Les chercheurs du Human Brain Project développent de nouveaux f

Un nouveau modèle haute résolution de la région CA1 de l’hippocampe humain a été développé par l’Institut de biophysique du Conseil national italien de la recherche (CNR-IBF) et l’Université de Modena e Reggio Emilia (UNIMORE), dans le cadre du Human Brain Project. Le modèle de résolution unicellulaire, qui reproduit la structure et l’architecture de la zone, ainsi que la position et la connectivité relative des neurones, a été développé à partir d’un ensemble de données à grande échelle d’images haute résolution. L’ensemble de données est disponible dans l’Atlas BigBrain et il sera bientôt disponible sur EBRAINS. Selon l’étude publiée dans la revue Science computationnelle de la naturela même méthodologie pourrait être appliquée pour générer des modèles à grande échelle d’autres zones du cerveau humain et également être intégrée dans un environnement de co-simulation tel que The Virtual Brain.

“La quantité de données sur les neurones individuels du cerveau humain est très limitée, tant en termes de coordonnées 3D relatives qu’en termes de connectivité entre les neurones”, explique Michele Migliore du CNR-IBF, Palerme. « Nous avons effectué une opération de fouille de données sur des images haute résolution de l’hippocampe humain, obtenues à partir de la base de données BigBrain. La position des neurones individuels a été dérivée d’une analyse détaillée de ces images ».

Les chercheurs ont développé un algorithme de traitement d’image personnalisé afin d’obtenir une distribution réaliste du positionnement neuronal, et un algorithme pour générer une connectivité neuronale en rapprochant les formes dendritiques et axonales. “Les dendrites et les axones peuvent être classés en catégories en fonction de la forme générale de leurs extensions : par exemple, certains s’insèrent dans des cônes étroits, d’autres ont une large extension complexe qui peut être approchée par des volumes géométriques dédiés, et la connectivité aux neurones voisins change en conséquence. ” explique Daniela Gandolfi d’UNIMORE, auteur principal de l’étude. « Notre algorithme analyse des images haute résolution et, après la création de formes géométriques spécifiques à associer à des propriétés morphologiques, nous permet de calculer la probabilité que deux neurones soient connectés. La méthode fournit non seulement le positionnement 3D des neurones, mais aussi leur connectivité ».

“Nous avons comparé la densité de neurones dans notre modèle 3D avec la littérature existante sur l’hippocampe, et avons constaté qu’elle correspondait aux observations expérimentales, validant notre modèle”, conclut Gandolfi. Les chercheurs partagent à la fois l’ensemble de données et la méthodologie d’extraction sur la plateforme EBRAINS. “Notre objectif principal avec cette étude était de rendre les données facilement disponibles avec HBP et la communauté des neurosciences au sens large. Nous utilisons maintenant la même approche pour modéliser d’autres régions du cerveau ».

Texte de Roberto Inchingolo

Référence:

Daniela Gandolfi, Jonathan Mapelli, Sergio MG Solinas, Paul Triebkorn, Egidio D’Angelo, Viktor Jirsa et Michele Migliore : Modèle d’échafaudage à grande échelle de la zone CA1 de l’hippocampe humain. Science computationnelle de la nature (23 mars 2023).

Briefing de recherche : Un modèle mathématique à résolution unicellulaire de l’hippocampe humain CA1 Science computationnelle de la nature (23 mars 2023).

D’autres images et vidéos sont disponibles dans le journal.

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