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Quelle est l'utilité des circuits neuronaux en psychologie ?

Quelle est l'utilité des circuits neuronaux en psychologie ?

Nous pouvons identifier de nombreux types de modèles de connexion des neurones, tels que l'inhibition latérale, la rétroaction négative/positive, la convergence, la divergence et la facilitation. Mais l'un de ces circuits a-t-il été utilisé pour faire des déclarations sur la façon dont un phénomène cognitif ou psychologique est calculé ? Est-ce même possible, étant donné sa complexité? Dans quel contexte les circuits neuronaux sont-ils utiles ?


Contrairement à l'une des autres réponses, je devrai respectueusement être en désaccord. Les circuits neuronaux sont à la fois le summum et l'avenir des neurosciences cognitives. Nous savons déjà que les grandes zones du cerveau sont associées à des processus cognitifs spécifiques, par exemple la coquille NAc est associée au désir de rechercher des objets de motivation tels que la nourriture, mais cela pourrait tout aussi bien faciliter le jeu, la danse ou le sexe. Le problème vient de l'étude de ces comportements chez l'homme. Nous pouvons facilement tester des circuits sur des animaux, mais les humains sont beaucoup plus difficiles car nous ne pouvons utiliser que des équipements de numérisation tels que l'EEG et l'IRMf. Bien que l'équipement de balayage ait amélioré la résolution spatiale ou temporelle, l'étude de ces circuits chez l'homme est difficile. Cependant, la recherche animale complète cela et peut nous montrer des circuits qui sont impliqués dans des cognitions particulières, tandis que les modèles de déclenchement neuronal indiquent une activité particulière. Par exemple, nous connaissons en détail les voies visuelles, comment la lumière engage l'activité neuronale dans la rétine et comment cette information est transmise au cortex occipital pour créer une représentation répartie sur l'activité neuronale du cortex occipital. En fait, nous comprenons si bien cela maintenant que les neuroscientifiques cognitifs peuvent prendre un enregistrement EEG de l'activité pendant que vous dormez et interpréter l'activité neuronale en une image dans des circonstances spécifiques. Cette méthode fascinante s'appelle le décodage neuronal, et elle a été développée à partir de notre compréhension des modèles d'activité neuronale et de la cartographie des réseaux neuronaux développés au fil des décennies. Bien sûr, la même activité neuronale peut être utilisée pour cartographier les réseaux et modéliser l'activité neuronale dans des modèles informatiques qui imitent les processus cognitifs.

Bien sûr, cela est plus facile pour la vision, l'ouïe et la perception somatique, car ce sont des processus cognitifs simples qui génèrent des représentations virtuelles du monde que nous vivons. Ce qui est beaucoup plus difficile à évaluer, ce sont les souvenirs et les expériences qui sont rappelés et comment ceux-ci influencent la prise de décision relative à l'environnement dans lequel vous vous trouvez. jusqu'à des zones plus spécifiques suivies par les circuits le reliant à d'autres parties du cerveau relatives à des cognitions particulières. Un exemple peut aider, une motivation telle que la faim vous pousse à manger. Elle est utilisée à la fois par les informations provenant de votre environnement et par les changements internes. Par exemple, une fois que la nourriture a été consommée, notre cerveau évalue la valeur de la nourriture, l'avons-nous aimé ? la nourriture était-elle plus ou moins agréable que la dernière fois ? nous a-t-il fait plaisir ? Cela active les pACC, PAG, OCC, LOFC, rACC. Les domaines mentionnés concernent en grande partie l'attention, l'évaluation affective (sentiments) et le plaisir. L'activation de ces zones aide un individu à prendre des décisions futures concernant la consommation de nourriture. Chez le rat, l'ordre d'activation de la zone est bien compris, chez l'homme il reste encore du travail à faire. Mais dans l'ensemble, les mécanismes fondamentaux sont les mêmes et peuvent être modélisés informatiquement. Comprendre comment les structures fondamentales et leur activité en contexte pour les humains et les animaux est essentiel pour comprendre les troubles allant de la schizophrénie à l'obésité, et aide d'autres chercheurs à développer des évaluations et des interventions, telles que les médicaments ou la législation gouvernementale. Ou pour que les entreprises adaptent leurs produits aux besoins de leurs consommateurs. Fondamentalement, pour la question au moins, ces informations peuvent être utilisées pour prédire le comportement, en fait, c'est fondamentalement le rôle de tout modèle informatique.

Fondamentalement, notre câblage matériel est relativement similaire, c'est ce que nous étudions, et ce sont ces mécanismes câblés qui ont le plus d'impact sur notre comportement et notre cognition. Les scientifiques cognitifs utilisent les modèles d'activation des neutrons comme moyen de cartographier ces processus cognitifs dans les circuits neuronaux. Enfin, je dirai que dans l'ensemble, le cerveau n'est pas vraiment si compliqué, il est vraiment simple si vous le considérez d'un point de vue évolutif. Nous et tous les autres animaux nous sommes développés au moyen de la sélection naturelle pour survivre assez longtemps pour transmettre nos gènes, notre comportement et notre développement neuronal le démontrent. Les complications supplémentaires du comportement ne sont que des complexités qui améliorent la survie des gènes, jusqu'à ce qu'elles soient perdues ou remplacées dans le même processus de sélection.


Découvrez [http://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1002328] La contribution de l'organisation et de l'intégration des réseaux au développement du contrôle cognitif par Scott Marek,Kai Hwang,William Foran, Michael N. Hallquist, Beatriz Luna

Vient de publier sur PLOS Biology : 29 décembre 2015 DOI : 10.1371/journal.pbio.1002328

Le contrôle cognitif, qui continue de mûrir tout au long de l'adolescence, est soutenu par la capacité de réseaux cérébraux organisés bien définis à intégrer de manière flexible l'information. Cependant, le développement de l'organisation intrinsèque du réseau cérébral et sa relation avec les améliorations observées du contrôle cognitif ne sont pas bien compris.

C'est une lecture fascinante sur la façon dont la fonction cérébrale peut « s'arrêter » à un certain point, mais l'intégration croissante des réseaux contribue à un contrôle cognitif accru.


La personnalité cybernétique Une conception de jauge du comportement humain

17 avril 2020 par Robert DePaolo | Publié dans Psychologie | Pas de commentaires » | 16 vues |

La personnalité cybernétique :
Une conception de jauge du comportement humain

Cet article traite d'un modèle de personnalité qui fonctionne d'une manière similaire à un système de rétroaction. C'est une synthèse des éléments de la personnalité tels que décrits par les psychanalystes. des théoriciens centrés sur le client, comportementaux et existentiels d'une manière qui coïncide avec les lois physiques, en particulier les systèmes régulés par les informations de rétroaction.

Alors que la nature est évidemment complexe. un processus assez étroit et spécifique peut être utilisé pour décrire ses fonctions, y compris le comportement des organismes. C'est le système cybernétique – le mot ‘cybernétique’ signifiant capable de corriger les erreurs (Ashby 1957). Que ce soit en référence au climat, à l'atmosphère terrestre ou au comportement des organismes, le processus implique trois composantes principales.

1. La présence d'une jauge. C'est essentiellement l'état normal du système. Il ne s'agit pas d'un état fixe, mais plutôt d'une plage à l'intérieur de laquelle l'état peut varier sans perdre sa stabilité interne. Bien qu'il ait des niveaux de variabilité tolérables, il ne peut s'écarter que bien au-delà du point zéro (le point de normalité absolue avant que l'instabilité (déséquilibre) ne s'installe.

2. Une fonction corrective signifiant une capacité à reconnaître les erreurs et les écarts qui dépassent la plage normale de variabilité et à utiliser des mesures correctives pour rétablir la stabilité.

3. Un système de rétroaction/reconnaissance qui peut enregistrer un retour à la stabilité grâce à un certain type de système de signalisation.

4. Une série de stratégies et d'actions qui peuvent être utilisées efficacement pour apporter les corrections

5. Une jauge ergonomique qui peut déterminer si l'énergie dépensée dans le processus de correction a dépassé les réserves d'énergie du système au cours de l'action corrective.

La personnalité en tant que système…

De nombreuses théories classiques de la personnalité contiennent des références à des phénomènes systémiques. En effet, presque tous décrivent la personnalité comme une dynamique composée de nombreux composants, avec de multiples influences interactives qui peuvent contribuer ou menacer la stabilité globale du système. Freud considérait son modèle triadique de la psyché en ces termes spécifiquement en ce qui concerne la répartition de l'énergie libidinale dérivée entre le moi et le surmoi (Siegfried 2010). Il a été fortement influencé par le domaine de la physique dans le développement de ce dynamisme. La physique, bien sûr, aborde presque tous les aspects de la nature en termes de champs et de systèmes.
La notion d'Adler des actions compensatoires modulant les polarités d'infériorité et de supériorité comporte également des éléments systémiques : son point ultime de stabilité étant l'intérêt social centralisé. Par ce scénario, l'individu rétablit les équilibres de son équilibre psychique en devenant altruiste, améliorant ainsi la tension entre les sentiments d'échec et les sentiments de grandeur. (Hoffmann 1994)

Harry Stack Sullivan a également écrit sur le « self-system » en termes dynamiques (Levenson 1992) tout comme Carl Rogers, qui a mis au centre de son modèle, le conflit entre le soi idéal et le soi réel (Thomas, Sanders 201). Tous ces modèles (et la plupart des autres) de la personnalité tournent autour de l'idée qu'un déséquilibre ou une forme d'instabilité produit une tension qui ne peut être résolue que par des ajustements ou des corrections systémiques qui ramènent le système dans des limites normales.

Le mot « cybernétique » fait référence à tout système qui peut rester intact en utilisant une capacité d'autocorrection. Parce que ce modèle s'applique clairement aux fonctions corporelles comme le système immunitaire, discuter de la personnalité dans ce contexte le place dans la catégorie d'un modèle médical.

Bien que cette comparaison donne à la personnalité un anneau familier et conduirait vraisemblablement à une interaction plus fluide entre l'esprit et le corps, elle n'est pas sans accrocs. L'une d'entre elles est que si les poumons, le cœur et le système immunitaire sont structurellement et fonctionnellement délimités, la personnalité ne l'est pas. C'est un peu plus imbriqué, et franchement, un concept ambigu à la fois dans sa structure et sa fonction. Par conséquent, afin de discuter de ses paramètres, c'est-à-dire de ses plages de variation tolérable, il faut d'abord définir exactement ce que c'est. Une fois que cela est fait " et ce n'est pas une entreprise facile ", il devient possible de décrire la personnalité comme un système cohérent et définissable permettant de faire des déterminations diagnostiques et thérapeutiques.
Pour définir la personnalité, il faut un moyen d'englober toutes ses caractéristiques, y compris le tempérament (par exemple l'extraversion, l'introversion), l'orientation sociale, le style de langage, les attitudes, les intérêts et les motivations dans une entité principale, de sorte que les traits et attributs susmentionnés puissent être considérés comme des extensions captives de ce qui équivaut à une « singularité de personnalité ».

Une solution possible à ce problème pourrait être trouvée dans un élément distinct, mais inclusif de toutes ces caractéristiques, et pourrait donner lieu à ces traits dérivés. Cette solution peut peut-être être trouvée en considérant tous les comportements, sentiments et conceptions comme des reflets fondamentaux de soi.

Pourquoi commencer par cette prémisse ? Pour deux raisons principales. Premièrement, dans la petite enfance, un sentiment de soi est parallèle à l'accumulation et à l'interprétation de l'expérience (Miller, Church et.al), et sert donc de cadre général de référence. Si un enfant est grondé, il interprétera cela comme étant lié à « mon comportement ». Il ne peut pas complètement extérioriser l'expérience comme s'il examinait des bactéries au microscope. Deuxièmement, puisque chaque expérience s'enregistre sur le sensorium de la personne, elle serait nécessairement enregistrée dans la mémoire. et puisque les souvenirs (et presque toutes les entrées) sont manipulés en interne pour être assimilés à des conceptions antérieures, ces entrées seront, au fil du temps, remodelées pour devenir congruentes avec le « moi » qui les a rangés en premier lieu.

En ce sens, on peut considérer le soi comme une sorte d'hologramme psychique. Tourné dans une direction, cela ressemble à un sentiment, ou peut-être à une conviction fervente d'aider les autres. Tourné sous un autre angle, cela ressemble à une conviction politique, peut-être à tendance conservatrice. Sous un autre angle encore, cela ressemble à une équipe de football ou à un groupe de rock préféré. Encore une fois, peut-être un objectif ou une motivation spécifique. Cependant, malgré les diverses variations angulaires, le point de vue dominant est le soi.

Le Soi pourrait très bien se développer d'une manière parallèle au développement du cerveau chez un nourrisson. La première année de l'enfance présente un processus neurologique fondamental dans lequel s'alignent des fibres disposées verticalement et consacrées aux capacités sensorielles et motrices de base. Ceci est suivi par la brachiation, c'est-à-dire la ramification neuronale dans des arrangements périphériques interconnectés. (Webb, Monk, et.al 2001) Ce dernier mécanisme facilite les comparaisons expérientielles, qui à leur tour potentialisent la cognition intégrative et permettent à l'enfant de voir à la fois la figure et le fondement de l'expérience sensorielle et sociale. L'interconnexion résultant de cette deuxième étape de circuit croisé est en grande partie fonction de l'apprentissage.

Un processus similaire semble se produire au cours du développement du soi. Au cours des premiers mois de la vie, l'enfant n'a aucun sens de lui-même. Il ne peut pas faire la distinction entre lui-même et sa mère, ce qui équivaut à un transfert de l'utérus. Puis, au fur et à mesure que les habiletés sensori-motrices se développent, l'enfant réalise qu'il peut réagir d'une manière distincte de quiconque ou de quoi que ce soit d'autre. C'est une phase de développement où le contrôle commence. Le mouvement, initié par l'enfant commence à obtenir une rétroaction, par exemple en rampant vers des endroits de la maison où il convoite l'attention d'un objet ou d'une personne.
La satisfaction dérivée d'un comportement auto-initié devient un stimulus (et une compréhension progressive) conduisant à une séparation psychologique de soi et de l'environnement. Ce début de liberté physique devient un premier pas vers un sens psychologique de soi.

À mesure que l'enfant grandit, cette expérience de séparation devient plus importante dans sa pensée et son comportement. D'une capacité de mouvement et d'atteinte d'objectifs indépendants, il passe à l'indépendance linguistique, cognitive et émotionnelle. Il devient maintenant un auto-représentant qui peut mettre à l'épreuve la patience de ses parents en raison de ses nouvelles tendances oppositionnelles.
Une fois que ce sentiment de soi s'installe, il servira de cadre de référence (un holographe personnalisé) pour non seulement évaluer diverses expériences, mais aussi les synthétiser en un tout. À ce stade, le soi n'est pas encore complètement développé et ne le sera qu'au début de l'âge adulte. En cours de route, l'enfant recevra des commentaires des parents qui façonneront ses sentiments, ses attitudes et ses croyances. Cependant, étant donné que le développement personnel se déroule en fonction du temps et de la maturation, l'influence des apports externes s'atténuera à mesure que l'enfant grandira.

Au moment où l'enfant atteint l'âge adulte, il sera ancré dans un auto-système. (Incidemment, c'est aussi la période de sa vie où les lobes frontaux du cortex cérébral atteignent une croissance maximale), Bien qu'il puisse encore être influencé par des événements externes, sa perception générale de l'expérience passera à travers un filtre interne.

C'est le point (en gros) où la régulation auto-systémique devient la plus importante en tant que fonction psychologique. Alors que l'adolescent peut se sentir rebelle et prétendre mettre de côté les « anciennes valeurs », il est en fait un intermédiaire involontaire de ces valeurs. Son comportement rebelle ne représente que des variations sur un thème. Cela deviendra clair quand il entrera dans la période de l'âge adulte. (Daniel, Benest-Weisman, M 2018 ) À ce moment-là, il aura tendance à fonctionner comme un miroir d'excentricité.

Alors que de nombreux cliniciens considèrent l'égocentrisme comme un état pathologique, il est ici considéré comme une constante psychologique qui peut se manifester de diverses manières, mais qui continue comme un mécanisme d'interprétation tout au long de la vie. En conséquence, toute expérience sera évaluée et ressentie en fonction de la façon dont elle coïncide avec son auto-système.
Il y aura des paramètres impliqués. Les systèmes cybernétiques les plus efficaces et les plus durables dans la nature sont flexibles et capables de s'adapter aux écarts tout en restant intacts. Mais il y a des limites à ce processus. Par exemple, la question devient de savoir dans quelle mesure la « déviance » en termes d'apport culturel, le comportement des autres ou son propre comportement peut être pris en compte avant que son auto-système ne soit rendu instable.

La personne avec un auto-système flexible, mais intact (élastique) aura tendance à jouir d'une meilleure santé mentale que la personne qui a un auto-système extraordinairement rigide. Cela a évidemment des implications pour l'éducation des enfants et même pour le développement personnel. Ce processus était la pierre angulaire de la notion de Carl Rogers du concept de soi flexible.
Cette notion a des implications à la fois pour la normalité et la pathologie. En ce qui concerne ce dernier, toute pathologie qui n'est pas due à des facteurs endogènes, c'est-à-dire des troubles neurochimiques ou d'origine organique, serait considérée dans le contexte de la façon dont les expériences affectent le soi. Dans ce contexte, le cœur de toutes les pathologies pourrait être réduit soit à l'auto-rigidité, soit à l'auto-désintégration - le moi pathognomonique étant soit trop rigide, soit trop lâche.

Cependant, ces deux éléments peuvent en fait être combinés en un seul. C'est parce que, plutôt que de simplement subir des épisodes fréquents d'auto-instabilité, l'individu convertira généralement l'entrée en un état de certitude extrême (rigidité) par le biais d'un processus de compensation. Tout comme le système immunitaire du corps reconnaît et engloutit les corps étrangers dans les systèmes organiques. de même, les informations étrangères au système du soi seraient englouties et redirigées vers la rigidité et l'impulsivité.

Cela a aussi des implications cliniques. Plus précisément, si l'on considère la personnalité comme un phénomène cybernétique, il faudrait supposer que la régulation interne est un processus continu, plutôt que, comme Freud l'a suggéré, un processus utilisé uniquement en période de contrainte psychologique.

Si cet argument a du mérite, un facteur très important en psychothérapie consisterait à aider les clients à maximiser l'utilisation efficace des mécanismes de défense dans le cadre d'un mécanisme de régulation continu, plutôt que d'essayer de les amener à un point où ils n'en ont plus besoin.

Une autre implication clinique découle de ce modèle qui met l'accent sur le domaine cognitif. Des concepts comme le soi et la personnalité sont quelque peu abstraits et semblent exclure certains des aspects comportementaux concrets du diagnostic et du traitement. Par exemple, les praticiens de la thérapie cognitivo-comportementale encouragent les clients à modifier leurs habitudes ainsi que leurs interprétations de l'expérience au cours de la thérapie.

Cependant, bien qu'il existe certaines distinctions à faire entre la cognition (et son dérivé, la personnalité) et le comportement manifeste, il existe également des points communs importants. En effet, les deux éléments dérivent sans doute de la même source - le système de soi. La raison de cette affirmation est que le comportement doit coïncider avec le système du soi afin que l'individu évite les pièges de la dissonance cognitive (Cooper 2007). Par exemple, coacher un client pour qu'il s'affirme comme un moyen de soulager l'anxiété sociale et de répondre plus efficacement à ses besoins ne fonctionnera que si l'auto-système de cet individu peut s'adapter au changement de comportement.

L'un des inconvénients de la thérapie comportementale est que donner aux clients des devoirs et des prescriptions comportementales sans évaluer si les actions prescrites correspondent à la structure de la personnalité du client ne sera pas toujours couronnée de succès. Dans de tels cas, le client peut avoir l'impression que les conseils du thérapeute créent en réalité une instabilité, nécessitant une «correction» de la part du client qui finit par saboter le processus thérapeutique. Si le soi est le pivot de la personnalité et si la personnalité peut être considérée comme un système cybernétique, cela signifierait que le système du soi devrait être pris en compte dans toute modalité de traitement pour que le conseil soit efficace.

Ashby, W.R (1957) Introduction à la cybernétique Chapman et Hall, Londres

Cooper, J. (2007) Cognitive Dissonance: 50 Years of a Classic Theory, Londres SAGE Publications

Daniel, E. Benest-Weisman, M. (2018) Développement de la valeur pendant l'adolescence Dimensions du changement et de la stabilité, Journal of Personality 87 (1)

Hoffman, E (1994) The Drive for Self Alfred Adler et la fondation de la psychologie individuelle. Lecture, messe. Welsey.

Levenson, E.A. MARYLAND. (1992) Harry Stack Sullivan : Du psychiatre interpersonnel au psychanalyste interpersonnel. Psychanalyse contemporaine Vol. 28 (2)

Miller, S. Church, E.B Poole, C. (2016) Ages et étapes Comment les enfants développent le concept de soi, enseignant scolaire

Siegfried, Z. MD. (2010) Le concept de Libido et d'Énergie Psychique de Freud revisité. Forum International de Psychanalyse Vol.19 p. 3-14

Thomas, B. Sanders, P. (2002) Carl Rogers. Publications SAGE 3e éd. p 119-120


Contenu

Les premiers traitements des réseaux de neurones peuvent être trouvés dans Herbert Spencer Principes de psychologie, 3e édition (1872), Theodor Meynert's Psychiatrie (1884), William James' Principes de psychologie (1890) et le Projet de Sigmund Freud pour une psychologie scientifique (composé en 1895). [3] La première règle de l'apprentissage neuronal a été décrite par Hebb en 1949, dans la théorie de Hebbian. Ainsi, l'appariement Hebbian de l'activité pré-synaptique et post-synaptique peut considérablement modifier les caractéristiques dynamiques de la connexion synaptique et donc faciliter ou inhiber la transmission du signal. En 1959, les neuroscientifiques Warren Sturgis McCulloch et Walter Pitts publient les premiers travaux sur le traitement des réseaux de neurones. [4] Ils ont montré théoriquement que les réseaux de neurones artificiels pouvaient mettre en œuvre des fonctions logiques, arithmétiques et symboliques. Des modèles simplifiés de neurones biologiques ont été mis en place, aujourd'hui communément appelés perceptrons ou neurones artificiels. Ces modèles simples représentaient la sommation neuronale (c'est-à-dire que les potentiels au niveau de la membrane post-synaptique seront sommés dans le corps cellulaire). Les modèles ultérieurs prévoyaient également une transmission synaptique excitatrice et inhibitrice.

Les connexions entre les neurones du cerveau sont beaucoup plus complexes que celles des neurones artificiels utilisés dans les modèles de calcul neuronal connexionnistes des réseaux de neurones artificiels. Les types fondamentaux de connexions entre les neurones sont les synapses : à la fois chimiques et électriques.

L'établissement de synapses permet la connexion des neurones dans des millions de circuits neuronaux qui se chevauchent et s'interconnectent. Les protéines présynaptiques appelées neurexines sont au cœur de ce processus. [5]

L'un des principes par lesquels les neurones fonctionnent est la sommation neuronale - les potentiels de la membrane postsynaptique se résumeront dans le corps cellulaire. Si la dépolarisation du neurone au niveau de la butte axonale dépasse le seuil, un potentiel d'action se produira qui descendra l'axone jusqu'aux terminaisons terminales pour transmettre un signal à d'autres neurones. La transmission synaptique excitatrice et inhibitrice est réalisée principalement par les potentiels postsynaptiques excitateurs (EPSP) et les potentiels postsynaptiques inhibiteurs (IPSP).

Au niveau électrophysiologique, il existe divers phénomènes qui modifient les caractéristiques de réponse des synapses individuelles (appelée plasticité synaptique) et des neurones individuels (plasticité intrinsèque). Celles-ci sont souvent divisées en plasticité à court terme et plasticité à long terme. La plasticité synaptique à long terme est souvent considérée comme le substrat de mémoire le plus probable. Habituellement, le terme « neuroplasticité » fait référence aux changements dans le cerveau causés par l'activité ou l'expérience.

Les connexions présentent des caractéristiques temporelles et spatiales. Les caractéristiques temporelles font référence à l'efficacité de la transmission synaptique, dépendante de l'activité et continuellement modifiée, appelée plasticité dépendante du moment du pic. Il a été observé dans plusieurs études que l'efficacité synaptique de cette transmission peut subir à court terme une augmentation (appelée facilitation) ou une diminution (dépression) selon l'activité du neurone présynaptique. L'induction de modifications à long terme de l'efficacité synaptique, par potentialisation à long terme (LTP) ou dépression (LTD), dépend fortement du moment relatif de l'apparition du potentiel postsynaptique excitateur et du potentiel d'action postsynaptique. La LTP est induite par une série de potentiels d'action qui provoquent une variété de réponses biochimiques. A terme, les réactions provoquent l'expression de nouveaux récepteurs sur les membranes cellulaires des neurones postsynaptiques ou augmentent l'efficacité des récepteurs existants par phosphorylation.

Les potentiels d'action de rétropropagation ne peuvent pas se produire car après qu'un potentiel d'action se déplace dans un segment donné de l'axone, les portes m sur les canaux sodium voltage-dépendants se ferment, empêchant ainsi toute ouverture transitoire de la porte h de provoquer un changement dans l'ion sodium intracellulaire (Na + ) concentration, et empêchant la génération d'un potentiel d'action en retour vers le corps cellulaire. Dans certaines cellules, cependant, la rétropropagation neurale se produit à travers la ramification dendritique et peut avoir des effets importants sur la plasticité et le calcul synaptiques.

Un neurone dans le cerveau a besoin d'un seul signal à une jonction neuromusculaire pour stimuler la contraction de la cellule musculaire postsynaptique. Dans la moelle épinière, cependant, au moins 75 neurones afférents sont nécessaires pour produire une décharge. Cette image est encore compliquée par la variation de la constante de temps entre les neurones, car certaines cellules peuvent éprouver leurs EPSP sur une période de temps plus longue que d'autres.

Alors que dans les synapses du cerveau en développement, la dépression synaptique a été particulièrement largement observée, il a été supposé qu'elle se transforme en facilitation dans le cerveau adulte.

Un exemple de circuit neuronal est le circuit trisynaptique dans l'hippocampe. Un autre est le circuit de Papez reliant l'hypothalamus au lobe limbique. Il existe plusieurs circuits neuronaux dans la boucle cortico-ganglions de la base-thalamo-corticale. Ces circuits transportent des informations entre le cortex, les noyaux gris centraux, le thalamus et retournent au cortex. La plus grande structure au sein des noyaux gris centraux, le striatum, est considérée comme ayant son propre microcircuit interne. [6]

Les circuits neuronaux de la moelle épinière appelés générateurs de motifs centraux sont chargés de contrôler les instructions motrices impliquées dans les comportements rythmiques. Les comportements rythmiques comprennent la marche, la miction et l'éjaculation. Les générateurs de motifs centraux sont constitués de différents groupes d'interneurones spinaux. [7]

Il existe quatre principaux types de circuits neuronaux qui sont responsables d'un large éventail de fonctions neuronales. Ces circuits sont un circuit divergent, une circuit convergent, une circuit réverbérant, et un circuit de post-décharge parallèle. [8]

Dans un circuit divergent, un neurone se synapse avec un certain nombre de cellules postsynaptiques. Chacun d'eux peut se synapser avec beaucoup d'autres, ce qui permet à un neurone de stimuler jusqu'à des milliers de cellules. Ceci est illustré par la manière dont des milliers de fibres musculaires peuvent être stimulées à partir de l'apport initial d'un seul motoneurone. [8]

Dans un circuit convergent, les entrées de nombreuses sources convergent en une seule sortie, affectant un seul neurone ou un pool de neurones. Ce type de circuit est illustré dans le centre respiratoire du tronc cérébral, qui répond à un certain nombre d'entrées provenant de différentes sources en émettant un schéma respiratoire approprié. [8]

Un circuit réverbérant produit une sortie répétitive. Dans une procédure de signalisation d'un neurone à un autre dans une séquence linéaire, l'un des neurones peut renvoyer un signal au neurone initiateur. Chaque fois que le premier neurone se déclenche, l'autre neurone plus bas dans la séquence se déclenche à nouveau, le renvoyant à la source. Cela restimule le premier neurone et permet également au chemin de transmission de continuer jusqu'à sa sortie. Un modèle répétitif résultant est le résultat qui ne s'arrête que si une ou plusieurs des synapses échouent, ou si une alimentation inhibitrice d'une autre source provoque son arrêt. Ce type de circuit réverbérant se trouve dans le centre respiratoire qui envoie des signaux aux muscles respiratoires, provoquant l'inhalation. Lorsque le circuit est interrompu par un signal inhibiteur, les muscles se détendent provoquant l'expiration. Ce type de circuit peut jouer un rôle dans les crises d'épilepsie. [8]

Dans un circuit de post-décharge parallèle, un neurone entre dans plusieurs chaînes de neurones. Chaque chaîne est composée d'un nombre différent de neurones mais leurs signaux convergent vers un neurone de sortie. Chaque synapse du circuit retarde le signal d'environ 0,5 ms, de sorte que plus il y a de synapses, plus le neurone de sortie est retardé. Après l'arrêt de l'entrée, la sortie continuera à tirer pendant un certain temps. Ce type de circuit n'a pas de boucle de rétroaction comme le circuit réverbérant. La poursuite du tir après l'arrêt du stimulus est appelée après-décharge. Ce type de circuit se retrouve dans les arcs réflexes de certains réflexes. [8]

Différentes techniques de neuroimagerie ont été développées pour étudier l'activité des circuits et réseaux neuronaux. L'utilisation de « scanners cérébraux » ou de neuroimagerie fonctionnelle pour étudier la structure ou la fonction du cerveau est courante, soit simplement comme moyen de mieux évaluer les lésions cérébrales avec des images haute résolution, soit en examinant les activations relatives de différentes zones cérébrales. Ces technologies peuvent inclure l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), la tomographie par émission de positons du cerveau (TEP cérébral) et la tomodensitométrie axiale (CAT). La neuroimagerie fonctionnelle utilise des technologies d'imagerie cérébrale spécifiques pour effectuer des scans du cerveau, généralement lorsqu'une personne effectue une tâche particulière, dans le but de comprendre comment l'activation de zones cérébrales particulières est liée à la tâche. En neuroimagerie fonctionnelle, en particulier en IRMf, qui mesure l'activité hémodynamique (en utilisant l'imagerie en contraste BOLD) qui est étroitement liée à l'activité neuronale, la TEP et l'électroencéphalographie (EEG) sont utilisées.

Les modèles connexionnistes servent de plate-forme de test pour différentes hypothèses de représentation, de traitement de l'information et de transmission de signaux. Études de lésion dans de tels modèles, par ex. les réseaux de neurones artificiels, où des parties des nœuds sont délibérément détruites pour voir comment le réseau fonctionne, peuvent également fournir des informations importantes sur le fonctionnement de plusieurs assemblages cellulaires. De même, des simulations de neurotransmetteurs dysfonctionnels dans des conditions neurologiques (par exemple, la dopamine dans les noyaux gris centraux des patients atteints de la maladie de Parkinson) peuvent donner un aperçu des mécanismes sous-jacents des modèles de déficits cognitifs observés dans le groupe de patients particulier. Les prédictions de ces modèles peuvent être testées sur des patients ou via des manipulations pharmacologiques, et ces études peuvent à leur tour être utilisées pour informer les modèles, rendant le processus itératif.

L'équilibre moderne entre l'approche connexionniste et l'approche unicellulaire en neurobiologie a été atteint grâce à une longue discussion. En 1972, Barlow a annoncé la révolution d'un seul neurone: "nos perceptions sont causées par l'activité d'un nombre assez restreint de neurones sélectionnés parmi une très grande population de cellules à prédominance silencieuse." [9] Cette approche a été stimulée par l'idée de cellule grand-mère avancée deux ans plus tôt. Barlow a formulé « cinq dogmes » de la doctrine des neurones. Recent studies of 'grandmother cell' and sparse coding phenomena develop and modify these ideas. [10] The single cell experiments used intracranial electrodes in the medial temporal lobe (the hippocampus and surrounding cortex). Modern development of concentration of measure theory (stochastic separation theorems) with applications to artificial neural networks give mathematical background to unexpected effectiveness of small neural ensembles in high-dimensional brain. [11]

Sometimes neural circuitries can become pathological and cause problems such as in Parkinson's disease when the basal ganglia are involved. [12] Problems in the Papez circuit can also give rise to a number of neurodegenerative disorders including Parkinson's.


Neurosciences. 2nd edition.

Neurons never function in isolation they are organized into ensembles or circuits that process specific kinds of information. Although the arrangement of neural circuits varies greatly according to the intended function, some features are characteristic of all such ensembles. The synaptic connections that define a circuit are typically made in a dense tangle of dendrites, axons terminals, and glial cell processes that together constitute neuropil (the suffix -pil comes from the Greek word pilos, meaning �lt” see Figure 1.3). Thus, the neuropil between nerve cell bodies is the region where most synaptic connectivity occurs. The direction of information flow in any particular circuit is essential to understanding its function. Nerve cells that carry information toward the central nervous system (or farther centrally within the spinal cord and brain) are called afferent neurons nerve cells that carry information away from the brain or spinal cord (or away from the circuit in question) are called efferent neurons. Nerve cells that only participate in the local aspects of a circuit are called interneurons or local circuit neurons. These three classes�rent neurons, efferent neurons, and interneurons𠅊re the basic constituents of all neural circuits.

Neural circuits are both anatomical and functional entities. A simple example is the circuit that subserves the myotatic (or “knee-jerk”) spinal reflex (Figure 1.5). The afferent limb of the reflex is sensory neurons of the dorsal root ganglion in the periphery. These afferents target neurons in the spinal cord. The efferent limb comprises motor neurons in the ventral horn of the spinal cord with different peripheral targets: One efferent group projects to flexor muscles in the limb, and the other to extensor muscles. The third element of this circuit is interneurons in the ventral horn of the spinal cord. The interneurons receive synaptic contacts from the sensory afferent neurons and make synapses on the efferent motor neurons that project to the flexor muscles. The synaptic connections between the sensory afferents and the extensor efferents are excitatory, causing the extensor muscles to contract conversely, the interneurons activated by the afferents are inhibitory, and their activation by the afferents diminishes electrical activity in motor neurons and causes the flexor muscles to become less active (Figure 1.6). The result is a complementary activation and inactivation of the synergist and antagonist muscles that control the position of the leg.

Figure 1.5

A simple reflex circuit, the knee-jerk response (more formally, the myotatic reflex), illustrates several points about the functional organization of neural circuits. Stimulation of peripheral sensors (a muscle stretch receptor in this case) initiates (more. )

Figure 1.6

Relative frequency of action potentials in different components of the myotatic reflex as the reflex pathway is activated.

A more detailed picture of the events underlying the myotatic or any other circuit can be obtained by electrophysiological recording (Figures 1.6 and 1.7). There are two basic approaches to measuring electrical activity: extracellular recording where an electrode is placed near the nerve cell of interest to detect activity, and intracellular recording where the electrode is placed à l'intérieur the cell. Such recordings detect two basic types of signals. Extracellular recordings primarily detect action potentials, the all-or-nothing changes in the potential across nerve cell membranes that convey information from one point to another in the nervous system. Intracellular recordings can detect the smaller graded potential changes that serve to trigger action potentials. These graded triggering potentials can arise at either sensory receptors or synapses and are called receptor potentials or synaptic potentials, respectively. For the myotatic circuit, action potential activity can be measured from each element (afferents, efferents, and interneurons) before, during, and after a stimulus (see Figure 1.6). By comparing the onset, duration, and frequency of action potential activity in each cell, a functional picture of the circuit emerges. As a result of the stimulus, the sensory neuron is triggered to fire at higher frequency (i.e., more action potentials per unit time). This increase triggers in turn a higher frequency of action potentials in both the extensor motor neurons and the interneurons. Concurrently, the inhibitory synapses made by the interneurons onto the flexor motor neurons cause the frequency of action potentials in these cells to decline. Using intracellular recording (see Chapter 2), it is possible to observe directly the potential changes underlying the synaptic connections of the myotatic reflex circuit, as illustrated in Figure 1.7.

Figure 1.7

Intracellularly recorded responses underlying the myotatic reflex. (A) Action potential measured in a sensory neuron. (B) Postsynaptic triggering potential recorded in an extensor motor neuron. (C) Postsynaptic triggering potential in an interneuron. (Suite. )


Learned Helplessness and Depression

To understand the proposed connection between learned helplessness and depression, we need to understand the two types of learned helplessness, as outlined by Seligman and colleagues.

Universal helplessness is a sense of helplessness in which the subject believes nothing can be done about the situation she is in. She believes no one can alleviate the pain or discomfort.

D'autre part, personal helplessness is a much more localized sense of helplessness. The subject may believe others could find a solution or avoid the pain or discomfort, but he believes that he, personally, is incapable of finding a solution (Abramson, Seligman, & Teasdale, 1978).

Both types of helplessness can lead to a state of depression, but the quality of that depression may differ. Those who feel universally helpless will tend to find external reasons for both their problems and their inability to solve them, while those who feel personally helpless will tend to find internal reasons.

In addition, those who feel personally helpless are more likely to suffer from low self-esteem since they believe others could probably solve the problems they feel incapable of solving.

Although the cognitive and motivational deficits are the same for people suffering from both personal and universal helplessness, people experiencing personal helplessness tend to have a greater and more impactful emotional deficit.

In addition to this differentiation between types of helplessness, learned helplessness can on two other factors: generality (global vs. specific) and stability (chronic vs. transient).

When a person suffers from global helplessness, they experience negative impacts in several areas of life, not just the most relevant area. They are also more likely to experience severe depression than those who experience specific helplessness.

Further, those suffering from chronic helplessness (those who have felt helpless over a long period of time) are more likely to feel the effects of depressive symptoms than those who experience transient helplessness (a short-lived and nonrecurrent sense of helplessness).

This model of learned helplessness has important implications for depression. It posits that when highly desired outcomes are believed to be improbable and/or highly aversive outcomes are believed probable, and the individual has no expectation that anything she does will change the outcome, depression results.

However, the depression will vary based on the type of helplessness. The range of depressive symptoms will depend on the generality and stability of the helplessness, and any impact on self-esteem is dependent on how the individual explains or attributes their experience (internally vs. externally).

This proposed framework identifies the cause of at least one type of depression—that which stems from helplessness—and provides the path to a cure for it. The researchers outlined four strategies for treating helplessness-related depression (Abramson, Seligman, & Teasdale, 1978):

    Change the likelihood of the outcome. Alter the environment by increasing the likelihood of desired events and decreasing the likelihood of negative events

These strategies will be covered in more detail later.


How useful are neural circuits in psychology? - Psychologie

By Dana Dovey Photo courtesy of Shutterstock

By Tinkering With Neurotransmitter, Scientists ‘Remote-Control’ Rats

By Douglas Main / Newsweek Photo: Steve Marcus / Reuters

One of the smallest parts of the brain is getting a second look after new research suggests it plays a crucial role in decision making. The study, published in Nature Neuroscience, says the lateral habenula, a region of the brain linked to depression and avoidance behaviours, has been largely misunderstood and may be integral in [&hellip]

Prospective graduate students are encouraged to contact Dr. Floresco with their resume, indicating the research they are interested in.

Weaccept students through either the Graduate Program in Psychology or the Graduate Program in Neuroscience. Note: students that do not have a strong background in cellular/molecular neuroscience and/or are applying from outside Canada are STRONGLY encouraged to apply through the Psychology graduate program.


Predict

Not surprisingly, another primary goal of psychology is to make predictions about how we think and act. Once we understand more about what happens and why it happens, we can use that information to make predictions about when, why, and how it might happen again in the future.

Successfully predicting behavior is also one of the best ways to know if we understand the underlying causes of our actions.

Prediction also allows psychologists to make guesses about human behavior without necessarily understanding the mechanisms underlying the phenomena.

For example, if researchers notice that scores on a particular aptitude test predict high school dropout rates, they can use that information to estimate how many students might drop out of school each year.

In the previous example looking at consumer behavior, psychologists would use the information they collected to try to predict what consumers will purchase next. Businesses and marketers often employ consumer psychologists to make such predictions so that they can create products that will appeal to buyers.


Emotion and Decision Making: Multiple Modulatory Neural Circuits

Although the prevalent view of emotion and decision making is derived from the notion that there are dual systems of emotion and reason, a modulatory relationship more accurately reflects the current research in affective neuroscience and neuroeconomics. Studies show two potential mechanisms for affect's modulation of the computation of subjective value and decisions. Incidental affective states may carry over to the assessment of subjective value and the decision, and emotional reactions to the choice may be incorporated into the value calculation. In addition, this modulatory relationship is reciprocal: Changing emotion can change choices. This research suggests that the neural mechanisms mediating the relation between affect and choice vary depending on which affective component is engaged and which decision variables are assessed. We suggest that a detailed and nuanced understanding of emotion and decision making requires characterizing the multiple modulatory neural circuits underlying the different means by which emotion and affect can influence choices.


Training neural circuits early in development improves response, study finds

When it comes to training neural circuits for tissue engineering or biomedical applications, a new study suggests a key parameter: Train them young.

Techniques for training engineered neural circuits usually involve training them after the cells have fully matured. Using light-sensitive neurons derived from mouse stem cells, researchers at the University of Illinois, Urbana-Champaign found that training them throughout early cell development and network formation led to lasting improvements in the connections, responsivity and gene expression of the resulting neural network. They published their results in the journal Scientific Reports.

"It's like an old dog learning new tricks versus a young puppy," said graduate student Gelson Pagan-Diaz, the first author of the study. "When we're training a network, if we stimulate it when it's still like a puppy, we can get a better response to the training than if it were already mature."

Improved neural training has many applications in bioengineering and regenerative medicine. For example, the Illinois team hopes to use trained neural circuits to control the movement and behavior of miniature bio-hybrid machines. The types of improvements yielded by early training could give the machines and circuits more functionality and give the researchers more precise control over those functions.

"As we advance the field of building machines with living cells, being able to stimulate and program neuronal cells and networks with light early in their development could be an important tool in our engineering repository," said study leader Rashid Bashir, a professor of bioengineering and dean of the Grainger College of Engineering at Illinois. "Furthermore, this work could have implications for developmental biology, regenerative medicine and brain research."

To train the neurons, the researchers used timed pulses of light to stimulate the cells. The researchers began the training regimen when the cells were early in their development—clusters of stem cells, called embryoid bodies, primed to become motor neurons. They continued the training as the cells differentiated, becoming fully mature neurons, and further continued it after transferring the cells to plates to connect and form neural circuits.

They then compared the early trained circuits with those cultured first and trained later—the usual method.

The researchers saw a number of differences between the groups, Pagan-Diaz said. In the neurons trained during development, they saw more extensions indicating connections between cells, an increase in neurotransmitter packages sent between cells, and more structured nerve firing, indicating greater network stability. The effects of the early training were long-lasting, whereas cells trained later tended to have transient responses.

"You can think of the neurons being like athletes in training," Pagan-Diaz said. "The light stimulation was like a regular workout for the neurons—they were stronger and more athletic, and did their jobs better."

To determine the underlying basis for these changes, the researchers analyzed the neurons' genetic activity. They saw an increase in gene expression for genes related to network maturity and neural function, indicating that the early training could have permanently altered genetic pathways as the cells developed, Bashir said.

The researchers are continuing to explore what kinds of activities could be enhanced or programmed by early neuron training in the embryoid body phase. Embryoid bodies could be useful building-block components for biological machines, Pagan-Diaz said, and also hold promise for regenerative medicine.

"Previous studies have shown that embryoid bodies with motor neurons implanted into mice that had been injured could improve the regeneration of tissue," Pagan-Diaz said. "If we can improve or enhance the functionality of these embryoid bodies prior to putting them into an injured model, then theoretically we could enhance the recovery beyond what has been seen with injecting them and then stimulating them later."


Training neural circuits early in development improves response

When it comes to training neural circuits for tissue engineering or biomedical applications, a new study suggests a key parameter: Train them young.

Techniques for training engineered neural circuits usually involve training them after the cells have fully matured. Using light-sensitive neurons derived from mouse stem cells, researchers at the University of Illinois, Urbana-Champaign found that training them throughout early cell development and network formation led to lasting improvements in the connections, responsivity and gene expression of the resulting neural network. They published their results in the journal Scientific Reports.

"It's like an old dog learning new tricks versus a young puppy," said graduate student Gelson Pagan-Diaz, the first author of the study. "When we're training a network, if we stimulate it when it's still like a puppy, we can get a better response to the training than if it were already mature."

Improved neural training has many applications in bioengineering and regenerative medicine. For example, the Illinois team hopes to use trained neural circuits to control the movement and behavior of miniature bio-hybrid machines. The types of improvements yielded by early training could give the machines and circuits more functionality and give the researchers more precise control over those functions.

"As we advance the field of building machines with living cells, being able to stimulate and program neuronal cells and networks with light early in their development could be an important tool in our engineering repository," said study leader Rashid Bashir, a professor of bioengineering and dean of the Grainger College of Engineering at Illinois. "Furthermore, this work could have implications for developmental biology, regenerative medicine and brain research."

To train the neurons, the researchers used timed pulses of light to stimulate the cells. The researchers began the training regimen when the cells were early in their development -- clusters of stem cells, called embryoid bodies, primed to become motor neurons. They continued the training as the cells differentiated, becoming fully mature neurons, and further continued it after transferring the cells to plates to connect and form neural circuits.

They then compared the early trained circuits with those cultured first and trained later -- the usual method.

The researchers saw a number of differences between the groups, Pagan-Diaz said. In the neurons trained during development, they saw more extensions indicating connections between cells, an increase in neurotransmitter packages sent between cells, and more structured nerve firing, indicating greater network stability. The effects of the early training were long-lasting, whereas cells trained later tended to have transient responses.

"You can think of the neurons being like athletes in training," Pagan-Diaz said. "The light stimulation was like a regular workout for the neurons -- they were stronger and more athletic, and did their jobs better."

To determine the underlying basis for these changes, the researchers analyzed the neurons' genetic activity. They saw an increase in gene expression for genes related to network maturity and neural function, indicating that the early training could have permanently altered genetic pathways as the cells developed, Bashir said.

The researchers are continuing to explore what kinds of activities could be enhanced or programmed by early neuron training in the embryoid body phase. Embryoid bodies could be useful building-block components for biological machines, Pagan-Diaz said, and also hold promise for regenerative medicine.

"Previous studies have shown that embryoid bodies with motor neurons implanted into mice that had been injured could improve the regeneration of tissue," Pagan-Diaz said. "If we can improve or enhance the functionality of these embryoid bodies prior to putting them into an injured model, then theoretically we could enhance the recovery beyond what has been seen with injecting them and then stimulating them later."


Voir la vidéo: Ep34 Le Biais et le Bruit (Novembre 2021).