Cours 1 - Laboratoire Matière et Systèmes Complexes

UNIVERSITÉ OUVERTE 2013-­‐2014 Du neurone au cerveau: Une promenade dans la complexité du système nerveux Jean-­‐Pierre Henry Laboratoire Ma@ère et Systèmes Complexes, Université Paris Diderot hNp://www.msc.univ-­‐paris-­‐diderot.fr/
~henry/ Cours 1 Introduc@on: le neurone Jeudi 7 novembre 2013 INTRODUCTION Quel chemin suivra ceNe promenade? Peut-­‐on connaître le cerveau? « … ceNe par@e de moi qui pense ce que je dis, qui fait réflexion sur tout et sur elle-­‐même et ne se connaît non plus que le reste » PASCAL Les philosophes « vitalistes »: Bergson (1859-­‐1941) On pose en principe que, si nous pouvions pénétrer à l'intérieur d'un cerveau qui travaille et assister au chassé-­‐croisé des atomes dont l'écorce cérébrale est faite, et si, d'autre part, nous possédions la clef de la psychophysiologie, nous saurions tout le détail de ce qui se passe dans la conscience correspondante. Il y aurait cependant lieu de se demander si les faits, examinés sans par@ pris, suggèrent réellement une hypothèse de ce genre. Qu'il y ait solidarité entre l'état de conscience et le cerveau, c'est incontestable. Mais il y a solidarité aussi entre le vêtement et le clou auquel il est accroché, car si l'on arrache le clou, le vêtement tombe. Dira-­‐t-­‐on, pour cela, que la forme du clou dessine la forme du vêtement ou nous permeNe en aucune façon de la pressen@r (Ma@ère et Mémoire, 1896) Bergson (2) En quoi consiste, d'autre part, la fonc@on du système cérébral? L'ébranlement périphérique, au lieu de se propager directement à la cellule motrice de la moelle et d'imprimer au muscle une contrac@on nécessaire, remonte à l'encéphale d'abord, puis redescend aux mêmes cellules motrices de la moelle qui intervenaient dans le mouvement réflexe. Qu'a-­‐t-­‐il donc gagné à ce détour, et qu'est-­‐il allé chercher dans les cellules dites sensi@ves de l'écorce cérébrale ? Je ne comprends pas, je ne comprendrai jamais qu'il y puise la miraculeuse puissance de se transformer en représenta@on des choses Bergson (3) Le cerveau ne doit donc pas être autre chose, à notre avis, qu'une espèce de bureau téléphonique central : son rôle est de « donner la communica@on », ou de la faire aNendre. Il n'ajoute rien à ce qu'il reçoit ; mais comme tous les organes percep@fs y envoient leurs derniers prolongements, et que tous les mécanismes moteurs de la moelle et du bulbe y ont leurs représentants aptrés, il cons@tue bien réellement un centre, où l'excita@on périphérique se met en rapport avec tel ou tel mécanisme Ma@ère et Mémoire (1896) Les neurobiologistes, des « Matérialistes » •  « Je vais faire cours dans cet amphithéâtre où Bergson affirmait que l’esprit n’est pas réduc@ble à la ma@ère et je vais m’efforcer de montrer le contraire » Jean-­‐Pierre Changeux Leçon inaugurale Collège de France (1975) Une expérience présentée à la leçon inaugurale: le cerveau manipule des images mentales (Shepard et Metzler (1971) Science, 171, 703) •  On présente à des sujets des images planes d’objets 3D •  Ils doivent indiquer si les deux objets d’une paire sont iden@ques •  Les sujets font tourner mentalement les images dans le plan (A) ou autour d’un axe dans le plan (B) •  Les temps de réponse sont propor@onnels à l’angle de rota@on Une autre approche: le cerveau ordinateur, l’intelligence ar@ficielle •  Si le cerveau est une machine, peut-­‐on reproduire ses performances par des moyens informa@ques? •  C’est le défi de l’intelligence ar@ficielle •  Dans les années 50, Alan Turing fait le pari que dans cinquante ans, il n'y aura plus moyen de dis@nguer les réponses données par un homme ou un ordinateur et ce, sur n'importe quel sujet (Test de Turing) •  Un concours est régulièrement organisé: les résultats sont ambigus •  La Machine « Deep Blue » fabriquée par IBM a baNu le champion d’échec Kasparov en 1997 Alan Turing (1912-­‐1953) •  Alan Turing est un original surdoué •  A Cambridge, il publie un travail mathéma@que remarqué (machine de Turing) •  Il se lance dans la cryptographie et pendant la guerre, ses travaux permeNront le décryptage du code Enigma allemand •  Il est à la base des premiers ordinateurs et fabrique un joueur d’échec •  Bien que n’ayant jamais fait de biologie, son travail « The chemical basis of morphogenesis » est un classique, encore important Le cerveau ordinateur: la singularité •  Les performances des ordinateurs croissent exponen@ellement •  Selon la « loi de Moore » leur vitesse double tous les 18 mois •  On peut donc envisager un moment où les performances des ordinateurs dépasseront celles du cerveau: c’est la « singularité » •  A ce moment, les progrès ne seront plus le fait des hommes mais des machines •  La date de la singularité serait entre 2017 et 2128 Les grands projets: Human Brain Project Preuve de concept: modélisa@on d’une colonne du néocortex (H Makram) •  L’Europe vient de déclarer projet phare, le projet Human Brain Project de l’Université de Lausanne (EPFL), porté par Henry Makram •  C’est un sou@en de 1,19 milliards d’euros aNribué à 90 ins@tu@ons •  L’objec@f est d’incorporer toutes les données connues (anatomiques, physiologiques, neuroinforma@ques, comportementales) dans un modèle sur ordinateur •  Les américains ont un programme similaire: BRAIN Notre promenade •  Les connaissances actuelles en neurosciences se développent à plusieurs échelles •  Au niveau moléculaire et cellulaire, les par@cularités du neurone sont analysées par la biologie, la chimie et la physique •  Les « réseaux neuronaux » sont étudiés in vitro et in vivo •  Le fonc@onnement du cerveau en fonc@on de son environnement est suivi par des méthodes non trauma@santes Nous nous promènerons dans tous ces domaines Le Neurone Sa morphologie, sa structure interne Anatomie des neurones: colora@on de Golgi Les premières images de neurones sont dues à Ramon y Cajal Ce sont des coupes colorés par des sels argen@ques qui ne colorent pas toutes les cellules, permeNant de les individualiser. A gauche: dessin original; à droite, photographie moderne. Neurones de Purkinje du cervelet San@ago Ramon y Cajal (1852-­‐1934) Coupe de ré@ne •  Enfant turbulent, il fut placé par son père (professeur d’anatomie) chez un cordonnier, puis chez un coiffeur •  Il se des@nait à être ar@ste •  Il fait sa médecine et à 35 ans, il découvre la colora@on argen@que mise au point par Camillo Golgi •  Il se passionne alors pour la structure fine du système nerveux •  Il montre que contrairement à l’opinion de Golgi, le système nerveux n’est pas un réseau con5nu et il établit l’iden@té des neurones •  Il ob@ent le Prix Nobel de Physiologie/
Médecine avec Golgi en 1906 Anatomie du neurone (2) •  Les neurones ont des morphologies très variées •  Ce sont des cellules très ramifiées, avec un prolongement par@culièrement long, l’axone et à l’opposé, des ramifica@ons arborescentes (dendrites) •  CeNe morphologie est en rapport avec leur fonc@on: transmeNre de l’informa@on •  La composi@on du cytosqueleNe est différente dans l’axone et les dendrites, permeNant la reconnaissance de ces deux extensions Les figures proviennent du livre Neuroscience, 5th edi@on 2012, Purves et al, Sinauer La structure des neurones vue en microscopie électronique •  On dis@ngue (A) les éléments communs à toute cellule: noyau, mitochondries, re@culum endoplasmique, ribosome •  L’axone montre une organisa@on du cytosqueleNe en faisceau; dans la « ma@ère blanche », l’axone est entouré de myéline •  La terminaison de l’axone montre des vésicules dites synap5ques; elle con@ennent le neurotransme8eur Le neurone: du morphologique au fonc@onnel •  Le neurone permet la circula@on de l’informa@on, avec ses composantes électrique et chimique •  L’entrée se fait par les dendrites avec appari@on d’un courant électrique qui se propage le long de l’axone •  A l’extrémité, libéra@on du neurotransmeNeur contenu dans les vésicules synap@ques •  Celui-­‐ci en se combinant avec des récepteurs localisés sur sur les dendrites (ou le corps cellulaire) déclenche l’appari@on d’un poten@el électrique La transmission de l’informa@on: le réflexe tendineux de la jambe (1) 1.  Le choc sur le tendon s@mule un récepteur du muscle extenseur 2.  Le neurone sensoriel (bleu) s@mule le neurone moteur (rouge) et l’interneurone (violet); ce dernier inhibe le neurone moteur rose 3.  Le muscle extenseur est s@mulé par le neurone rouge et le flexeur inhibé par le rose 4.  La jambe se tend La transmission de l’informa@on: le réflexe tendineux de la jambe (2) •  L’informa@on circulante électrique est matérialisée par des barres •  La s@mula@on produit une augmenta@on ou une diminu@on de leur fréquence •  Un neurone est excitateur ou inhibiteur Neurones, organisa@on, principe de fonc@onnement •  Les neurones assurent la transmission de l’informa@on, celle-­‐ci peut être posi@ve (excitatrice) ou néga@ve (inhibitrice); les axones peuvent être très longs (≈ 1 m) •  Le passage se fait toujours des dendrites vers l’axone et c’est au niveau des synapses que s’effectue le relais, excitateur ou inhibiteur •  L’entrée dans le circuit se fait par des neurones spécialisés, neurones sensoriels •  La sor@e se fait vers d’autres neurones (un neurone peut avoir 10 000 terminaisons dendri@ques) mais aussi vers des muscles Importance de la synapse (1) •  Neurones pyramidaux du cortex cérébral •  Les corps cellulaires sont en couches, de forme pyramidale •  Les dendrites, très nombreuses, sont vers le bas et les axones, uniques, vers le haut •  Un neurone reçoit facilement 10.000 synapses •  Les synapses sont: axones-­‐
dendrites, mais aussi axones-­‐
soma ou axone-­‐axone Importance de la synapse (2) •  Les synapses peuvent contacter les dendrites au niveau de bourgeons, les épines dendri5ques •  Ces images sont prises en « super résolu@on » sur des axones de neurone de l’hippocampe vivant •  CeNe technique montre que ces épines ne sont pas des structures figées (Testa et al (2012) Neuron, 75, 992) Les neurones dans le cerveau Comment s’y retrouver? Nombre de neurones •  Chez l’homme, le nombre de neurones est es@mé à 10 à 100 milliards (1010-­‐1011) •  Autres types cellulaires: les cellules gliales, peut-­‐être 3 fois plus nombreuses •  Un neurone peut être contacté par de nombreuses dendrites, 1 000 à 10 000 •  L’énormité de ces chiffres rend difficile la lecture des circuits neuronaux •  Mais , parfois l’organisa@on est claire (Ramon y Cajal) (Changeux, Décembre 2009) Recons@tu@on à par@r de coupes de microscopie électronique (1) L’image montre les contacts d’une cellule •  En août 2013, publica@on du « connectome » de ré@ne de souris •  Une ré@ne est fixée puis on examine au microscope le bloc qu’on amincit (30 nm) sous le microscope •  La posi@on et les contacts de 950 neurones ont été relevés •  Les données ont été traitées sur gros ordinateur et manuellement (220 étudiants et plus de 20 000 h) •  Helmstaeder et al (2013) Nature, 500, 168 Recons@tu@on à par@r de coupes de microscopie électronique (2) •  Recons@tu@on de 24 des 950 neurones Méthodes d’imagerie des neurones Technique Brainbow (1) •  C ’est une technique basée sur l’u@lisa@on de la « Green Fluorescent Protein » (GFP), Prix Nobel de chimie 2008 •  La méduse Aequorea est bioluminescente et émet une lumière verte (en bas) •  En fait, la lumière est bleue et la protéine GFP l’absorbe et émet du vert: elle est fluorescente •  Les biologistes font exprimer ceNe protéine par manipula@on géné@que à des cellules ou des animaux vivants (souris vertes) Méthodes d’imagerie des neurones Technique Brainbow (2) •  On va exprimer dans les neurones (et seulement là) la protéine GFP (verte) mais aussi une variante rouge et une bleue •  Les cellules expriment les 3 protéines au hasard et à des taux variables •  Le résultat est un spectre de couleur très large, couvrant toutes les couleurs de l’arc en ciel (Rainbow) (Livet et al (2007) Nature, 450, 56) Méthodes d’imagerie des neurones Technique Brainbow (3) •  Les animaux manipulés expriment les 3 protéines colorées •  Coupes du cervelet montrant 341 axones et 93 neurones; la qualité permet des reconstruc@ons détaillées (à droite) Méthode d’imagerie des neurones Technique Brainbow (4) ) •  Souris recombinante : les coupes expriment plus de 160 couleurs différentes, mais la couleur ne correspond pas à un type cellulaire précis •  a) axones de nerf moteur, b) neurones et axones dans le tronc cérébral; c) neurones dans l’hippocampe La méthode CLARITY (1) •  La méthode est appliquée à des cerveaux de souris en@ers, non coupés •  Le principe est d’obtenir une transparence permeNant l’accès aux couches profondes sans perte de résolu@on •  Le @ssu est ré@culé in situ, par polymérisa@on de monomères hydrosolubles •  Les lipides sont extraits par des détergents ioniques lavés par électrophorèse La méthode CLARITY (2) Une vision globale par une méthode op@que Visualisa@on de cerveaux en@ers par la méthode CLARITY (Chung et al (2013) Nature , Avril ) •  Dans le cerveau, certains neurones ont des axones longs myelinisés, adaptés à la transmission d’informa@on entre des aires éloignées •  Une technique par@culière d’IRM (Imagerie par Résonance Magné@que), développée en par@culier par Denis Le Bihan (CEA) permet de voir ces fibres longues Anatomie des fibres myélinisées: Diffusion Tensor Imaging •  C ’est une version par@culière de MRI (Magne@c Resonance Imaging) •  Les molécules d’eau diffusent différemment le long des gaines de myéline qui entourent la « ma@ère blanche » Anatomie des fibres myélinisées C’est un travail énorme: La méthode ne montre pas des fibres (Millions de fibres), mais des paquets; varia@ons individuelles dues (Guvara et al (2012) NeuroImage, 61, 1083) au développement Résumé sur l’anatomie fine du cerveau •  La méthode la plus développée est l’Imagerie par Résonance Magné@que; elle est non « invasive » et permet des études fonc@onnelles (Cours 6 et 7), mais sa résolu@on est limitée (quelques mm3, qui con@ennent des millions de neurones) •  La méthode DTI (Diffusion Tensor Imaging), bien que peu résolu@ve, est très importante pour avoir une vision des rela@ons à grande échelle •  À l’opposé, la microscopie permet de suivre chaque neurone, mais le travail est colossal et, pour l’instant, il dépasse les capacité de calcul des gros ordinateurs •  Les méthodes op@ques (BRAINBOW et CLARITY) sont très promeNeuses à l’échelle intermédiaire •  La progression des données anatomiques est un objec@f du Programme européen Human Brain Project •  Une ques@on fondamentale: tous les cerveaux humains ont-­‐ils la même anatomie? Cerveau et géné@que D’où vient l’organisa@on du cerveau ? Cerveau et géné@que (1) (Changeux 2009) Cerveau et géné@que (2) •  Chez l’homme, le nombre de neurones est de 10 à 100 milliards et le nombre de synapses supérieur de plusieurs ordres de grandeur •  Le nombre de gènes est beaucoup plus pe@t, de l’ordre de 21 000 •  Chez d’autres organismes, le nombre de gènes est voisin alors que le nombre de neurones est beaucoup plus faible •  La géné5que fixe des grandes règles de développement •  Les interac@ons entre neurones et l’ac@vité neuronale sont des facteurs important d’organisa@on. Cerveau et géné@que (3) •  Sur les 20 000 gènes, 6 000 sont exprimés uniquement dans le cerveau •  6 000 ne sont pas exprimés dans le cerveau et le reste n’est pas spécifique •  Des maladies comme la microcéphalie (photo) ou la chorée de Hun@ngton ont pour origine une anomalie dans un seul gène (monogénique) •  D’autres comme la schizophrénie semblent avoir une composante géné@que complexe Développement du cerveau: Créer un cerveau dans une éprouveNe (1) •  Des cellules souches embryonnaires (hES) ont été mises en culture dans des milieux inducteurs et les « agrégats » cellulaires inclus dans un gel, puis cul@vés en suspension •  Des « organoïdes » avec des spécialisa@ons observées sur le cerveau sont visibles (Lancaster et al (2013) Nature 501, 373) Développement du cerveau: Créer un cerveau dans une éprouveNe (2) Barre: 0, 2 mm •  Les organoïdes ont été fixés puis colorés avec des marqueurs spécifiques du cerveau •  L’image supérieure montre une morphologie complexe, les cellules vertes sont des neurones, les rouges des précurseurs •  L’image inférieure montre une stra@fica@on correspondant à l’organisa@on d’une ré@ne Développement du cerveau: Créer un cerveau dans une éprouveNe (3) Les « organoïdes » con@ennent des neurones fonc@onnels: un éclair correspond à l’ac@va@on d’un neurone Créer un cerveau dans une éprouveNe : applica@on à l’étude de la microcéphalie (1) •  On évite l’usage des cellules souches embryonnaires par la technique ipSC (Induced Pluripotent Stem Cells) •  Un fibroblaste du malade est transformé en cellule souche par manipula@ons géné@ques •  Puis en ajustant les condi@ons de culture, on forme les organoïdes cérébraux Créer un cerveau dans une éprouveNe : applica@on à l’étude de la microcéphalie (2) •  La comparaison des organoïdes témoins et du pa@ent montre des différences (neurones, vert; précurseurs, rouge) •  Ces différences correspondent à celles connues; les organoïdes sont de bons modèles Développement du cerveau humain: La plas@cité neuronale (1) (Changeux 2009) • La taille du cerveau augmente beaucoup (x 5) après la naissance • Le nombre des neurones augmente peu • C’est la connec@vité qui augmente: le nombre des synapses Changeux, 2009 Développement du cerveau humain: La plas@cité neuronale (2) •  Une théorie darwinienne de la stabilisa@on sélec@ve a été proposée par Changeux et Danchin •  Le développement conduit à une augmenta@on de la connec@vité allant vers le maximum de diversité •  Lorsque des circuits sont employés (ac@vité neuronale), ils sont stabilisés, les autres dégénèrent •  CeNe hypothèse associe structure (anatomie) et fonc@on (Changeux et Danchin (1976) Nature,264, 705) Le développement de la vision chez le chaton Hubel et Wiesel, Prix Nobel 1982 (1) •  Les images formées sur la ré@ne sont transportées dans une aire spécialisée de l’arrière du cerveau •  L’image ré@nienne se projeNe en une image sur le cortex (ré5notopie) •  Un neurone du cortex reçoit l’informa@on (pinceau lumineux sur un œil) soit de l’un des deux yeux, soit des deux yeux (nous verrons les connec@ons dans le cours 5) •  Dans la situa@on normale, l’informa@on vient majoritairement des deux yeux Le développement de la vision chez le chaton Hubel et Wiesel, Prix Nobel 1982 (2) •  Les expérimentateurs suturent les paupières à la naissance pendant 2,5 mois (Exp B) •  Ils testent la dominance oculaire après 38 mois •  Malgré le long délai, l’ac@vité des neurones reste monoculaire •  La suture chez l’adulte ne modifie pas la dominance (Exp C) •  L’absence de fonc@onnement chez le jeune a modifié le fonc@onnement des circuits •  Il faut opérer rapidement les enfants avec une cataracte monoculaire Le développement de la vision chez le chaton Hubel et Wiesel, Prix Nobel 1982 (3) •  Quelles modifica@ons a entrainé la vision monoculaire? •  Le dessin représente les terminaisons d’un axone se projetant sur le cortex visuel •  En haut, avant l’établissement de la dominance oculaire: la terminaison occupe un grand espace •  Milieu, plus tard, la terminaison laisse la place pour un neurone de l’autre œil •  Bas, à la même date, avec vision monoculaire, pas de place libre. •  L’organisa@on binoculaire est le résultat d’une compé@@on Le développement de la vision chez le chaton Hubel et Wiesel, Prix Nobel 1982 (4) •  L’effet de la vision monoculaire est acquis après des périodes courtes (à gauche, 1 jour; à droite, 6 jours) •  Mais pour être efficace, elle doit tomber dans une fenêtre de temps, la période cri5que •  Pour le chat, la période cri@que a son pic à 4 semaines Développement de la vision chez la souris (1) •  Les travaux sur les chatons ont été repris sur la souris •  Juste après l’ouverture des yeux, les neurones réagissent à une s@mula@on par un segment •  Chaque œil a une préférence pour une orienta@on •  A l’issue de la période cri@que, les orienta@ons s’accordent •  Si vision monoculaire pendant la période cri@que, pas d’accord (Espinosa and Stryker (2012) Neuron, 75, 230) Développement de la vision chez la souris (2) •  Chez la souris, les yeux ne s’ouvrent qu’au quatorzième jour •  La correspondance entre l’image sur la ré@ne et celle sur le cortex (ré@notopie) se fait avant •  Pendant la période cri@que, les informa@ons des deux yeux (sélec@vité direc@onnelle, dominance) sont ajustées Le développement du cerveau chez les primates •  Chez le macaque, on observe le même phénomène: augmenta@on de la densité des synapses, puis baisse et stabilisa@on •  La forme de la courbe varie avec les différentes régions du cerveau Le développement du cerveau humain (1) •  Dans une étude par IRM, on évalue l’épaisseur de la ma@ère grise cor@cale en fonc@on de l’âge sur les mêmes sujets •  On note une diminu@on, variable avec l’aire du cerveau •  Elle est plus rapide dans les aires sensorielles et plus lente, dans les fonc@ons élevées •  L’approche ne permet de conclure sur la cause de ceNe diminu@on: diminu@on du nombre de synapses ou appari@on de ma@ère blanche (Gogtay et al (2004) Proc Natl Acad Sc US, 101, 8174) Le développement du cerveau humain (2) (Dennis et al (201)
NeuroImage,64,671) •  D’autres techniques d’imagerie par résonance permeNent de suivre les connec@ons (les nerfs myélinisés) •  La vidéo résume des études faites sur 230 personnes entre 12 et 30 ans; la taille des sphères montre le nombre de connec@ons Développement et période cri@que •  Les gènes fournissent des règles qui meNent en place les réseaux: la ré@notopie est organisée avant que l’œil ne soit fonc@onnel •  Au cours de la période cri@que, il y a « compé@@on » et les circuits non u@lisés sont envahis: leur inac@va@on est rapidement irréversible •  Parallèlement, les connec@ons à grande distance (ma@ère blanche) se développent, surtout vers les fonc@ons supérieurs •  Chez l’homme, les deux processus occupent une longue période! Et le vieillissement? (1) •  En dehors des pathologies (Alzheimer), on observe une légère diminu@on du poids du cerveau avec l’âge, vraisemblablement due à une mort neuronale et/ou perte de connec@vité •  L’entre@en de l’ac@vité neuronale est un bon remède •  Il se crée de nouveaux circuits permeNant d’accomplir les mêmes tâches Et le vieillissement? (2) •  L’Imagerie par Résonance Magné@que fonc@onnelle (fIRM) permet de suivre l’ac@vité neuronale pendant un test psychologique •  Chez le sujet jeune, le souvenir se matérialise dans des zones bien définies •  Chez la personne âgée non entrainée, la réponse cérébrale est plus diffuse •  Chez un sujet entrainé, une nouvelle zone s’ac@ve (Cabeza et al (2002) NeuroImage, 17, 1394) Les neurones peuvent-­‐ils régénérer ? (1) •  Une histoire peut en cacher une autre! •  En étudiant le chant des serins, F NoNebohm note que le chant varie d’une année à l’autre •  Le chant est stable au printemps, puis instable et il disparaît avant une nouvelle instabilité au début du printemps Les neurones peuvent-­‐ils régénérer ? (2) •  Travaillant sur la produc@on du chant, les auteurs iden@fient les voies neuronales impliquées •  Ils constatent que le noyau HVC diminue de taille et perd des neurones en octobre et en janvier •  En revanche, ces neurones semblent récupérer en mars •  Ils proposent l’alternance de mort neuronale et de « neurogénèse » Les neurones peuvent-­‐ils régénérer ? (3) •  CeNe hypothèse est audacieuse: depuis Cajal, le dogme établit qu’il n’y a pas de « neurogénèse » chez l’adulte •  La preuve est faite par injec@on de thymidine radioac@ve, un nucléo@de qui ne s’incorpore dans l’ADN qu’à la mitose •  Le neurone de la photo provient du noyau HVC, par électrophysiologie, il réagit à des chants et il est radioac5f (NoTebohm (2004) Ann NY Acad Sci,1016, 628) Les neurones peuvent-­‐ils régénérer ? (4) L’hypothèse des cellules souches •  Les expérimentateurs ont ensuite établi que les nouveaux neurones provenaient d’une zone différente du cerveau •  Ils migraient ensuite vers le noyau VTA •  Une cellule souche est une cellule capable d’une « division asymétrique »: l’une des filles est iden@que à la mère, la seconde se différencie en cellule gliale ou neurone •  CeNe division se fait dans une « niche » •  C’est le progéniteur qui migre et dans l’environnement favorable (VTA) donne un neurone Les neurones peuvent-­‐ils régénérer ? (5) •  Chez le canari, un contrôle hormonal au moment de la reproduc@on élève le taux d’un facteur de croissance neuronal •  Sous son influence, des cellules souches neuronales se différencient et migrent pour s’incorporer dans les réseaux neuronaux contrôlant le chant •  Les nouveaux réseaux par@cipent à l’appren@ssage d’un nouveau chant •  La neurogénèse adulte est-­‐elle limitée à cet exemple? Neurogénèse chez l’adulte Comment connaître l’âge de nos neurones (1) (Spalding et al (2013) Cell, 153, 1219) •  Les essais de bombes atomiques ont produit du 14C radioac@f qui s’est incorporé dans les cellules •  Au moment d’une division, le taux de 14C dans l’ADN est celui présent dans l’atmosphère •  Si les neurones ne se divisent pas, le taux trouvé dans le cadavre est le même qu’à la naissance; si division, taux différent •  On examine uniquement les neurones d’une aire, l’hippocampe, impliquée dans la mémoire Neurogénèse chez l’adulte Comment connaître l’âge de nos neurones (2) •  Le premier diagramme montre la varia@on de 14C dans l’air, le pic correspond à la période des essais nucléaires •  On mesure le 14C dans l’ADN du noyau de neurones de l’hippocampe (horizontale) et on reporte à l’âge de naissance •  Pour les sujets nés avant le pic, les points sont au-­‐dessus de la courbe et pour ceux nés après, en dessous •  Un @ers des neurones de l’hippocampe est renouvelé, 700 par jour, soit 1,75% du total Conclusions sur la plas@cité neuronale •  Le cerveau comporte 100 milliards de neurones, chacun pouvant contacter 10 000 voisins •  La géné@que donne des règles d’organisa5on générale et le nombre de neurones est fixé à la naissance •  La plas5cité neuronale module ceNe organisa@on sur le plan fonc@onnel et structural; elle agit dans des périodes cri5ques •  La plas@cité neuronale permet aussi des compensa5ons, par exemple, dans le vieillissement •  Un nombre limité de neurones est renouvelé dans des aires bien définies (hippocampe) Cours 2 Les signaux électriques: Comment le neurone fabrique du courant Jeudi 14 novembre 2013