur.
(ii) Le compte Proximité+ : La proximité ne suffit pas car les calculs qui sous-tendent le PPS ont des coûts neuronaux, énergétiques et cognitifs. Pour gérer ces coûts, seuls certains de nos stimuli proches obtiennent des valeurs de priorité suffisamment élevées pour activer le traitement PPS.
Dans ce projet pluridisciplinaire, nous étudierons théoriquement et expérimentalement le pouvoir explicatif de la Proximité+ en évaluant le rôle de trois dimensions principales dans l'attribution de la priorité aux stimuli qui nous entourent pour activer le traitement PPS : la saillance, la valence et la pertinence sociale.

 

Un projet de recherche porté par Rocco Mennella, chercheur au Laboratoire des interactions cognition action émotion (LICAÉ) à l'Université Paris Nanterre, et chercheur associé au sein de l'équipe Social Cognition: from Brain to Society au LNC2.

Malgré l'impact clinique sévère des difficultés socio-émotionnelles chez les patient.es souffrant de troubles dépressifs majeurs (TDM), il n'existe pas de marqueurs comportementaux objectifs de ces difficultés. L'un des deux principaux symptômes de la dépression, l'anhédonie, le manque de motivation et/ou de plaisir dans les activités gratifiantes, a été suggéré comme un déterminant majeur de l'altération du comportement social, y compris de la prise de décision dans les contextes socio-émotionnels. D'autre part, il existe des évidences que l'anhédonie est également associée à des changements mesurables des paramètres posturaux et de la marche dans la dépression.

Le projet WANDERS vise à examiner la relation entre l'anhédonie, la posture et la marche, et la prise de décision socio-émotionnelle. Sur la base de notre modèle théorique, nous formulons l'hypothèse que l'anhédonie dans la population générale et chez les personnes atteintes de dépression majeure provoque des changements dans les paramètres moteurs et dans la prise de décision socio-émotionnelle, en raison de déterminants neuronaux communs dans les circuits dopaminergiques fronto-striataux. 

Dans le premier module de travail (WP1), nous induirons une réduction de l'affect positif (anhédonie) chez des participant.es sain.es par privation de sommeil, afin de tester expérimentalement notre hypothèse. Les participant.es effectueront une tâche de prise de décision sociale, consistant à approcher ou à éviter des individus émotionnels dans la réalité virtuelle (VR) tandis que les paramètres de mouvement tridimensionnels (3D) seront enregistrés. Le WP1 élucidera la relation entre l'anhédonie, les changements posturaux et de la marche, et les décisions socio-émotionnelles dans la population générale, en combinant la VR, l'analyse des mouvements en 3D et les modèles computationnels.

Le module WP2 vise à généraliser les résultats du projet WP1 à un échantillon de patient.es souffrant de TDM. Le projet WANDERS s'inscrit dans le cadre du CES 28 en étudiant une dimension centrale de la socialité humaine dans des populations saines et cliniques. Il permettra d'établir un nouveau cadre théorique pour comprendre les déterminants affectifs des décisions sociales et de découvrir des marqueurs comportementaux objectifs de la qualité de la vie sociale. La solide expérience du coordinateur scientifique, ainsi que l'aide décisive d'un réseau interdisciplinaire de collaborateurs.trices de grande qualité, permettront de réaliser le projet.