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Chirurgie esthétique

Des chercheurs simulent des «échanges cérébraux» chez les poissons pour révéler comment les sens contrôlent les mouvements du corps

De nombreuses œuvres fictives comme Frankenstein de Mary Shelly ont exploré l'idée d'échanger un cerveau d'un individu et de le transférer dans un corps complètement différent. Cependant, une équipe de biologistes et d'ingénieurs a maintenant utilisé une variante du concept de science-fiction, via la simulation informatique, pour explorer une question centrale du cerveau et du corps.

Comment deux personnes avec des membres et des muscles de tailles très différentes peuvent-elles effectuer aussi bien des tâches de motricité fine identiques, comme frapper une balle de baseball ou envoyer un SMS? Est-ce un accord unique entre notre cerveau et notre système nerveux avec le reste de notre corps qui contrôle ces mouvements complexes, ou la rétroaction de nos sens prend-elle en charge?

Dans une nouvelle étude publiée dans la revue eLife, les chercheurs ont modélisé par calcul les divers cerveaux et corps d'une espèce de poisson faiblement électrique, le couteau-couteau en verre (Eigenmannia virescens), pour simuler avec succès des «greffes de cerveau de poisson» et enquêter.

Les simulations de l'équipe, qui impliquaient l'échange de modèles de traitement de l'information et des systèmes moteurs des poissons, ont révélé qu'après avoir subi un saut soudain dans le corps différent de leur tank-mate, le « Frankenfish » a rapidement compensé l'inadéquation cerveau-corps en s'appuyant fortement sur la rétroaction sensorielle pour reprendre le contrôle des mouvements de la motricité fine nécessaires à la performance de natation

Les chercheurs affirment que les résultats fournissent de nouvelles preuves que les animaux peuvent s'appuyer sur la rétroaction des sens pour faciliter l'interaction du cerveau, du corps et des stimuli de leur environnement externe en guidant le mouvement locomoteur, plutôt que de dépendre d'un réglage précis des circuits cérébraux sur la mécanique du muscles et squelette du corps. L'équipe affirme également que les résultats renforcent les arguments en faveur de la conception future de la robotique avancée qui utilise des systèmes de contrôle de rétroaction sensorielle robustes; ces systèmes peuvent mieux s'adapter aux événements inattendus de leur environnement.

« Ce que cette étude montre, c'est le rôle profond de la rétroaction sensorielle dans tout ce que nous faisons », a déclaré Eric Fortune, professeur au Département des sciences biologiques du NJIT et auteur de l'étude financée par la National Science Foundation. « Les gens ont essayé de comprendre comment fonctionne le mouvement animal pour toujours. Il s'avère que l'échange de cerveaux de ces poissons est un excellent moyen de répondre à cette question fondamentale et de mieux comprendre comment nous pourrions contrôler notre corps. »

L'expérience Frankenfish démontre une idée commune dans la théorie du contrôle, qui est que de nombreux détails de la façon dont la sensation est convertie en action dans une boucle de rétroaction fermée n'ont pas d'importance. Bien qu'aucun cerveau aléatoire ne fonctionnerait, le cerveau a beaucoup de liberté dans son contrôle du corps. « 

Noah Cowan, professeur au Département de génie mécanique de l'Université John's Hopkins (JHU), co-auteur et collaborateur de longue date de Fortune

Dans l'étude, l'équipe a entrepris d'explorer spécifiquement comment les performances comportementales du poisson pourraient changer si elles modifiaient expérimentalement la connexion des poissons entre le contrôleur, ou les systèmes sensoriels et les circuits neuronaux utilisés pour traiter les informations pour générer des commandes motrices, et planter, le composants musculo-squelettiques qui interagissent avec l'environnement pour générer du mouvement.

À l'aide de réservoirs expérimentaux équipés de caméras haute résolution dans le laboratoire, les chercheurs ont suivi les mouvements subtils de trois couteaux en verre de différentes formes et tailles alors qu'ils naviguaient dans leurs refuges en forme de tunnel – un comportement courant chez les poissons électriques qui comprend des ajustements rapides et nuancés pour produire les informations sensorielles dont les poissons ont besoin pour garder une position fixe dans la sécurité de leurs habitats cachés, également connue sous le nom de maintien en station.

L'équipe a collecté diverses mesures sensorielles et cinématiques liées à l'exercice – notamment les micromouvements des nageoires en forme de ruban des poissons qui sont essentiels à la fonction locomotrice pendant l'activité de navette – et a appliqué les données pour créer des modèles informatiques du cerveau et corps de chaque poisson.

« Nous avons profité du comportement naturel de maintien en station de l'animal en utilisant une nouvelle configuration de réalité virtuelle, où nous pouvons contrôler les mouvements du refuge et enregistrer les mouvements du poisson en temps réel », a expliqué Ismail Uyanik, professeur adjoint d'ingénierie à Hacettepe. Université, Turquie, et ancien chercheur postdoctoral impliqué dans l'étude au NJIT. « Nous avons montré que les mouvements de l'ailette du ruban pouvaient être utilisés comme proxy du contrôleur neuronal appliqué par le système nerveux central. Les données nous ont permis d'estimer la dynamique locomotrice et de calculer les contrôleurs que le système nerveux central applique pendant le contrôle de Ce comportement. »

« L'ailette en ruban a été la clé de notre succès dans la modélisation du système moteur, ce que d'autres tentent de faire en utilisant d'autres techniques sophistiquées depuis des décennies », a déclaré Fortune. «Nous avons pu suivre cette ailette pratiquement invisible et les ondes de contre-propagation qu'elle crée au ralenti en utilisant nos caméras et nos algorithmes d'apprentissage automatique. … Sans ces technologies, cela n'aurait pas été possible.

«Nous avons enregistré près de 40 000 mouvements de nageoires ruban par poisson au cours de leur navette pour obtenir les données que nous avons finalement utilisées pour aider à construire des modèles de la centrale locomotrice et du contrôleur de chaque poisson.»

Avec leurs modèles, l'équipe a commencé à échanger des contrôleurs et des plantes entre les poissons, observant que les échanges de cerveaux n'avaient pratiquement aucun effet sur les comportements de nage simulés des modèles lorsqu'ils incluaient des données de rétroaction sensorielle. Cependant, sans les données de rétroaction sensorielle incluses dans les modèles, les performances de nage des poissons ont complètement chuté.

« Nous avons constaté que ces poissons fonctionnent mal … Ils ne peuvent tout simplement pas s'adapter au mauvais cerveau dans le mauvais corps. Mais une fois que vous ajoutez des commentaires aux modèles pour fermer la boucle, ils continuent soudainement leurs mouvements de natation comme si de rien n'était. « Essentiellement, la rétroaction sensorielle les sauve », a expliqué Fortune.

L'équipe affirme que les résultats pourraient aider à informer les ingénieurs dans la conception de la future robotique et de la technologie des capteurs, et d'autres études similaires sur l'aileron de ruban du poisson électrique pourraient améliorer notre compréhension de la physiologie musculaire et des relations statistiques complexes entre les activations musculaires qui permettent aux humains de surpasser les robots lorsque il s'agit de contrôler les mouvements du corps.

« Les robots sont bien meilleurs que les humains pour générer des vitesses et des forces spécifiques qui sont beaucoup plus précises qu'un humain, mais préférez-vous serrer la main d'un humain ou d'un robot? Lequel est plus sûr? » dit Fortune. « Le problème est le contrôle. Nous voulons être capables de fabriquer des robots qui fonctionnent aussi bien que les humains, mais nous avons besoin de meilleurs algorithmes de contrôle, et c'est ce que nous voulons dire dans ces études. »

La source:

Institut de technologie du New Jersey

Référence de la revue:

Uyanik, I., et al. (2020) La variabilité de la dynamique locomotrice révèle le rôle critique de la rétroaction dans le contrôle des tâches. eLife. doi.org/10.7554/eLife.51219.

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