Mathematical Modelling of Neural Oscillations in Hippocampal Memory Networks during Waking and under General Anaesthesia

Francesco Giovannini 1, 2
Résumé : La mémoire est communément définie comme la capacité de coder, stocker et rappeler les informations que nous avons perçues. Lorsque nous traversons le monde, nous ressentons des stimuli, nous assistons à des événements, nous constatons des faits, nous étudions des concepts et nous acquérons des compétences. Bien que la mémoire soit un comportement humain inné et familier, les mécanismes cérébraux qui nous fournissent de telles facultés sont loin d'être compris. Des études expérimentales ont montré que, lors des tâches de mémoire, certaines structures cérébrales présentent une activité synchrone qui est censée être corrélée avec le maintien à court terme des stimuli saillants. L'objectif de cette thèse est d'utiliser la modélisation mathématique biologiquement inspirée et des simulations d'activité neuronale pour éclairer les mécanismes permettant l'émergence de ces oscillations synchrones liées à la mémoire. Nous nous concentrons en particulier sur l'activité mnémonique de l'hippocampe pendant l'état éveillé, et l'amnésie et la consolidation inattendue de la mémoire sous anesthésie générale. Nous commençons par présenter un modèle détaillé de neurone pyramidal qui se trouve couramment dans les zones CA3 et CA1 de l'hippocampe. Stimulé par une courte impulsion de courant, le neurone produit une activité persistante maintenue pour de longues périodes (> 30s) au-delà du stimulus uniquement par des récepteurs calciques non spécifiques (CAN). Les paramètres du modèle sont dérivés des enregistrements in vitro de neurones hippocampiques réalisés par nos collaborateurs Beate Knauer et Motoharu Yoshida à l'Université de la Ruhr à Bochum, en Allemagne. Par la suite, nous étudions la dynamique d'une population de ces neurones pyramidaux-CAN interconnectés. Nous supposons que les réseaux de neurones à tir persistant pourraient fournir le mécanisme neuronale pour la maintenance des oscillations hippocampiques mnésiques. Nos résultats montrent que le réseau génère une activité oscillante auto-soutenue dans la fréquence thêta. Lors de la connexion du réseau pyramidal-CAN à des interneurones inhibiteurs, la dynamique du modèle révèle que l'inhibition rétroactive améliore la robustesse des oscillations thêta rapides, en resserrant la synchronisation des neurones pyramidaux. Nous démontrons que, dans le modèle, la fréquence et la puissance spectrale des oscillations sont modulées uniquement par le courant CAN, permettant une large gamme de fréquences d'oscillation dans la bande theta. Il s'agit d'un mécanisme biologiquement plausible pour la maintenance des oscillations thêta synchrones dans l'hippocampe qui vise à étendre les modèles traditionnels d'activité rythmique hippocampique entraînée par le septum. En outre, nous présentons une étude approfondie des effets perturbateurs de l'anesthésie générale sur les oscillations gamma dans l'hippocampe. Nous introduisons un nouveau modèle qui prend en compte les quatre principaux effets de l'agent anesthésique propofol sur les récepteurs GABAA. Nos résultats indiquent que l'inhibition tonique médiée par le propofol contribue à améliorer la synchronisation du réseau dans un réseau d'interneurones de l'hippocampe. Cette synchronisation améliorée pourrait fournir une explication possible pour l'apparition d'une conscience intra-opératoire, d'une formation explicite de la mémoire et même d'une excitation paradoxale sous anesthésie générale, en facilitant la communication entre structures cérébrales qui ne devraient pas être autorisées à le faire lorsqu'elles sont anesthésiées. En conclusion, les résultats décrits dans cette thèse fournissent de nouvelles idées sur les mécanismes sous-jacents de l'activité neuronale mnémonique, à la fois au cours du réveil et de l'anesthésie, en ouvrant des voies convaincantes pour les travaux futurs sur les applications cliniques qui s'attaquent aux maladies de la mémoire neurodégénératives et la surveillance de l'anesthésie.
Type de document :
Thèse
Modeling and Simulation. Université de Lorraine, 2017. English. 〈NNT : 2017LORR0182〉
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Soumis le : mardi 12 décembre 2017 - 00:24:32
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Francesco Giovannini. Mathematical Modelling of Neural Oscillations in Hippocampal Memory Networks during Waking and under General Anaesthesia. Modeling and Simulation. Université de Lorraine, 2017. English. 〈NNT : 2017LORR0182〉. 〈tel-01661465〉

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