CoMCo

L’équipe Contrôle Moteur Cognitif (CoMCo) réunit plusieurs chercheuses et chercheurs partageant un objectif commun : comprendre comment des variables internes (telles que les décisions, les actions, les plans et les attentes) et des facteurs externes (tels que les récompenses, les contingences environnementales et le contexte social) sont calculés par la dynamique de réseaux neuronaux distribués, à différentes échelles temporelles et spatiales. Nos travaux couvrent des thématiques allant de l’attention visuomotrice aux rôles de la motivation et des facteurs sociaux dans la prise de décision et la planification de l’action, et combinent des approches expérimentales et computationnelles à plusieurs niveaux d’analyse. Nos recherches expérimentales s’appuient sur les modèles primates et rongeurs afin d’étudier les mécanismes cérébraux sous-jacents à la génération du comportement, dans le respect de normes éthiques et de bien-être strictes. Ensemble, ces approches visent à faire le lien entre cerveau, comportement et computation, et à former la prochaine génération de scientifiques dans un environnement interdisciplinaire et collaboratif. Ci-dessous, vous pouvez découvrir les principaux axes de recherche portés par chaque PI.

Des rythmes bêta aux dynamiques de réseaux laminaires à la base du comportement visuo-moteur chez les primates (PI Bjørg Kilavik)

Mes recherches portent sur la manière dont la dynamique laminaire du cortex et les interactions au sein de réseaux à grande échelle soutiennent le comportement visuo-moteur, la planification motrice et la prédiction dans le cerveau des primates. En combinant l’électrophysiologie laminaire et des analyses au niveau des populations neuronales, ces travaux adoptent une perspective dynamique et fondée sur les réseaux de la fonction corticale. Un axe central de recherche concerne le rôle de l’activité dans la bande bêta, qui pourrait refléter à la fois la stabilisation des réseaux, leur coordination et la communication entre aires, plutôt qu’une fonction unique et fixe. Nous étudions également comment l’information visuo-motrice est représentée et transformée à travers les couches corticales et les différentes aires au sein des réseaux pariéto-moteurs.

Cartographier la biologie des comportements intelligents à partir de la dynamique neuronale (PI: Nicolas Meirhaeghe)

Mes recherches visent à comprendre le rôle de la dynamique neurale dans des processus cognitifs de haut niveau comme la planification motrice, l’anticipation, l’introspection, le mensonge, la simulation mentale, la résolution de problèmes ou encore l’apprentissage. Mon groupe travaille à l’interface entre les sciences cognitives, la neurobiologie et l’IA/ML, et combine des expériences comportementales chez l’homme et le primate non-humain avec des analyses et modélisation de la dynamique neuronale sous-jacente. En pratique, nos recherches s’appuient sur diverses techniques issues de l’algèbre linéaire et de l’apprentissage automatique pour relier l’activité neuronale « impulsionnelle » à haute dimension enregistrée à une résolution spatio-temporelle très fine aux processus cognitifs sous-jacents sollicités par des conditions expérimentales contrôlées. Lorsque cela s’avère pertinent, nous nous tournons également vers des modèles artificiels pour mieux comprendre comment les systèmes « intelligents », qu’ils soient biologiques ou synthétiques, fonctionnent au niveau algorithmique et de l’implémentation.

Pour plus d’information, vous pouvez consulter le site web du groupe: https://mindlaboratory.org/

Bases neurales de l’apprentissage social (PI : Simon Nougaret) : 

L’apprentissage social est une capacité fondamentale qui permet aux individus d’inférer les conséquences d’une action sans expérience directe, par l’observation du comportement d’autrui. Mes recherches portent sur l’identification des circuits neuronaux sous-jacents à l’apprentissage social. Pour aborder cette question, je combine des approches électrophysiologiques et chémogénétiques chez des primates non humains en situation comportementale. À l’aide de paradigmes comportementaux dans lesquels deux singes interagissent au cours de tâches d’apprentissage social, l’activité neuronale est enregistrée simultanément dans des régions préfrontales et striatales. Ces structures sont respectivement impliquées dans la représentation d’autrui et dans les processus d’apprentissage individuel. En parallèle, le système dopaminergique, connu pour son rôle dans l’apprentissage individuel, est manipulé afin d’évaluer sa contribution à l’apprentissage social. Mon hypothèse centrale est que les structures neuronales codant la valeur des actions observées interagissent avec les circuits classiques de l’apprentissage individuel, en s’appuyant sur des mécanismes neuromodulateurs partagés, permettant ainsi l’apprentissage par observation sociale.

Interactions neuronales dans les réseaux moteurs corticaux pour les mouvements d’atteinte et de saisie manuelle (PI: Thomas Brochier)

Mes recherches explorent les principes d’interactions neuronales au sein des réseaux moteurs corticaux lors de la préparation et de l’exécution de mouvements d’atteinte et de saisie manuelle. J’étudie également comment ces activités motrices corticales viennent moduler le traitement des informations sensorielles sur un mode prédictif, comment elles évoluent au cours de l’apprentissage et comment elles s’adaptent aux changements posturaux. Mes approches combinent l’analyse de données comportementales et électrophysiologiques chez le primate non-humain (macaque et ouistiti) et chez l’homme. Elles s’appuient sur des techniques d’enregistrement aigu ou chronique de l’activité cérébrale à l’aide de matrices multi-électrodes haute densité pour l’analyse des dynamiques d’activation de populations de neurones.

Neurobiologie des motivations (PI: Frederic Ambroggi) 

Mes recherches s’intéressent aux processus neurobiologiques impliqués dans la motivation à s’engager dans l’action. En utilisant une approche de neurosciences intégratives combinant des enregistrements électrophysiologiques multi-canaux, des manipulations optogénétiques ciblées et diverses tâches comportementales chez le rat, j’étudie comment la boucle limbique des ganglions de la base intègre des informations intéroceptives (faim, soif, stress) et extéroceptives (stimuli prédictifs, contexte) via ses connections corticales et sous-corticales pour communiquer un signal motivationnel au système moteur. Mon projet actuel explore les mécanismes impliqués dans la sélection d’un objectif. Je cherche à comprendre comment ces circuits permettent, en filtrant les informations pertinentes, de prioriser un besoin plutôt qu’un autre, en fonction de son intensité et du coût permettant de le satisfaire.

Variabilité, coordination et computation dans le cortex moteur (PI : Alexa Riehle)

Mes travaux combinent des enregistrements électrophysiologiques in vivo chez le primate non humain avec des approches computationnelles et théoriques afin de comprendre comment des réseaux corticaux moteurs distribués coordonnent la préparation et l’exécution du mouvement. Mes intérêts de recherche couvrent la variabilité des réseaux, le timing et la synchronie des décharges neuronales, ainsi que la computation corticale motrice dépendante du contexte, en mettant l’accent sur la manière dont le traitement cortical soutient un comportement moteur flexible et fiable.