Lycée, prépa
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Chaos neuronal
Fiche professeur (SVT, première S)
Programme première S
Les potentiels d’action et les messages nerveux
– Les signaux émis par les neurones sont des potentiels d’action. La genèse de potentiels d’action repose sur l’existence d’un potentiel dit de repos, propriété commune à toutes les cellules. Un potentiel d’action est une inversion transitoire de la polarisation membranaire. Au cours de sa propagation le long d’une fibre, le potentiel d’action conserve toutes ses caractéristiques.
– Les messages nerveux
Les messages nerveux (afférents et efférents) se traduisent au niveau d’une fibre par des trains de potentiels d’action, d’amplitude constante. Les messages nerveux sont codés par la fréquence des potentiels d’action et le nombre de fibres mises en jeu.
Extrait de Programmes, première S, SVT, p. 17, © MENSR-CNDP.
Objectifs
Pour mieux évaluer la distance entre la notion mathématique de chaos développée pour des systèmes modèles abstraits et idéaux et les comportement observés dans un système biologique réel, nous allons nous pencher sur des données réelles.
Les figures de cette section sont issues des données expérimentales, aimablement fournies par Philippe Faure (CNRS URA 2182, Récepteurs et Cognition, département de Neuroscience, Institut Pasteur). Elles sont uniquement destinées à des fins d'illustration et d'exercice (les données utilisées dans les travaux de recherche sont beaucoup plus longues, environ mille points). Elles pourront permettre de concevoir des travaux dirigés illustrant les notions présentées dans ce dossier dans des contextes concrets et les difficultés rencontrées pour interpréter les résultats obtenus.
L’étape primordiale est de caractériser la dynamique de chaque neurone à des fins d'identification et de classification, ici pour déterminer si les trois neurones sont de même type ou non.
Cette identification permet de déduire le rôle fonctionnel du neurone et comment son activité va moduler ou réguler celle du réseau de neurones dont il fait partie. Enfin, on pourra apprécier l'effet d'une drogue ou d'une mutation dans un neurorécepteur sur l'activité de base de neurones, et ainsi en prédire ses conséquences, voire les diriger.
Les données supports
Ces données sont obtenues par enregistrement de l'activité électrique de trois neurones différents. Elles donnent les instants successifs [ti,n], i (= 1,2,3, n = 1... 500) où ils émettent une décharge, autrement dit présentent un pic d'activité ou potentiel d’action (spike, en anglais) ; elles correspondent à une augmentation brutale et brève du potentiel de membrane, c'est-à-dire de la différence de potentiel entre les faces interne et externe de la membrane délimitant la cellule.
On envisagera les intervalles de temps bi,n= ti,n – ti,n-1 entre deux décharges successives du neurone i. La première étape de l'analyse concerne les corrélations aux temps courts, pour tester le déterminisme de la dynamique : à cet effet, on tracera bi,n+1 en fonction de bi,n.
Le neurone n°1 présente un comportement périodique, au sens où l'intervalle bn entre deux décharges successives est approximativement constant : bn équivaut bn+1 pour presque toutes les valeurs de n. Cette propriété se reflète dans une accumulation des points (bn, bn+1) sur un point de la diagonale (figure 1). Une périodicité exacte correspondrait à une accumulation exacte sur un seul point (b*, b*), où b* serait alors la pulsation précise de l'activité électrique du neurone.
 Figure 1 |
Neurone à décharge périodique. Le graphe représente les intervalles successifs (bn, bn+1) pour n variant de 1 à 499. L'unité de temps est 1 milliseconde. Avec les notations du texte, b*~ 430 ms.
Le neurone n° 2 montre, à l'opposé, une émission aléatoire de décharges, sans aucune relation déterministe entre bn et bn+1. Cette propriété se reflète par un nuage de points (figure 2).
.jpg) Figure 2 |
Neurone aléatoire. Les intervalles de temps successifs bn (en abscisse, en ms, pour n = 1... 499) et bn+1 (en ordonnées) ne présentent aucune relation déterministe.
Le neurone n° 3 présente un comportement chaotique, connu sous le nom d'intermittence, et correspondant à l'alternance d'une dynamique régulière (l'accumulation de points [bn, bn+1] sur la diagonale) entrecoupée de phases irrégulières de durée imprédictible, durant lesquelles la dynamique du système est elle aussi imprédictible (figure 3).
L'intermittence est le terme général employé pour désigner des phénomènes où alternent des régimes dynamiques réguliers (ici, des décharges à intervalles presque constants) et des phases chaotiques. On voit ici une structure complexe associée à la superposition de chaos et de phases régulières. Comme nous l’avons déjà souligné, les caractères chaotiques sont rarement « purs » dans les systèmes biologiques réels.
.jpg) Figure 3 |
Neurone intermittent. Cette forme de dynamique correspond à l'alternance de phases régulières durant lesquelles l'intervalle de temps bn+1 (en ordonnée, en ms, pour n = 1... 499) est pratiquement égal à l'intervalle bn précédent (en abscisse) et de phases irrégulières, de durées et de tracés imprédictibles.
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