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Université de Picardie Jules Verne

[Intelligence Artificielle] Lumière sur une nouvelle génération de neuroprothèses

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Filippo Grassia, Maître de conférences à l’UPJV, co-signe avec un consortium d’experts mondiaux une publication parue dans Nature Scientific Reports. Au cœur de l’étude : un nouveau modèle de neuroprothèse très prometteur pour le traitement des maladies neurodégénératives. Conçu avec des neurones artificiels biomimétiques, ce dispositif bio-hybride intègre un système de stimulation neuronale fonctionnant avec de la lumière. Une association de technologies de pointe, qui a permis aux auteurs d’établir une communication synchronisée en temps réel entre neurones artificiels et biologiques, une première dans le domaine.


IA et neuroprothèses.png

IA et neuroprothèses.png

Réparer des lésions cérébrales avec des puces électroniques ne relèverait plus de la science-fiction ! C’est en tout cas ce que suggèrent les résultats de l’étude internationale à laquelle a contribué Filippo Grassia, maître de conférences du laboratoire LTI de l’UPJV et spécialiste des systèmes d'intelligence artificielle neuromorphiques. Une étape importante vient en effet d’être franchie dans le domaine de l’ingénierie neuromorphique, avec le prototype inédit de neuroprothèse développé dans cette étude.

Point de départ du dispositif, un réseau de neurones impulsionnels biomimétiques (voir notre encart n°1 ci-dessous), mis au point par Filippo Grassia et ses collaborateurs dans une précédente étude. Fonctionnant sur une puce électronique travaillant en temps réel biologique, ces neurones artificiels sont en mesure de simuler les comportements électriques de différents types de neurones biologiques, une condition de « langage » sine qua none pour engager une communication entre ces deux populations de neurones.

Pour se rapprocher d’autant plus des paramètres de la communication neuronale biologique, les auteurs ont eu l’idée lumineuse d’utiliser un système de stimulation optogénétique pour faire le relais d’informations entre neurones artificiels et biologiques. Cette technologie de pointe, associant optique et génie génétique, permet de stimuler avec de la lumière des neurones rendus photosensibles par génie génétique. L’intérêt de ce système ? Il favorise un transfert d’informations bien plus rapide et précis que la stimulation électrique utilisée dans de précédents prototypes de neuroprothèses.

Une fois les différents éléments de la plateforme de communication assemblés (voir notre encart n°2 ci-dessous), les chercheurs ont réussi à obtenir un transfert élevé d’informations entre les neurones – une communication dont la similarité avec une synapse biologique est sans précédent. Pour la première fois, grâce à l’intégration de dispositifs permettant de travailler en temps réel, neurones artificiels et neurones biologiques ont été synchronisés dans leurs activités, comme fusionnés en une seule et même population.

Ce nouveau modèle de neuroprothèse utilisant une stimulation optogénétique promet une avancée fulgurante des recherches menées dans l’ingénierie neuromorphique. Son excellente résolution spacio-temporelle est une valeur ajoutée majeure pour investiguer plus en détails les modalités de communication entre neurones artificiels et biologiques. Et réussir à concevoir, dans les années à venir, des neuroprothèses thérapeutiques fonctionnelles chez l’Homme.

Référence de la publication :
Yossi Mosbacher, Farad Khoyratee, Miri Goldin, Sivan Kanner, Yenehaetra Malakai, Moises Silva, Filippo Grassia, Yoav Ben Simon, Jesus Cortes, Ari Barzilai, Timothée Levi & Paolo Bonifazi (2020). Toward neuroprosthetic real-time communication from in silico to biological neuronal network via patterned optogenetic stimulation. Nature Scientific Reports, https://www.nature.com/articles/s41598-020-63934-4

Contact :
Filippo GRASSIA, maître de conférences, spécialiste des systèmes d'intelligence artificielle neuromorphiques, LTI / UPJV
filippo.grassia@u-picardie.fr



 
POUR ALLER PLUS LOIN :


Zoom sur l’ingénierie neuromorphique
Le consortium international à l’origine de cette découverte explore un domaine de recherche émergent : l’ingénierie neuromorphique. Cette discipline allie la microélectronique, la biologie, la physique, les mathématiques et l’informatique. Le lien est, entre autres, opéré par les neurosciences computationnelles. Cette jeune discipline scientifique s’attache à développer des neuroprothèses, des dispositifs hybrides où des réseaux artificiels biomimétiques pourraient remplacer des zones cérébrales endommagées et rétablir la communication avec le reste du cerveau. Une vraie révolution en marche, à l’heure où le nombre de patients atteints de la maladie d’Alzheimer ou de la maladie de Parkinson ne cesse d’augmenter.


Encart n°1 : Les réseaux de neurones impulsionnels temps-réel

Une condition essentielle à l’établissement d’une communication entre neurones artificiels et neurones biologique est l’utilisation d’un langage commun à l’émetteur et au récepteur de l’information. Une technologie de pointe que maitrisent les chercheurs depuis quelques années déjà, grâce aux réseaux de neurones impulsionnels (RNI), des dispositifs électroniques conçus pour imiter des réseaux de neurones biologiques (RNB). Fruits d’une collaboration étroite entre biologistes, physiciens, électroniciens et programmateurs, ces outils de recherche intègrent des modèles simulant les comportements de différents types de populations neuronales, dans différentes conditions physiologiques. Et depuis peu, grâce à de précédents travaux de Filippo Grassia*, les RNI peuvent être conçus sur une puce électronique travaillant en temps réel biologique – s’approchant d’autant plus du comportement des réseaux de neurones biologiques pour mieux remplacer le vivant.
*Farad Khoyratee, Filippo Grassia, Sylvain Saïghi and Timothée Levi (2019).
Optimized Real-Time Biomimetic Neural Network on FPGA for Bio-hybridization. Frontiers in Neuroscience, https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fnins.2019.00377
 

Encart n°2 : La plateforme de communication en temps réel conçue dans l’étude


La communication entre les réseaux de neurones artificiels et biologiques a été établie en utilisant une stimulation optogénétique via un projecteur DLP (Digital Light Processing) modifié. Ce dernier reçoit en temps réel les signaux électriques des 64 neurones impulsionnels composant le RNI, qu’il traduit en image binaire composée de 8x8 carrés représentant l’état des 64 neurones. De manière simple, un neurone stimulé génère de la lumière dans son carré, contrairement à un neurone au repos. L’image composée de carrés lumineux ou sombres est alors projetée sur une culture in vitro de neurones photosensibles, stimulés par la lumière comme ils le seraient par des neurotransmetteurs in vivo. Ces neurones sont eux-mêmes connectés à un dispositif d'enregistrement MEA (Multi Electrodes Array) couplé à un système d’imagerie calcique, qui permettent d’enregistrer leurs réponses physiologiques (variations de potentiel membranaire et libération du calcium intracellulaire).
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