Cours 2 Flashcards
(34 cards)
1
Q
Quelle est l’expérience de Michael Gazzaniga sur le traitement de l’information dans le cerveau?
A
- Michael Gazzaniga : Experiments with split-brain patient have helped to illuminate the lateralized nature of brain function
1. Split-brain patient have undergone surgery to cut the corpus callosum, the main bundle of neuronal fibres connecting the two sides of the brain
o Input from the left field of view is processed by the right hemisphere and vice-versa.
2. A word is flashed briefly to the right field of view, and the patient is asked what he saw.
o Because the left hemisphere is dominant for verbal processing, the patient’s answer matches the word.
3. Now a word is flashed to the left field of view, and the patient is asked what he saw
o The right hemisphere cannot share information with the left, so the patient is unable to say what he saw, but he can draw it.
o Donc en gros, dans cette expérience, on permet donc de montrer qu’il y a un arrêt du partage d’information entre les deux hémisphères et c’est pour cette raison que le patient n’est plus capable de lire le mot lorsqu’il se trouve à gauche de l’écran
2
Q
Quels sont les trois contributions aux neurosciences de Shannon, Turing et Marr?
A
- Information (Shannon) :
o Réduction de l’incertitude suite à la communication
o Information est la réduction de l’incertitude
o Exemple du but gagnant au hockey!!!
o Incertitude = Incertitude avant transmission du msg – Incertitude après transmission du msg
o Donc tout ce concept d’information/incertitude nous montre comment on peut associer les probabilités au transfert d’informations
–> En gros, étant donné certaines connaissances que l’on a déjà, l’incertitude n’est pas également distribuée vis-à-vis de toutes les réponses possibles
–> Un événement peu probable crée une plus grande surprise (et donc une plus grande erreur de prédiction) - Turing :
o La réalisation d’algorithme de façon mécanistique
o Machine de Turing est une implémentation mécanique d’un algorithme - 3 niveaux d’analyse (Marr) :
o Computationnel (quel est le problème que le cerveau doit résoudre?)
o Algorithmique (Quel algorithme permet de réaliser les computations nécessaires pour résoudre le problème?)
o Implémentation (Comment l’algorithme est-il réalisé dans le cerveau –> concept d’isomorphisme)
3
Q
Que nous permettent de comprendre les probabilité en neurosciences?
A
- Communication interneuronale
- Important de savoir cela car il s’agit d’un outil important en neuro
- L’outil/concept que nous avons pour comprendre l’encodage des neurones est les probabilités
- En gros, l’idée avec tout cela est qu’on peut se demander quelles sont les probabilités qu’une certaine région neuronale soit activée dans une situation donnée
4
Q
Quelles sont plus en détails les 3 niveaux d’analyse de Marr?
A
- Propose de décrire la vision à partir de 3 niveaux d’analyse
1- Niveau computationnel :
o Quel problème le système tente-t-il de résoudre? Description et spécification du problème de façon générique
2- Niveau algorithmique :
o Quel type de transformation de l’information permet de résoudre le problème? Un ensemble de règles (si a donc b) et de calculs *le pont entre le niveau computationnel et l’implémentation
3- Niveau d’implémentation :
o Comment l’algorithme est-il réalisé physiquement? Isomorphisme entre l’algorithme et la réalisation physique (p.ex., logique binaire et transistor) *explication mécanistique (causale) de la cognition
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Q
Qu’est-ce que l’isomorphisme?
A
- Isomorphisme : correspondance structurelle
- Si on pense à l’implémentation d’algorithme, le fonctionnement d’un microprocesseur va être isomorphe au traitement
6
Q
Comment l’information est-elle encodée par les neurones?
A
- Représentation distribuée :
o Sélectivité mixte (un neurone contribue à l’encodage de plusieurs représentations) - Module : sous-composante de traitement indépendant d’information
o Entrée –> transformation de l’information, algorithme –> sortie
7
Q
Quelles sont les évidences neuroscientifiques en faveur de la modularité?
A
- Phineas Gage : dommage aux lobes frontaux mènent à des changements comportementaux liés à l’impulsivité
- Aire de Broca : aires liées à la production et la compréhension du langage
- Traitement des visages : prosopagnosie
- Détecteur de bars : colonnes verticales
8
Q
Quelles sont quelques caractéristiques de base du cerveau?
A
- ~86 milliards de neurones et à peu près l’équivalent de cellules non neuronales
- ~10000 connexions pour chaque neurone
- Donc cela peut nous donner une idée de la complexité des pensées et des comportements humains, de la grande connexion dans le cerveau humain
- Haut niveau d’organisation (efficacité dans le traitement de l’information) et de redondance (duplication de processus critiques pour assurer le bon fonctionnement en cas de défaillance)
- Cette organisation-là reflète une certaine efficacité dans le traitement de l’information
- N’est pas un système parfait/sans faute non plus (p.ex., un peu étrange que le système visuel se trouve complètement à l’arrière de la tête)
- Redondance : on peut penser à la respiration, serait moins pratique si elle dépendait seulement d’une seule région dans le cerveau
- Organisation structurelle ou anatomique du cerveau : les principes d’organisation anatomique (physique) des populations de neurones, notamment au niveau de leurs connexions (projections atonales), qui structurent leur activité (p.ex., organisation de la matière blanche et de la matière grise dans le cerveau)
- Organisation fonctionnelle du cerveau : les principes d’organisation de l’activité des neurones, notamment en fonction de leur synchronisation, qui structurent le traitement des neurones (principes d’organisation de la synchronisation des parties)
9
Q
À quoi sert la structure du cerveau?
A
- Structure est une façon de circonscrire comment l’information va circuler dans le cerveau. Donc autrement dit l’organisation structurelle va déterminer comment l’information est traitée
10
Q
Quelle est la hiérarchie dans l’organisation cérébrale?
A
- Société (interactions inter-individuelles)
- Individu
- Grands réseaux
- Réseaux locaux
- Colonnes et couches corticales
- Neurone
- Synapse
- Molécule et membrane cellulaire
- (Va du plus général au plus spécifique)
- Il n’y a pas de niveau d’étude du cerveau privilégié, on les étudier pas mal tous au neuro
- Très simpliste de penser qu’un niveau se réduit seulement aux niveaux inférieurs
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Q
Quel est un exemple de l’étude des différents niveaux de la hiérarchie dans l’organisation cérébrale?
A
- De la dopamine aux phénomènes d’abus sociaux en passant par le système de récompense : plusieurs niveaux d’explication des phénomènes d’addiction
- Étude des réseaux locaux, colonnes et couches corticales, neurone, synapse, molécule et membrane cellulaire :
o Neurones dopaminergiques
o Circuit dopaminergique
o Etc. - Étude des grands réseaux :
o Ici nous avons l’exemple d’un groupe de recherche qui ont pris des photos d’un groupe contrôle et d’un groupe souffrant d’addiction et on regarder la connectivité cérébrale
o On a pu voir que la connectivité fonctionnelle est altérée chez les personnes souffrant d’addiction - Étude de l’individu :
o Les personnes prises avec une addiction souffrent beaucoup d’isolement, p.ex. - Étude de la société (interactions inter-individuelles)
o Dans les dernières années on a vu une grande crise du fentanyl
o Au point de vue d’interactions interindividuelle, il existe des moyens d’étudier les interactions interindividuelles au niveau des connexions cérébrales
o L’hyperscanning nous montre qu’on peut impliquer les grands réseaux et les interactions interindividuelles dans l’étude des neurosciences
o Donc est vraiment une analyse multiniveaux
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Q
Quelles sont les différentes caractéristiques du neurone et quels sont les différents types de neurone?
A
- Différentes composantes du neurone :
o Soma (corps cellulaire)
o Dendrites
o Axone myélinisé
o Gaine de myéline
o Terminal axonique - Points d’entrée = synapse
- Points de sorties = synapse
- Sensory neurons bring information to the central nervous system
- Interneurons associate sensory and motor activity in the central nervous system
- Motor neurons send signal from the brain and spinal cord to muscles
- Beaucoup de chercheurs en neurosciences cognitives se concentrent sur les neurones pyramidaux
- Moteur : ont beaucoup d’entrées car reçoivent beaucoup d’infos de l’environnement et ont une longue axone car si le neurone doit transmettre une information de la moelle épinière à une jambe, l’axone doit traverser une grande distance
13
Q
Qu’est-ce que le potentiel d’action?
A
1) Potentiel de repos (-70mV)
2) Si la stimulation permet d’atteindre le seuil du potentiel d’action (-55mV) : ouverture des canaux de sodium, et puis + le voltage change, + il y a d’ouverture de canaux de sodium et donc DÉPOLARISATION
3) Fermeture des canaux de sodium
4) Ouverture des canaux de potassium, ce qui repolarise la membrane
5) Pompage actif des ions
6) Hyperpolarisation
7) Retour au potentiel de repos
- Hyperpolarisation amène à un phénomène de période réfractaire chez les neurones, ou en d’autres mots une période de temps où le cerveau est inaccessible/pas disponible immédiatement pour produire un nouveau potentiel d’action
- L’encodage du signal ne se fait pas au niveau du potentiel d’action comme tel, mais davantage au niveau de la fréquence de décharges
- Évidemment, puisque le PA est toujours le même, on ne peut pas noter des changements en microvolts
- Ce n’est pas le PA en tant que tel qui va encoder l’info mais plutôt la fréquence des PA qui va nous permettre de faire la différenciation entre chiens et chats p.ex.
14
Q
Quelles sont les caractéristiques de la communication inter-neuronale?
A
- Communication se fait au niveau de la synapse, soit cette jonction entre deux neurones
- Il existe les synapses chimiques et électriques
- Électrique : Changement se fait seulement au niveau de la polarisation, du niveau d’ions. C’est un peu la continuité des PA
- La façon dont on conceptualise la transmission d’info est la suivante :
o Ce n’est pas un neurone qui en active un autre, mais plutôt une grande population de neurones présynaptiques qui vont activer un neurone postsynaptique
o Pour déterminer si un neurone va être actif, seulement à faire la somme de la connectivité
15
Q
Quelles sont les différences entre l’excitation et l’inhibition neuronale?
A
- Excitation :
o Cellules principales
o Synapse de glutamate
o Dépolarisation
o « Promote firing » - Inhibition :
o Interneurones
o Synapse de GABA
o Hyperpolarisation
o « Suppress firing » - Dans l’inhibition, on utilise la même mécanique, il s’agit simplement d’un gradateur
- Pour déterminer l’action d’un neurone, on doit toujours regarder l’action qu’il a sur le neurone suivant
- Cette balance excitation/inhibition joue un rôle critique dans la cognition
16
Q
Quelles sont les caractéristiques des couches corticales?
A
- L’organisation du néo-cortex en couches reflète une organisation dans le transfert d’information avec le thalamus, le tronc cérébral, d’autres structures sous-corticales, ou d’autres régions du cortex
- Les différentes couches reflètent l’infos qui y rentrent et qui en sortent
- Région corticale = cortex = sillons et gyrus
- Travaux de Gazzaniga impliquent des neurones dans la 3e couche car ce sont eux qui s’occupent du transfert d’info entre hémi
- Nous n’avons pas encore des grands réseaux ici (dans les couches corticales)
- Étude –> Stimulation computationnelle du fonctionnement des colonnes corticales (activité spontanée et réponses évoquées des couches corticales de 5 rats juvéniles)
o 42 microcircuits
o Chacun inclut 31000 de neurones
o 8 millions de connections
o On a ici une preuve de concept que même le niveau d’organisation au niveau des couches reflète un traitement algorithmique
17
Q
Quelle est l’évidence que l’organisation du néocortex en couches est impliquée dans la cognition de haut-niveau?
A
- Hypothèse récente sur le rôle de l’activité des neurones dans différentes couches corticales dans le maintien de l’information en mémoire de travail
o Activité gamma superficielle reflète encodage de l’information sensorielle et maintien de cette information en mémoire de travail;
o Activité alpha/beta superficielle et profonde reflète inhibition et la suppression d’information concomitante non-pertinente
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Q
Quelle est l’organisation horizontale et verticale du cortex?
A
- On prend les neurones d’une colonne et on mesure le niveau d’activité cérébrale en fonction d’un stimuli (barre) et on regarde le niveau d’activation selon l’orientation
- On voit clairement une préférence des neurones pour une certaine orientation
19
Q
Qu’est-ce que l’homoncule?
A
- Organisation locale dans le traitement de l’information somatosensorielle et la production motrice
- L’organisation des aires du traitement de l’information reflète un homoncule
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Q
Comment observe-t-on une organisation locale dans le traitement de l’information sensorielle? Et une organisation globale?
A
- Locale : Au niveau du traitement visuel, on retrouve une rétinotopie et une tonotopie au niveau du système auditif
- Locale : On a souvent une organisation de l’information qui est graduelle comme on peut voir ci-haut
- Globale : Aires primaires vs. aires associatives
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Q
Quel est un exemple d’organisation locale de l’information dans la vision et la partage des tâches?
A
- 2 voies de traitement de l’information visuelle
- Information est scindée : une partie qui va dans la voie ventrale et une autre dans la voie dorsale
- Voie dorsale : perception spatiale, où se trouve l’objet par rapport à la pièce p.ex.
- Voie ventrale : perception identification, plus l’identification de l’objet
- On a vraiment cette idée que l’info se sépare en deux, organisation de réseaux locaux
22
Q
Qu’est-ce que la ségrégation et l’intégration dans le cerveau?
A
- La ségrégation (niveau de modularité des réseaux neuronaux) est critique puisqu’elle permet aux modules de compléter leurs computations spécialisés au niveau des circuits locaux (e.g., la détection de bar au niveau des aires visuelles)
- L’intégration de l’information de différents réseaux (niveau de convergence de l’information) est critique pour générer des inférences qui permettent aux individus de mieux comprendre et produire un comportement hautement adapté
- Modularité est aussi un gradient, qui signifie à quel point on partage l’info avec les autres grands réseaux
- Ségrégation : Permet à un réseau d’accomplir des tâches propre à lui-même sans que d’autres réseaux viennent interférer avec son travail
- Un autre aspect des réseaux est le partage d’info/intégration car elle permet la coordination des réseaux et l’émergence de comportements complexes
- Il doit donc avoir une balance optimale entre intégration et ségrégation pour avoir un fonctionnement optimal sans quoi on peut commencer à observer des pathologies
23
Q
Qu’est-ce que la neuroplasticité?
A
- Changement de l’organisation en fonction du développement et des expériences
- Apprentissage : les connexions interneuronales changent avec l’expérience –> variation dans l’efficacité synaptique
- Les connections entre les différents neurones peuvent changer
- Peuvent changer d’une part à cause de leur probabilité à être proactifs, c’est-à-dire que s’ils sont actifs ensemble une fois, il y a une plus grande possibilité qu’ils le soient à nouveau
- Potentialisation à long terme (PLT) : La co-activation simultanée de deux neurones (pré et post synaptique) accroit l’efficacité de la communication synaptique entre eux. Les changements au niveau de la synapse induit par la PLT font en sorte que ces neurones présentent une plus grande probabilité d’être coactivés dans le futur.
o « Neurons that fire together wire together », Donald O. Hebb - La stimulation répétée d’un doigt induit des changements qui ressemblent à la PLT
- La neuroplasticité transforme le cerveau à différentes échelles
o Plusieurs activités différentes permettent de modifier le cerveau, comme l’exercice physique, la culture, le mode de vie, la TMS, etc.
o Ces différentes pratiques peuvent modifier le cerveau sur différentes périodes de temps comme des secondes, des minutes, des heures, des semaines, des mois, des années, …
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Q
Quelles sont les bases de la méthode scientifique?
A
- Quel type d’explication recherchons-nous en neurosciences cognitives? Explication mécanistique (branche de la biologie)
- Une façon que l’on peut voir c’est qu’on va avoir l’émergence du phénomène, et nous pouvons essayer de trouver des patrons avec tout cela
- Autrement dit, la plupart du temps, on n’a pas accès à la variable causale et on doit inférer à partir des observations que l’on fait
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Quel est le cycle expérimental de la méthode scientifique?
- On s’intéresse à un phénomène que l’on cherche à comprendre, à décortiquer. Les observations associées à ce phénomène sont des données qui soulèvent des questions quant à l’émergence du phénomène en question. Formulation d’une hypothèse à partir du phénomène et des recherches déjà faites.
- Production de données pour évaluer notre hypothèse :
o Choix de la mesure et la conception du protocole expérimental --> usage d’une manipulation expérimentale?
o Variable dépendante vs. indépendante
o Ensuite, implémentation du protocole --> L’expérience produit-elle un résultat fiable (reproductible)?
- Analyse de données :
o Évaluation de l’hypothèse et inférence à partir des évidences obtenues (quelle interprétation pouvons-nous tirer?)
- Validité interne :
o Le protocole permet-il de faire une inférence valide (élimine-t-il les explications alternatives vis-à-vis du résultat observé). Un biais expérimental (une erreur systématique) permettrait-il une interprétation alternative?
o Concept de validité interne est très important : est-ce que notre protocole est cohérent, est-ce qu’il y a des biais qui pourraient nuire aux résultats
o Erreur de validité interne : il existe d’autres explications qui peuvent expliquer mon hypothèse
- Validité externe :
o L’opérationnalisation des variables réfère-t-elle à un construit qui existe vraiment dans le monde? L’effet se généralise-t-il au-delà du contexte expérimental dans lequel nous l’avons observé?
o Est-ce que l’hypothèse existe en dehors d’un contexte de laboratoire? Il faut vraiment en être vigilant car elles arrivent couramment
- En gros, on a une idée sur la façon dont le monde fonctionne et on va donc essayer de trouver un cadre expérimental pour essayer de tester notre idée
- On va essayer de voir si on peut invalider notre hypothèse car c’est très difficile de la prouver, donc est-ce que notre hypothèse est assez robuste pour tenir le coup contre un test?
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Quelles sont les caractéristiques d'une hypothèse?
- Explication d’un phénomène (ou au moins une partie d’explication);
- Réfutation d’une explication :
o Relation entre au moins 2 variables --> Parcimonieuse --> Falsifiable --> Prédiction
o Falsifiable : Hypothèse décrit les conditions dans lesquelles elle est réfutable. Si elle n’est pas réfutable, l’hypothèse n’est pas valide car on ne peut pas a tester
o Prédiction : Doit faire des prédictions en lien avec la falsification. Mais prédictions ne veut pas dire hypothèse. Il doit y avoir un min d’explications derrière une hypothèse mais une prédiction n’est pas suffisante
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Quels sont nos différents choix de mesure dans les manipulations expérimentales?
- Variables indépendantes : variable associée à notre manipulation et la cause de l’effet observé
o P.ex., groupe expérimental vs groupe contrôle
o Validité de la manipulation expérimentale
- Variable dépendante : variable qui mesure l’effet observé
o P.ex., mesure du niveau de sérotonine via la spectroscopie par résonance magnétique
o Précision de la mesure (niveau du signal sur bruit)
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Quels sont les différents types de variables indépendantes?
- Variable associée à notre manipulation et la cause de l’effet observé
- Continu :
o Linéaire : il a un ordre, on peut les quantifier de manière linéaire, p.ex., les TR de quelqu’un à une tâche
- Catégoriel : on cherche à faire des catégories
o Ordinal : gradation, j’ai un peu mal ici, un peu plus mal ici, un peu plus mal là, etc.
o Factoriel : seulement des étiquettes, il n’y a pas de relation entre les variables indépendantes, comme porter à quelque chose vs ne pas porter attention à quelque chose
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Qu'est-ce que les mesures intra-sujet, les avantages et leurs inconvénients? Et les mesures inter-sujet?
- Mesures intra sujet :
o La force des contrôler pour les différences inter-individuelles
o La nécessité de contrôler pour les effets d’ordre et de contrebalance
o On a des mesures qu’on peut faire au niveau du sujet lui-même (intra-sujet) : on peut donc comparer le sujet à lui-même et de contrôler pour les différences inter-individuelles. En revanche, si on utilise des mesures répétées, on doit faire des contre-balancements
o (Effets d’ordre : tous les effets reliés au temps, donc fatigue, pratique, etc.)
- Mesure inter-sujet :
o Nécessaire pour comprendre les variabilités inter-individuelles
o La nécessité de contrôler les différences entre les groupes (échantillonnage)
o Critique pour comprendre les différences inter-sujets mais il est donc critique de prendre des groupes qui sont comparables
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Qu'est-ce que le cadre conceptuel de l'interprétation des résultats?
- Cadre conceptuel : Structure (grille d’analyse) de connaissances, théories et présupposés qui permettent de comprendre les effets observés
- Peu importe la qualité des analyses, c’est la qualité du protocole expérimental qui détermine la qualité des données afin d’évaluer notre hypothèse proprement.
- Interprétation des résultats se fait en fonction du cadre conceptuel
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Quelles sont 2 considérations méthodologiques à avoir?
- Il y a deux aspects à retenir par rapport aux considérations méthodologiques d’un protocole expérimental
- Qualité des données (rapport signal sur bruit)
- Interprétation des résultats (validité interne)
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Qu'est-ce que la qualité des données (rapport signal/bruit)?
- P.ex., la différence des moyennes est identique dans les 2 situations, mais le rapport signal sur bruit est plus faible dans la situation 2.
- Parce qu’on n’a pas contrôler les variables/bruits autour de nos moyennes, on a une grosse différence dans les résultats à cause de cela et donc l’analyse va être grandement affectée par la situation
- Signal : différence entre les moyennes
- Bruit : variance entre les moyennes
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Quelles sont les considérations méthodologiques à avoir par rapport à l'interprétation des résultats?
- Malgré un effet important, des erreurs au niveau du protocole expérimental affecte l’interprétation que l’on peut faire du résultat --> On ne peut donc pas tirer de conclusions par rapport à notre hypothèse – trop d’interprétation alternatives sont valides.
- Inférence Avant :
o État psychologique --> P(état cérébral │ état psychologique) --> État cérébral
- Inférence inverse :
o État cérébral --> P(état psychologique │ état cérébral) --> État psychologique
- Généralement en neuroscience cognitive, on veut identifier un état psychologie et essayer de trouver des corrélats neuronaux
- Inférence inverse : on va partir d’un corrélat pour inférer un état psychologique, ce qu’on ne peut pas faire car un état cérébral donné peut être associé à plusieurs états psychologiques
- Problème avec l’inférence inverse?
o Un état cérébrale (un patron d’activation) est impliqué dans plusieurs états psychologiques, par conséquent il est difficile d’inférer la présence d’un état mental à partir d’un patron d’activation
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Quels sont les différents contextes d'enregistrement d'activité cérébrale?
- État de repos :
o Enregistrement d’activité cérébrale alors que les sujets ne font aucune tâche (pas de stimulation, ni de réponse)
o Yeux ouverts ou yeux fermés
o Enregistrement habituellement court (5 à 15min) mais peu être plus long selon le protocole
o L’objectif de cette approche est de décrire le fonctionnement intrinsèque du cerveau lorsque celui-ci n’est pas sollicité par une tâche particulière
o Identifier des patrons de coactivation qui sont indépendants de stimulation ou décrire l’état d’Activation du cerveau sans que celui-ci soit sollicité
- Présentation passive de stimulation :
o Enregistrement d’activité cérébrale alors que l’on présente des stimuli aux sujets de façon passive. C’est-à-dire que les sujets ne font pas de tâche spécifique (p.ex., écouter un film)
o L’objectif est souvent de comprendre comment le cerveau fonctionne dans un contexte plus fluide, plus naturel et écologiquement valide, comparativement aux approches utilisées typiquement.
o Étudier l’effet de la stimulation mais pas dans un contexte de laboratoire, plus dans un contexte naturel qui ressemble à la vie de tous les jours
- Présentation active de stimulation :
o Enregistrement d’activité cérébrale alors que l’on présente des stimuli aux sujets et qu’on leur demande de fournir une réponse.
o L’objectif est de déconstruire le traitement d’information dans le cerveau par le biais d’une approche expérimentale.
o Contexte classique en neuro cogn et but est vraiment de comprendre comment les stimulations sont traitées par le cerveau
