interactions

L'épigénétique, l'hérédité au-delà de l'ADN
Des mécanismes ne modifiant pas notre patrimoine génétique jouent un rôle fondamental dans le développement de l'embryon. Ils pourraient expliquer comment l'environnement induit des changements stables de caractères, voire des maladies, éventuellement héritables sur plusieurs générations.

L'épigénétique, c'est d'abord cette idée que tout n'est pas inscrit dans la séquence d'ADN du génome. "C'est un concept qui dément en partie la "fatalité" des gènes", relève Michel Morange, professeur de biologie à l'ENS. Plus précisément, "l'épigénétique est l'étude des changements d'activité des gènes - donc des changements de caractères - qui sont transmis au fil des divisions cellulaires ou des générations sans faire appel à des mutations de l'ADN", explique Vincent Colot, spécialiste de l'épigénétique des végétaux à l'Institut de biologie de l'Ecole normale supérieure (ENS-CNRS-Inserm, Paris).

Est-ce la fin de l'ère du "tout-ADN", qui a connu son apogée vers l'an 2000 avec les grandes manoeuvres du séquençage du génome humain ? "L'organisme reste construit à partir de ses gènes, même si l'activité de ceux-ci peut être modulée", tempère Michel Morange.

Mais le séquençage des génomes l'a révélé avec éclat : la connaissance seule de la séquence de l'ADN ne suffit pas à expliquer comment les gènes fonctionnent. C'était pourtant prévisible : si cette connaissance suffisait, comment expliquer que malgré leur génome identique, les différents types de cellules d'un individu développent des caractères aussi différents que ceux d'un neurone, d'une cellule du foie, des muscles ou de la peau ?

L'épigénétique répond en partie à cette interrogation - mais elle en soulève de nombreuses autres. "Le cadre classique de l'épigénétique, c'est le développement de l'embryon et la différenciation des cellules de l'organisme", indique Vincent Colot. Mais ses enjeux concernent également la médecine et la santé publique... et les théories sur l'évolution. Elle jette le soupçon sur l'environnement, qui pourrait moduler l'activité de certains de nos gènes pour modifier nos caractères, voire induire certaines maladies qui pourraient être transmis(es) à la descendance.

La première question, cependant, est celle de la définition de ce fascinant concept. Un certain flou persiste, même chez les scientifiques. "Ces ambiguïtés tiennent au fait que le terme a été introduit à plusieurs reprises dans l'histoire de la biologie, avec à chaque fois un sens différent", raconte Michel Morange, qui est aussi historien des sciences. Précurseur absolu, Aristote invente le terme "épigenèse" - de épi-, "au-dessus de", et genèse, "génération" - vers 350 avant notre ère.

"Observant des embryons de poulet, Aristote découvre que les formes ne préexistent pas dans le germe, mais sont, au contraire, progressivement façonnées au cours du développement embryonnaire", rapporte Edith Heard, qui dirige une équipe (Institut Curie-Inserm-CNRS) sur l'épigénétique du développement des mammifères. Une vision admirablement prémonitoire, qui ne se verra confirmée qu'avec l'invention du microscope à la fin du XVIIe siècle.

Quant au mot "épigénétique", il apparaît en 1942 : on le doit au généticien anglais Conrad Waddington, qui s'attache à comprendre le rôle des gènes dans le développement. Comment s'opère le passage du génotype (l'ensemble des gènes) au phénotype (l'ensemble des caractères d'un individu) ? A l'époque, on ignorait que l'ADN est le support de l'hérédité. Mais les liens entre génotype et phénotype se précisent peu à peu, à mesure qu'on découvre la structure des gènes et leur mode de régulation. Une étape décisive est franchie avec les travaux de François Jacob, Jacques Monod et André Lwoff, Prix Nobel en 1965 : ils montrent l'importance d'un facteur de l'environnement (la présence d'un sucre, le lactose) dans le contrôle de l'expression d'un gène et la détermination d'un caractère (la capacité de la bactérie E. coli à utiliser le lactose comme source d'énergie).

Le concept d'épigénétique tombe ensuite en relative déshérence, pour renaître dans les années 1980 avec son sens moderne. "Un chercheur australien, Robin Holliday, observe dans des cellules en culture des changements de caractères qui sont transmis au fil des divisions cellulaires, relate Vincent Colot. Mais ces changements semblaient trop fréquents pour pouvoir être causés par des mutations de l'ADN." Holliday découvre le rôle, dans cette transmission, de certaines modifications de l'ADN qui n'affectent pas la séquence des "nucléotides", ces lettres qui écrivent le message des gènes.

Plus largement, on sait aujourd'hui que les gènes peuvent être "allumés" ou "éteints" par plusieurs types de modifications chimiques qui ne changent pas la séquence de l'ADN : des méthylations de l'ADN, mais aussi des changements des histones, ces protéines sur lesquelles s'enroule l'ADN pour former la chromatine. Toutes ces modifications constituent autant de "marques épigénétiques". Elles jalonnent le génome en des sites précis, modulant l'activité des gènes localisés sur ces sites.

Quelle est la stabilité de ces marques épigénétiques ? La question est centrale. Certaines sont très transitoires, comme les marques qui régulent les gènes liés aux rythmes du jour et de la nuit. "Au moins 15 % de nos gènes sont régulés d'une façon circadienne : leur activité oscille sur un rythme de 24 heures. Il s'agit de gènes qui gouvernent notre métabolisme, assurant par exemple l'utilisation des sucres ou des acides gras", indique Paolo Sassone-Corsi, qui travaille au sein d'une unité Inserm délocalisée, dirigée par Emiliana Borrelli à l'université de Californie (Irvine). "Pour réguler tant de gènes d'une façon harmonieuse, il faut une logique commune. Elle se fonde sur des processus épigénétiques qui impliquent des modifications des histones."

D'autres marques ont une remarquable pérennité. "Chez un individu multicellulaire, elles peuvent être acquises très tôt lors du développement, sous l'effet d'un signal inducteur, rapporte Vincent Colot. Elles sont ensuite transmises au fil des divisions cellulaires jusque chez l'adulte - bien longtemps après la disparition du signal inducteur." Les marques les plus stables sont ainsi les garantes de "l'identité" des cellules, la vie durant. Comme si, sur la partition d'orchestre de l'ADN du génome - commune à toutes les cellules de l'organisme -, chaque instrument - chaque type de cellule - ne jouait que la partie lui correspondant, n'activant que les gènes "tagués" par ces marques.

Un des plus beaux exemples de contrôle épigénétique chez les mammifères est "l'inactivation du chromosome X". "Ce processus a lieu chez toutes les femelles de mammifères, qui portent deux exemplaires du chromosome X, explique Edith Heard. L'inactivation d'un des deux exemplaires du X, au cours du développement précoce, permet de compenser le déséquilibre existant avec les mâles, porteurs d'un seul exemplaire du X."

Si l'inactivation du X est déficiente, l'embryon femelle meurt très précocement. Cette inactivation est déclenchée très tôt dans le développement de l'embryon, "dès le stade "4 cellules" chez la souris et un plus tard pour l'espèce humaine, puis elle est stabilisée par des processus épigénétiques tout au long de la vie", poursuit Edith Heard. Par ailleurs, son équipe vient de publier un article dans Nature mis en ligne le 11 avril, montrant que les chromosomes s'organisent en "domaines", à l'intérieur desquels les gènes peuvent être régulés de façon concertée, et sur lesquels s'ajoutent des marques épigénétiques.

Les enjeux sont aussi médicaux. Certaines "épimutations", ou variations de l'état épigénétique normal, seraient en cause dans diverses maladies humaines et dans le vieillissement. Ces épimutations se produisent par accident, mais aussi sous l'effet de facteurs environnementaux. Le rôle de ces facteurs est très activement étudié dans le développement de maladies chroniques comme le diabète de type 2, l'obésité ou les cancers, dont la prévalence explose à travers le monde.

Les perspectives sont également thérapeutiques, avec de premières applications qui voient le jour. "Les variations épigénétiques sont finalement assez plastiques. Elles peuvent être effacées par des traitements chimiques, ce qui ouvre d'immenses perspectives thérapeutiques. Cet espoir s'est déjà concrétisé par le développement de premières "épidrogues" pour traiter certains cancers", annonce Edith Heard.

Le dernier défi de l'épigénétique, et non des moindres, renvoie aux théories de l'évolution. "Alors que le génome est très figé, l'épigénome est bien plus dynamique", estime Jonathan Weitzman, directeur du Centre épigénétique et destin cellulaire (université Paris-Diderot-CNRS). "L'épigénome pourrait permettre aux individus d'explorer rapidement une adaptation à une modification de l'environnement, sans pour autant graver ce changement adaptatif dans le génome", postule le chercheur. L'environnement jouerait-il un rôle dans la genèse de ces variations adaptatives, comme le croyait Lamarck ? Reste à le démontrer. Epigénétique ou non, le destin est espiègle : le laboratoire qu'anime Jonathan Weitzman n'a-t-il pas été aléatoirement implanté... dans le bâtiment Lamarck ? Internet,

Auteur: Internet

Info: Rosier Florence, https://www.lemonde.fr/sciences/ 13 avril 2012

[ interférences ] [ mutation acquise ]

homme-machine

Les progrès récents de l'intelligence artificielle (IA), notamment avec ChatGPT en novembre 2022, ont suscité interrogations, espoirs et craintes, menant à des auditions par le Congrès américain et l'adoption d'une réglementation par l'UE au printemps 2023. 

Dans les parlements comme sur les réseaux sociaux, les rapides progrès de l’IA animent les discussions. À l’avenir, à quels impacts faut-il s’attendre sur notre société ? Pour tenter de répondre à cette question de manière dépassionnée, nous proposons de regarder ce qui s’est passé dans un secteur qui a déjà connu l’arrivée et la victoire de l’IA sur les capacités humaines : les échecs. La machine y a en effet un niveau supérieur à celui des humains depuis maintenant plus d’un quart de siècle.

Pourquoi le jeu d’échecs comme indicateur ?

Depuis les débuts de l’informatique, les échecs ont été utilisés comme un indicateur des progrès logiciels et matériels. C’est un jeu intéressant à de multiples niveaux pour étudier les impacts des IA sur la société :

1 C’est une activité intellectuelle qui demande différentes compétences : visualisation spatiale, mémoire, calcul mental, créativité, capacité d’adaptation, etc., compétences sur lesquelles l’IA vient concurrencer l’esprit humain.

2 Le jeu n’a pas changé depuis des siècles. Les règles sont bien établies et cela donne une base stable pour étudier l’évolution des joueurs.

3  Il est possible de mesurer la force des machines de manière objective et de comparer ce niveau à celui des humains avec le classement Elo.

4 Le champ d’études est restreint : il est clair que les échecs ne sont qu’un tout petit aspect de la vie, mais c’est justement le but. Cette étroitesse du sujet permet de mieux cibler les impacts des IA sur la vie courante.

5  Les IA ont dépassé le niveau des meilleurs joueurs humains depuis plus de 20 ans. Il est donc possible de voir quels ont été les impacts concrets sur le jeu d’échecs et la vie de sa communauté, qui peut être vue comme un microcosme de la société. On peut également étudier ces impacts en regard de la progression des IA au cours du temps.

Explorons quelles ont été les évolutions dans le monde des échecs depuis que Gary Kasparov, alors champion du monde en titre, a perdu une partie contre Deep Blue en 1996, puis le match revanche joué en 1997. Nous allons passer en revue plusieurs thèmes qui reviennent dans la discussion sur les risques liés aux IA et voir ce qu’il en a été de ces spéculations dans le domaine particulier des échecs.

Les performances de l’IA vont-elles continuer à augmenter toujours plus vite ?

Il existe deux grandes écoles pour programmer un logiciel d’échecs : pendant longtemps, seule la force brute fonctionnait. Il s’agissait essentiellement de calculer le plus vite possible pour avoir un arbre de coups plus profonds, c’est-à-dire capable d’anticiper la partie plus loin dans le futur.

(Image : À partir d’une position initiale, l’ordinateur calcule un ensemble de possibilités, à une certaine profondeur, c’est-à-dire un nombre de coups futurs dans la partie.)

Aujourd’hui, la force brute est mise en concurrence avec des techniques d’IA issues des réseaux de neurones. En 2018, la filiale de Google DeepMind a produit AlphaZero, une IA d’apprentissage profond par réseau de neurones artificiels, qui a appris tout seul en jouant contre lui-même aux échecs. Parmi les logiciels les plus puissants de nos jours, il est remarquable que LC0, qui est une IA par réseau de neurones, et Stockfish, qui est essentiellement un logiciel de calcul par force brute, aient tous les deux des résultats similaires. Dans le dernier classement de l’Association suédoise des échecs sur  ordinateur (SSDF), ils ne sont séparés que de 4 points Elo : 3 582 pour LC0 contre 3 586 pour Stockfish. Ces deux manières totalement différentes d’implanter un moteur d’échecs sont virtuellement indistinguables en termes de force.

En termes de points Elo, la progression des machines a été linéaire. Le graphique suivant donne le niveau du meilleur logiciel chaque année selon le classement SSDF qui a commencé depuis le milieu des années 1980. Le meilleur logiciel actuel, LC0, en est à 3586, ce qui prolonge la figure comme on pourrait s’y attendre.

(Image : courbe du classement ELO )

Cette progression linéaire est en fait le reflet d’une progression assez lente des logiciels. En effet, le progrès en puissance de calcul est, lui, exponentiel. C’est la célèbre loi de Moore qui stipule que les puissances de calcul des ordinateurs doublent tous les dix-huit mois.

Cependant, Ken Thompson, informaticien américain ayant travaillé dans les années 80 sur Belle, à l’époque le meilleur programme d’échecs, avait expérimentalement constaté qu’une augmentation exponentielle de puissance de calcul conduisait à une augmentation linéaire de la force des logiciels, telle qu’elle a été observée ces dernières dizaines d’années. En effet, le fait d’ajouter un coup supplémentaire de profondeur de calcul implique de calculer bien plus de nouvelles positions. On voit ainsi que l’arbre des coups possibles est de plus en plus large à chaque étape.

Les progrès des IA en tant que tels semblent donc faibles : même si elles ne progressaient pas, on observerait quand même une progression de la force des logiciels du simple fait de l’amélioration de la puissance de calcul des machines. On ne peut donc pas accorder aux progrès de l’IA tout le crédit de l’amélioration constante des ordinateurs aux échecs.

La réception par la communauté de joueurs d’échecs

Avec l’arrivée de machines puissantes dans le monde de l'échiquier, la communauté a nécessairement évolué. Ce point est moins scientifique mais est peut-être le plus important. Observons quelles ont été ces évolutions.

" Pourquoi les gens continueraient-ils de jouer aux échecs ? " Cette question se posait réellement juste après la défaite de Kasparov, alors que le futur des échecs amateurs et professionnels paraissait sombre. Il se trouve que les humains préfèrent jouer contre d’autres humains et sont toujours intéressés par le spectacle de forts grands maîtres jouant entre eux, et ce même si les machines peuvent déceler leurs erreurs en temps réel. Le prestige des joueurs d’échecs de haut niveau n’a pas été diminué par le fait que les machines soient capables de les battre.

Le style de jeu a quant à lui été impacté à de nombreux niveaux. Essentiellement, les joueurs se sont rendu compte qu’il y avait beaucoup plus d’approches possibles du jeu qu’on le pensait. C’est l’académisme, les règles rigides, qui en ont pris un coup. Encore faut-il réussir à analyser les choix faits par les machines. Les IA sont par ailleurs très fortes pour pointer les erreurs tactiques, c’est-à-dire les erreurs de calcul sur de courtes séquences. En ligne, il est possible d’analyser les parties de manière quasi instantanée. C’est un peu l’équivalent d’avoir un professeur particulier à portée de main. Cela a sûrement contribué à une augmentation du niveau général des joueurs humains et à la démocratisation du jeu ces dernières années. Pour le moment, les IA n’arrivent pas à prodiguer de bons conseils en stratégie, c’est-à-dire des considérations à plus long terme dans la partie. Il est possible que cela change avec les modèles de langage, tel que ChatGPT.

Les IA ont aussi introduit la possibilité de tricher. Il y a eu de nombreux scandales à ce propos, et on se doit de reconnaître qu’il n’a pas à ce jour de " bonne solution " pour gérer ce problème, qui rejoint les interrogations des professeurs, qui ne savent plus qui, de ChatGPT ou des étudiants, leur rendent les devoirs.

Conclusions temporaires

Cette revue rapide semble indiquer qu’à l’heure actuelle, la plupart des peurs exprimées vis-à-vis des IA ne sont pas expérimentalement justifiées. Le jeu d’échecs est un précédent historique intéressant pour étudier les impacts de ces nouvelles technologies quand leurs capacités se mettent à dépasser celles des humains. Bien sûr, cet exemple est très limité, et il n’est pas possible de le généraliser à l’ensemble de la société sans précaution. En particulier, les modèles d’IA qui jouent aux échecs ne sont pas des IA génératives, comme ChatGPT, qui sont celles qui font le plus parler d’elles récemment. Néanmoins, les échecs sont un exemple concret qui peut être utile pour mettre en perspective les risques associés aux IA et à l’influence notable qu’elles promettent d’avoir sur la société.

Auteur: Internet

Info: https://www.science-et-vie.com/ - Article issu de The Conversation, écrit par Frédéric Prost Maître de conférences en informatique, INSA Lyon – Université de Lyon 14 avril 2024

[ ouverture ] [ conformisme limitant ]

univers vibratoire

Les hippies avaient raison : Tout est vibrations, mec !

Pourquoi certaines choses sont-elles conscientes et d'autres apparemment pas ? Un oiseau est-il conscient ? Une batte ? Un cafard ? Une bactérie ? Un électron ?

Toutes ces questions sont autant d'aspects du récurrent problème sur l'âme et le corps, qui résiste depuis des milliers d'années à une conclusion généralement satisfaisante.

La problématique du corps et de l'esprit a fait l'objet d'un important changement de nom au cours des deux dernières décennies et est généralement reconnue aujourd'hui comme une "grande difficulté quand à la conscience", après que le philosophe David Chalmers de l'Université de New York ait travaillé sur ce concept dans un article devenu classique en 1995 et avec son ouvrage "The Conscious Mind : In Search of a Fundamental Theory", en 1996.

Posons-nous la question maintenant : Les hippies ont-ils vraiment résolu ce problème ? Mon collègue Jonathan Schooler de l'Université de Californie, Santa Barbara, et moi pensons que oui, avec cette intuition radicale qu'il s'agit bien de vibrations...

Au cours de la dernière décennie, nous avons développé une "théorie de la résonance de la conscience" qui suggère que la résonance, autrement dit les vibrations synchronisées, est au coeur non seulement de la conscience humaine mais aussi de la réalité physique en général.

Et les hippies là-dedans ? Eh bien, nous sommes d'accord que les vibrations, la résonance, représente le mécanisme clé derrière la conscience humaine, ainsi que la conscience animale plus généralement. Et, comme on le verra plus loin, c'est le mécanisme de base de toutes les interactions physiques.

Toutes les choses dans notre univers sont constamment en mouvement, vibrantes. Même les objets qui semblent stationnaires vibrent, oscillent, résonnent à différentes fréquences. La résonance est un type de mouvement, caractérisé par une oscillation entre deux états. Et en fin de compte, toute matière n'est qu'une vibration de divers domaines sous-jacents.

Un phénomène intéressant se produit lorsque différents objets/processus vibrants se rapprochent : ils commencent souvent, après un certain temps, à vibrer ensemble à la même fréquence. Ils se "synchronisent", parfois d'une manière qui peut sembler mystérieuse. C'est ce qu'on appelle aujourd'hui le phénomène d'auto-organisation spontanée. L'examen de ce phénomène conduit à une compréhension potentiellement profonde de la nature de la conscience et de l'univers en général.

TOUTES LES CHOSES RÉSONNENT À CERTAINES FRÉQUENCES

Stephen Strogatz donne divers exemples tirés de la physique, biologie, chimie et des neurosciences pour illustrer ce qu'il appelle la "synchronisation" dans son livre de 2003 également titré "Sync". Notamment :

- Les lucioles de certaines espèces se mettent à clignoter leurs petits feux en synchronisation lors de grands rassemblements de lucioles, d'une manière qui est être difficile à expliquer avec les approches traditionnelles.

- Les neurones "s'allument" à grande échelle dans le cerveau humain à des fréquences spécifiques, la conscience des mammifères étant généralement associée à divers types de synchronisation neuronale.

- Les lasers sont produits lorsque des photons de même puissance et de même fréquence sont émis ensemble.

- La rotation de la lune est exactement synchronisée avec son orbite autour de la Terre, de sorte que nous voyons toujours la même face. La résonance est un phénomène véritablement universel et au coeur de ce qui peut parfois sembler être des tendances mystérieuses vers l'auto-organisation.

Pascal Fries, neurophysiologiste allemand de l'Institut Ernst Strüngmann, a exploré dans ses travaux très cités au cours des deux dernières décennies la façon dont divers modèles électriques, en particulier les ondes gamma, thêta et bêta, travaillent ensemble dans le cerveau pour produire divers types de conscience humaine.

Ces noms font référence à la vitesse des oscillations électriques dans les différentes régions du cerveau, mesurée par des électrodes placées à l'extérieur du crâne. Les ondes gamma sont généralement définies comme étant d'environ 30 à 90 cycles par seconde (hertz), les thêta de 4 à 7 Hz et les bêta de 12,5 à 30 hz. Il ne s'agit pas de limites strictes - ce sont des règles empiriques - et elles varient quelque peu d'une espèce à l'autre.

Ainsi, thêta et bêta sont significativement plus lentes que les ondes gamma. Mais les trois travaillent ensemble pour produire, ou au moins faciliter (la relation exacte entre les schémas électriques du cerveau et la conscience est encore bien en débat), les différents types de conscience humaine.

Fries appelle son concept "communication par la cohérence" ou CTC. Pour Fries, c'est une question de synchronisation neuronale. La synchronisation, en termes de taux d'oscillation électrique partagés, permet une communication fluide entre les neurones et les groupes de neurones. Sans cohérence (synchronisation), les entrées arrivent à des phases aléatoires du cycle d'excitabilité des neurones et sont inefficaces, ou du moins beaucoup moins efficaces, pour communiquer.

Notre théorie de la résonance de la conscience s'appuie sur le travail de Fries et de beaucoup d'autres, dans une approche plus large qui peut aider à expliquer non seulement la conscience humaine et mammifère, mais aussi la conscience plus largement. Nous spéculons aussi métaphysiquement sur la nature de la conscience comme phénomène général pour toute matière.

EST-CE QUE TOUT EST AU MOINS UN PEU CONSCIENT ?

D'après le comportement observé des entités qui nous entourent, des électrons aux atomes en passant par les molécules, les bactéries, les paramécies, les souris, les chauves-souris, les rats, etc. Cela peut paraître étrange à première vue, mais le "panpsychisme" - l'idée que toute matière a une certaine conscience associée - est une position de plus en plus acceptée par rapport à la nature de la conscience.

Le panpsychiste soutient que la conscience (subjectivité) n'a pas émergé ; au contraire, elle est toujours associée à la matière, et vice versa (les deux faces d'une même médaille), mais l'esprit associé à la plupart de la matière dans notre univers est généralement très simple. Un électron ou un atome, par exemple, ne jouissent que d'une infime quantité de conscience. Mais comme la matière "se complexifie", l'esprit se complexifie, et vice versa.

Les organismes biologiques ont accéléré l'échange d'information par diverses voies biophysiques, y compris les voies électriques et électrochimiques. Ces flux d'information plus rapides permet d'atteindre des niveaux de conscience à l'échelle macroscopique plus élevés que ceux qui se produiraient dans des structures d'échelle similaire comme des blocs rocheux ou un tas de sable, simplement parce qu'il y a une connectivité beaucoup plus grande et donc plus "en action" dans les structures biologiques que dans un bloc ou un tas de sable. Roches et les tas de sable n'ont que des voies thermiques avec une bande passante très limitée.

Les blocs rocheux et les tas de sable sont de "simples agrégats" ou collections d'entités conscientes plus rudimentaires (probablement au niveau atomique ou moléculaire seulement), plutôt que des combinaisons d'entités micro-conscientes qui se combinent en une entité macro-consciente de niveau supérieur, ce qui est la marque de la vie biologique.

Par conséquent, le type de communication entre les structures résonnantes est essentiel pour que la conscience s'étende au-delà du type rudimentaire de conscience que nous nous attendons à trouver dans des structures physiques plus fondamentales.

La thèse centrale de notre approche est la suivante : les liens particuliers qui permettent à la macro-conscience de se produire résultent d'une résonance partagée entre de nombreux composants micro-conscients. La vitesse des ondes de résonance présentes est le facteur limitant qui détermine la taille de chaque entité consciente.

Au fur et à mesure qu'une résonance partagée s'étend à de plus en plus de constituants, l'entité consciente particulière devient plus grande et plus complexe. Ainsi, la résonance partagée dans un cerveau humain qui atteint la synchronisation gamma, par exemple, comprend un nombre beaucoup plus important de neurones et de connexions neuronales que ce n'est le cas pour les rythmes bêta ou thêta.

Des structures résonnantes qui résonnent de haut en bas.

Notre théorie de la résonance de la conscience tente de fournir un cadre unifié qui inclut la neuroscience et l'étude de la conscience humaine, mais aussi des questions plus fondamentales de neurobiologie et de biophysique. Elle va au cœur des différences qui comptent quand il s'agit de la conscience et de l'évolution des systèmes physiques.

C'est une question de vibrations, mais c'est aussi une question de type de vibrations et, surtout, de vibrations partagées.

Mets tout ça dans ta pipe. Et fume, mon pote.

Auteur: Tam Hunt

Info: https://blogs.scientificamerican.com, 5 décembre 2018

[ chair-esprit ] [ spéculation ]

chair-esprit

Le libre-arbitre existe-t-il ? Comment le cerveau déforme la réalité temporelle
Nous avons coutume de penser que nous sommes libres de décider et de choisir nos actes. Et pourtant, une série d'expériences de neurosciences jettent un doute sur ce qu'on a l'habitude d'appeler notre libre-arbitre.
Même si elles sont largement débattues, tant du point de vue de leurs résultats scientifiques que de l'interprétation philosophique qui en est donnée, ces expériences sont plutôt troublantes !
Libre-arbitre et activité neurologique
Nous avons tous une notion intuitive de ce qu'est le libre-arbitre. Sur le plan biologique, il peut être associé à la notion d'action volontaire, qui s'oppose à celle de réflexe. Alors que les réflexes empruntent des chemins neuronaux simples (comme un rapide circuit via la moelle épinière), les actions volontaires font intervenir de nombreuses aires cérébrales.
1983 : L'expérience fondatrice de Benjamin Libet*
Dans l'expérience de Libet, on vous place devant une horloge qui défile rapidement, et on vous donne un bouton sur lequel vous pouvez appuyer au moment qui vous plaira. La seule chose qu'on vous demande c'est de retenir le nombre indiqué par l'horloge au moment où vous prenez votre décision d'appuyer. Dans le même temps, des électrodes placées sur votre crâne suivent votre activité cérébrale.
Ce dispositif permet de mesurer 1) le moment où vous prenez la décision d'appuyer, 2) le moment où votre cerveau commence à s'activer, et 3) le moment où vous appuyez physiquement sur le bouton. Et la découverte spectaculaire de Libet, c'est que l'activation cérébrale précède la décision consciente, et ce de plusieurs centaines de millisecondes.
Interprétée de manière brute, l'expérience de Libet semble condamner le libre-arbitre : vous avez l'impression de décider d'appuyer à un certain moment, mais votre cerveau a déjà décidé depuis presque une demi-seconde ! Comment puis-je être libre de décider quelque chose, si au moment où j'ai conscience de choisir, mon cerveau a déjà commencé à agir ? Comme on peut s'en douter, cette expérience possède de nombreux points faibles que les spécialistes n'ont pas été longs à relever.
Il y a tout d'abord les incertitudes de mesure, puisqu'on parle ici d'un écart de seulement quelques centaines de millisecondes. Ensuite le fait que l'estimation du moment de décision par le sujet lui-même n'est certainement pas très fiable : elle est subjective et l'horloge peut constituer une source de distraction et donc d'erreur. Enfin, le signal électrique relevé dans le cerveau pourrait être simplement un signal "préparatoire", qui indique que le cerveau s'active mais qui ne détermine pas spécifiquement la décision que l'on va prendre.
Bref, il y a plein de critiques à faire à l'expérience de Libet, et qui permettent de se rassurer quant à l'existence de notre libre-arbitre. Tout va bien donc, jusqu'à une nouvelle expérience réalisée en 2008, et qui s'affranchit de la plupart de ces critiques.
Dans cette nouvelle expérience, plusieurs choses diffèrent par rapport au protocole de Benjamin Libet. Tout d'abord, le sujet dispose de 2 boutons, un dans sa main gauche et un dans sa main droite. Il peut appuyer quand il le souhaite, soit à gauche soit à droite. Ensuite, le cerveau du sujet est suivi cette fois dans une IRM, ce qui permet d'observer simultanément l'activité de tout un ensemble d'aires cérébrales.
Et le moins que l'on puisse dire, c'est que les résultats de cette expérience sont perturbants. D'une part, l'IRM révèle qu'une activité cérébrale préparatoire existe 7 à 10 secondes AVANT que le sujet ne prenne sa décision d'appuyer. Encore plus troublant, cette activité cérébrale permet dans une bonne mesure de prédire de quel côté le sujet va appuyer.
Oui oui, vous avez bien lu, plusieurs secondes avant que vous soyiez conscient de choisir, votre cerveau a déjà décidé entre droite et gauche, et l'IRM peut révéler le côté qui sera choisi !
Pour modérer un peu ce résultat apparemment catastrophique pour notre libre-arbitre, il faut noter que la prédiction faite par l'IRM est loin d'être infaillible, puisqu'elle fonctionne au mieux dans 60% des cas, ce qui est significativement mieux que le hasard, mais reste tout de même limité.
Quelle conclusion raisonnable tirer de ces expériences ?
Il faut savoir qu'il n'existe chez les scientifiques et les philosophes aucun consensus quant à l'interprétation de ces expériences. Pour certains comme Patrick Haggard, le libre-arbitre n'existe tout simplement pas, il affirme "We feel that we choose, but we don't". Pour d'autres, au contraire, ces expériences n'ont aucune valeur, "Circulez ya rien à voir !".
Une position intermédiaire raisonnable c'est d'admettre que ces expériences montrent au moins que nos intentions ne sont pas systématiquement à l'origine de nos actions. Les processus inconscients jouent peut être un plus grand rôle que nous ne pouvions le penser, et la conscience d'une décision est un phénomène qui se construit au cours du processus de décision, pas à son origine.
Comme cette conclusion prudente semble quand même en mettre un coup à notre vieille notion de libre-arbitre, une manière de se rassurer c'est de considérer que notre cerveau prépare nos décisions assez en avance par rapport à notre conscience, mais qu'il nous laisse jusqu'au dernier moment un droit de veto. Il semblerait qu'une des fonctions de cette aire appelée SMA soit justement de pouvoir inhiber certaines actions décidées et préparées en amont. Donc jusqu'au dernier moment, on aurait le choix de ne pas faire. C'est ce que les anglo-saxons appellent le "free won't", par analogie au libre-arbitre appelé "free will".
Pour d'autres philosophes comme Dan Dennett, ces expériences sont correctes, mais elles ne sont pas incompatibles avec le libre-arbitre. Ces philosophes adhèrent à une position appelée compatibilisme, selon laquelle la réalité est totalement déterministe mais le libre-arbitre existe quand même. J'avoue que je ne comprends pas ce que ça signifie, et que pour moi ça ressemble beaucoup à une posture de façade "pour sauver les meubles". Ce qu'on peut comprendre car si le libre-arbitre était vraiment réfuté, les conséquences pour la société pourraient être terribles.
Les implications morales de l'absence de libre-arbitre
Imaginons que l'on montre scientifiquement que le libre-arbitre n'existe pas, alors on est mal car toutes nos lois et notre droit reposent sur la notion de responsabilité individuelle : nous sommes responsables de nos actes car nous sommes libres de les accomplir ou pas.
D'ailleurs en droit, pour être puni d'un crime, il faut qu'il y ait à la fois l'intention et l'action. La pensée n'est pas un crime, donc si vous avez juste l'intention de commettre un forfait, on ne peut pas vous condamner pour ça (encore que ce ne soit pas totalement vrai, notamment dans le cas de la préparation d'actes terroristes). Réciproquement, si quelqu'un commet un crime mais est jugé irresponsable, il ne sera pas condamné. Donc si le libre-arbitre n'existe pas, nous sommes tous irresponsables de nos actes et toutes nos structures juridiques s'effondrent !
Ceci a amené Dan Dennett à mettre en garde les scientifiques à ne pas trop faire d'annonces intempestives au sujet de leurs expériences sur le libre-arbitre !...
Pour aller plus loin...
Il faut ajouter un commentaire sur ce résultat de 60% de prédiction du côté gauche/droit quand on fait l'IRM. Cela peu paraître peu, bien peu. Mais songez que l'IRM est loin d'être en général un prédicteur parfait de nos actes. Ce qu'ont notamment montré les auteurs, c'est que même en utilisant l'information disponible dans le cortex moteur après la prise de décision et pendant le mouvement, on n'arrivait à correctement prédire le côté que dans 75% des cas. Alors qu'en théorie on devrait être capable de le faire à 100%. Cela montre que l'IRM est une information peut être trop agrégée pour permettre une prédiction très fiable.
Ainsi une récente étude montre qu'en faisant un suivi individuel de neurones avec des électrodes implantées dans le cerveau (plutôt qu'une IRM), on peut prédire le résultat avec une acuité de 80%, et ce 700 millisecondes avant la décision consciente. Tout ça pour dire que rien ne nous met à l'abri de futures expériences avec de meilleurs systèmes de mesure et de prédiction, qui pourraient deviner nos décisions 5 secondes en avance avec 90% de fiabilité.
Pour finir sur un peu de philo, ces expériences semblent au moins réfuter le modèle dualiste du corps et de l'esprit. Dans ce modèle popularisé par Descartes, l'esprit existe indépendamment du corps, et est capable de le contrôler. Si cette vision était correcte, alors le sentiment d'avoir l'intention d'agir (qui viendrait de l'esprit) devrait précéder les manifestations cérébrales et musculaires (du corps). Il paraît que les philosophes dualistes, ça n'existe plus, mais malgré tout la vision dualiste reste probablement la plus reflétée dans le langage commun, quand on dit "JE décide" (esprit), mais "le cerveau s'active" et "le muscle bouge" (corps).

Auteur: Internet

Info: sciencetonnante.wordpress.com,*voir aussi les expériences de Walter Grey

[ sciences ]

symbiose

Les cellules du corps se parlent du vieillissement

Les biologistes ont découvert que les mitochondries de différents tissus communiquent entre elles pour réparer les cellules blessées. Lorsque leur signal échoue, l’horloge biologique commence à ralentir.

Le vieillissement peut apparaitre comme un processus non régulé : au fil du temps, nos cellules et notre corps accumulent inévitablement des bosses et des bosses qui provoquent des dysfonctionnements, des échecs et finalement la mort. Cependant, en 1993, une découverte a bouleversé cette interprétation des événements. Les chercheurs ont trouvé une mutation dans un seul gène qui doublait la durée de vie d'un ver ; des travaux ultérieurs ont montré que des gènes apparentés, tous impliqués dans la réponse à l'insuline, sont des régulateurs clés du vieillissement chez une multitude d'animaux, depuis les vers et les mouches jusqu'aux humains. La découverte suggère que le vieillissement n’est pas un processus aléatoire – en fait, des gènes spécifiques le régulent – ​​ce qui ouvre la porte à des recherches plus approfondies sur la manière dont le vieillissement se déroule au niveau moléculaire.

Récemment, une série d’articles ont documenté une nouvelle voie biochimique qui régule le vieillissement, basée sur les signaux transmis entre les mitochondries, les organelles les plus connues comme la centrale électrique de la cellule. En travaillant avec des vers, les chercheurs ont découvert que les dommages causés aux mitochondries dans les cellules cérébrales déclenchaient une réponse de réparation qui était ensuite amplifiée, déclenchant des réactions similaires dans les mitochondries de tout le corps du ver. L'effet de cette activité de réparation prolonge la durée de vie de l'organisme : les vers dont les dommages mitochondriaux étaient rainsi éparés vivaient 50 % plus longtemps.

De plus, les cellules de la lignée germinale – les cellules qui produisent les ovules et les spermatozoïdes – étaient au cœur de ce système de communication anti-âge. C’est une découverte qui ajoute de nouvelles dimensions aux préoccupations en matière de fertilité impliquées lorsque les gens parlent du vieillissement et de leur " horloge biologique ". Certaines des découvertes ont été rapportées dans Science Advances et d’autres ont été publiées sur le serveur de prépublication scientifique biorxiv.org à l’automne.

La recherche s'appuie sur un ensemble de travaux récents suggérant que les mitochondries sont des organites sociaux qui peuvent communiquer entre elles même lorsqu'elles se trouvent dans des tissus différents. Essentiellement, les mitochondries fonctionnent comme des talkies-walkies cellulaires, envoyant des messages dans tout le corps qui influencent la survie et la durée de vie de l’organisme tout entier.

"Ce qui est important ici, c'est qu'en plus des programmes génétiques, il existe également un facteur très important pour réguler le vieillissement, à savoir la communication entre les tissus", a déclaré David Vilchez, qui étudie le vieillissement à l'Université de Cologne et n'a pas participé à l'étude. 

Le biologiste cellulaire Andrew Dillin a découvert il y a environ dix ans les premiers indices de cette nouvelle voie qui régule la durée de vie. Il était à la recherche de gènes prolongeant la vie des vers Caenorhabditis elegans lorsqu'il a découvert que les dommages génétiques aux mitochondries prolongeaient la vie des vers de 50 %.

C'était inattendu. Dillin avait supposé que des mitochondries défectueuses accéléreraient la mort plutôt que de prolonger la vie – après tout, les mitochondries sont essentielles au fonctionnement cellulaire. Pourtant, pour une raison ou une autre, le fait de perturber le bon fonctionnement des mitochondries obligeait les vers à vivre plus longtemps.

Plus intrigant était le fait que les mitochondries endommagées dans le système nerveux des vers semblaient être à l'origine de cet effet. "Cela montre vraiment que certaines mitochondries sont plus importantes que d'autres", a déclaré Dillin, qui est maintenant professeur à l'Université de Californie à Berkeley. "Les neurones dictent cela au reste de l'organisme, et c'était vraiment surprenant."

Au cours de la dernière décennie, le biologiste cellulaire Andrew Dillin a découvert les détails biochimiques d'une nouvelle voie qui régule le vieillissement, dans laquelle les mitochondries des cellules du corps communiquent sur la santé cellulaire.

Aujourd'hui, Dillin et son équipe ont élargi ces découvertes en découvrant de nouveaux détails sur la façon dont les mitochondries du cerveau communiquent avec les cellules du corps du ver pour prolonger la vie.

Tout d'abord, il fallait comprendre pourquoi des dommages causés aux mitochondries du cerveau pouvaient avoir un effet bénéfique sur l'organisme. Le processus de production d'énergie d'une mitochondrie nécessite une machinerie moléculaire extrêmement complexe comprenant des dizaines de parties protéiques différentes. Lorsque les choses tournent mal, par exemple lorsque certains composants sont manquants ou mal repliés, les mitochondries activent une réponse au stress, connue sous le nom de réponse protéique dépliée, qui délivre des enzymes de réparation pour aider les complexes à s'assembler correctement et à restaurer la fonction mitochondriale. De cette façon, la réponse protéique déployée maintient les cellules en bonne santé.

Dillin s’attendait à ce que ce processus se déroule uniquement à l’intérieur des neurones dont les mitochondries sont endommagées. Pourtant, il a observé que les cellules d’autres tissus du corps du ver activaient également des réponses de réparation même si leurs mitochondries étaient intactes.

C'est cette activité de réparation qui a permis aux vers de vivre plus longtemps. Comme si on emmenait régulièrement une voiture chez un mécanicien, la réponse protéique déployée semblait maintenir les cellules en bon état de fonctionnement et fonctionner comme un élément anti-âge. Ce qui restait mystérieux était la façon dont cette réponse protéique déployée était communiquée au reste de l’organisme.

Après quelques recherches, l'équipe de Dillin a découvert que les mitochondries des neurones stressés utilisaient des vésicules – des conteneurs en forme de bulles qui déplacent les matériaux autour de la cellule ou entre les cellules – pour transmettre un signal appelé Wnt au-delà des cellules nerveuses vers d'autres cellules du corps. Les biologistes savaient déjà que Wnt joue un rôle dans la configuration du corps au cours du développement embryonnaire précoce, au cours duquel il déclenche également des processus de réparation tels que la réponse protéique déployée. Pourtant, comment la signalisation Wnt, lorsqu’elle est activée chez un adulte, pourrait-elle éviter d’activer le programme embryonnaire ?

Dillin soupçonnait qu'il devait y avoir un autre signal avec lequel Wnt interagissait. Après d'autres travaux, les chercheurs ont découvert qu'un gène exprimé dans les mitochondries de la lignée germinale – et dans aucune autre mitochondrie – peut interrompre les processus de développement de Wnt. Ce résultat lui suggère que les cellules germinales jouent un rôle essentiel dans le relais du signal Wnt entre le système nerveux et les tissus du reste du corps.

"La lignée germinale est absolument essentielle pour cela", a déclaré Dillin. Il n’est cependant pas clair si les mitochondries germinales agissent comme des amplificateurs, recevant le signal des mitochondries du cerveau et le transmettant à d’autres tissus, ou si les tissus récepteurs " écoutent " les signaux provenant des deux sources.

Quoi qu’il en soit, la force du signal germinal régule la durée de vie de l’organisme, a déclaré Dillin. À mesure qu’un ver vieillit, la qualité de ses œufs ou de son sperme diminue – ce que nous appelons le tic-tac d’une horloge biologique. Ce déclin se reflète également dans la capacité changeante des cellules germinales à transmettre les signaux des mitochondries du cerveau, a-t-il suggéré. À mesure que le ver vieillit, sa lignée germinale transmet le signal de réparation moins efficacement et son corps décline également.

Les scientifiques ne savent pas encore si ces découvertes s’appliquent aux humains et à notre façon de vieillir. Pourtant, l’hypothèse a du sens d’un point de vue évolutif plus large, a déclaré Dillin. Tant que les cellules germinales sont saines, elles envoient des signaux favorables à la survie pour garantir que leur organisme hôte survit et se reproduit. Mais à mesure que la qualité des cellules germinales diminue, il n’y a aucune raison évolutive de continuer à prolonger la durée de vie ; du point de vue de l'évolution, la vie existe pour se reproduire.

Le fait que les mitochondries puissent communiquer entre elles peut sembler quelque peu alarmant, mais il existe une explication. Il y a longtemps, les mitochondries étaient des bactéries libres qui s’associaient à un autre type de cellules primitives pour travailler ensemble dans ce qui est devenu nos cellules complexes modernes. Ainsi, leur capacité à communiquer est probablement une relique de l’ancêtre bactérien libre des mitochondries.

"Cette petite chose qui existe à l'intérieur des cellules depuis des milliards d'années conserve toujours ses origines bactériennes", a déclaré Dillin. Et si ses recherches sur les vers se confirment dans des organismes plus complexes comme les humains, il est possible que vos mitochondries parlent en ce moment de votre âge. 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/, Viviane Callier, 8 janvier 2024

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mémorisation

Ce qu'il se passe dans notre cerveau quand on se rappelle un souvenir

La mémoire n'est pas assurée par une partie spécifique du cerveau, mais plutôt par des connexions entre les neurones.

(Photo : Les engrammes, connexions entre des neurones actifs, façonnent nos souvenirs.) 

La mémoire est une aptitude essentielle qui nous permet d'intégrer, de conserver et de restituer les informations auxquelles nous sommes confrontés. Cette fonction n'est pas assurée par une structure précise du cerveau, mais par un ensemble de neurones connectés en réseau et répartis dans différentes régions. La mémoire constitue le fondement de notre intelligence et de notre identité, en regroupant savoir-faire et souvenirs.

Le processus de la mémoire débute par l'encodage, où les informations captées par les organes sensoriels sont transformées en traces de mémoire, appelées engrammes. Ces engrammes désignent un groupe spécifique de neurones activés en réponse à une information, tel qu'un texte que vous venez de lire, par exemple. 

 Ensuite, lors de la consolidation, ces informations sont renforcées pour un stockage à long terme. Enfin, le rappel permet de solliciter à tout moment une information, permettant ainsi l'adaptation du comportement en fonction des expériences passées. L'oubli survient en cas d'absence d'accès à ces informations. Bien que la mémoire puisse prendre différentes formes, elle est souvent soutenue par un engramme présent dans diverses régions cérébrales. Dans cet article, nous allons revenir sur ces différentes étapes de la vie d'un souvenir dans le cerveau.

L'engramme, un concept ancien réétudié

Les prémices de la compréhension de la mémoire en tant que modification durable du cerveau remontent à Aristote et Platon, vers 350 avant notre ère. Le concept scientifique de ces altérations a été initié il y a plus de cent ans par le biologiste allemand Richard Semon. C'est lui qui nomme et définit l'engramme comme la base neuronale du stockage et de la récupération des souvenirs.

Les fondements de la recherche moderne sur ce sujet remontent aux idées influentes de Ramón y Cajal, neurobiologiste espagnol lauréat du prix Nobel de physiologie en 1906, et soutenant que l'expérience modifie les connexions neuronales. On sait en effet depuis la moitié du XXe siècle que l'activation simultanée de cellules interconnectées renforce leurs connexions. La résurgence récente des études sur les engrammes est la conséquence des avancées techniques permettant désormais de cibler précisément les neurones, facilitant ainsi leur compréhension.

Un réseau de neurones qui se renforce

À la lumière de ces découvertes, nous avons maintenant pu affiner notre compréhension de ce qu'est un engramme. Fondamentalement, la création d'un engramme résulte du renforcement des connexions entre les groupes de neurones actifs en même temps pendant l'apprentissage. Les connexions entre les neurones se produisent au niveau d'une synapse, formée par la liaison entre deux extrémités neuronales. Ces connexions synaptiques résultent en la formation de groupes de neurones travaillant ensemble: c'est l'engramme proprement dit.

Ainsi, lorsqu'une information est stockée dans le cerveau, elle est représentée par un réseau de neurones interconnectés entre eux, mais qui ne se situent pas forcément dans la même zone. Ces neurones ne sont d'ailleurs pas spécifiques à la mémoire, et en plus d'intégrer l'engramme, ils continuent d'interagir au sein de réseaux différents pour remplir d'autres fonctions. 

Le stockage d'un souvenir sur une longue période entraîne des changements qui se manifestent à plusieurs niveaux. Ces ajustements se caractérisent par une augmentation du nombre de prolongements neuronaux, augmentant ainsi le nombre de synapses et donc la connexion entre neurones. Ce renforcement des connexions synaptiques augmente alors la probabilité qu'un schéma d'activité neuronale qui s'est produit pendant l'apprentissage soit reproduit ultérieurement lors du rappel, facilitant ainsi la récupération du souvenir.

Pour illustrer ce concept de manière concrète, imaginez avoir passé un moment dans un champ de lavande. La vue de la couleur violette ou l'odeur de la lavande déclenche l'activation du réseau de neurones qui était actif lors de votre promenade dans ce champ, ravivant ainsi votre souvenir.

Cet engramme peut adopter différents états, soit actif lorsque vous vous remémorez une information, soit dormant, jusqu'à ce que le souvenir refasse surface. Il peut aussi être indisponible, ce qui signifie qu'il existe mais qu'il ne peut plus être activé par un stimulus externe

(Image : Les états dynamiques de l’engramme, de l'apprentissage à l'oubli. Document fourni par l'auteur)

Encodage, consolidation et rappel, les étapes clés du souvenir

Pendant l'apprentissage, les informations qui sont répétées ou qui portent une forte charge émotionnelle sont plus susceptibles d'être mémorisées. Lors de leur intégration dans le cerveau, une compétition entre les neurones se met en place dans différentes régions cérébrales pour être recruté dans la formation d'un engramme. Les neurones les plus actifs en lien avec les informations sensorielles du souvenir l'emportent et deviennent des cellules d'engramme. Cette coordination entre neurones actifs renforce les connexions synaptiques entre ces neurones, amorçant ainsi la formation du réseau constituant l'engramme.

Pendant la consolidation, l'engramme subit une transformation de son état initial instable et sensible aux perturbations vers un état plus durable et résistant. Cette transition est permise grâce à certaines protéines essentielles à l'activité des neurones et à leurs connexions. Ce processus intervient pendant le sommeil, où l'on observe une réactivation des neurones impliqués. 

En présence dans notre environnement d'éléments similaires à ceux du souvenir, ce dernier peut alors ressurgir: c'est le rappel. Ce processus implique la réactivation de l'engramme. Pendant le rappel, les neurones qui étaient actifs lors de l'apprentissage se réactivent. Mais au moment de la récupération, le souvenir peut devenir temporairement instable, déstabilisant l'engramme qui la soutient. De nouvelles connexions peuvent se former tandis que d'autres peuvent se perdre.

Par exemple, lorsque vous partagez un souvenir avec une autre personne, vous le décrivez avec votre subjectivité, ce qui peut entraîner des modifications de l'événement par rapport à comment il s'est réellement déroulé. Ces modifications peuvent être intégrées comme faisant partie du souvenir lui-même à force d'être racontées ou rappelées.

Pourquoi les souvenirs changent-ils?

L'engramme n'est donc pas immuable. Un souvenir se modifie aussi avec le temps en fonction du degré d'émotion qu'on lui associe. On peut alors en perdre les détails pour ne garder qu'une sensation positive ou négative selon l'importance qu'a ce souvenir pour nous. Prenons l'exemple d'un ancien souvenir de vacances à la plage, où vous ne vous souvenez que de la sensation agréable de la chaleur, sans vous rappeler les détails précis tels que la date ou l'heure. Au niveau cérébral, cela se traduit par une modification du nombre de neurones et de connexions associés à ce souvenir.

Quant à l'oubli, c'est un phénomène généralement défini comme l'absence de manifestation comportementale d'un souvenir, même s'il aurait pu être rappelé avec succès auparavant. Par exemple, cet oubli peut se produire lorsqu'on vous demande la date de décès de Vercingétorix: vous avez appris à l'école qu'il s'agit de 46 av. J.-C., mais vous l'avez oubliée par la suite car elle n'avait peut-être plus d'utilité dans votre vie.

Une des hypothèses avancées pour les maladies touchant la mémoire serait que les souvenirs peuvent être silencieux plutôt que perdus à proprement parler.

L'oubli peut aussi être pathologique, et associé à certaines maladies telles que la maladie d'Alzheimer. Même si les informations sont d'une importance émotionnelle réelle, comme le prénom de vos parents, la maladie peut vous empêcher d'y accéder. Selon cette perspective, l'oubli peut alors résulter soit d'une dégradation totale de l'engramme, entraînant une indisponibilité de la mémoire, soit d'un problème de rappel. Le cerveau étant un organe très plastique, il peut arriver qu'il y ait des modifications synaptiques au niveau d'un engramme, ce qui le déstabilise et augmente alors la probabilité d'oubli.

Un espoir pour retrouver les souvenirs disparus

Cependant, ce remodelage ne conduit pas nécessairement à un effacement complet de la mémoire, mais plutôt à un silence de l'engramme. Des engrammes " silencieux " ont par exemple été observés chez des souris amnésiques, et la réactivation artificielle de ces engrammes permet une récupération de la mémoire, alors que les indices naturels dans l'environnement ne le peuvent pas.

Ces résultats suggèrent que l'oubli est souvent dû à un échec de récupération de la mémoire, plutôt qu'à son effacement complet. Une des hypothèses avancées pour les maladies touchant la mémoire serait que les souvenirs peuvent être silencieux plutôt que perdus à proprement parler.

Notre étude, en cours de publication, utilise des outils chez la souris pour enregistrer l'activité directe des neurones formant l'engramme à différentes étapes de sa formation. Grâce à l'activité de ces neurones et aux outils développés en collaboration avec des mathématiciens, nous reconstruisons les cartes de connectivité fonctionnelle définissant l'engramme. Cette connectivité correspond au fait que l'on peut associer l'activité des neurones enregistrés avec les actions réalisées par la souris pendant cet enregistrement.

Ainsi nous pouvons suivre l'engramme au cours des processus d'apprentissage, de consolidation, de rappel et d'oubli et étudier sa dynamique. À long terme, l'objectif serait d'exploiter ces résultats afin de mieux appréhender l'acquisition, le stockage et l'utilisation de l'information chez les humains, et ainsi de potentiellement faciliter le traitement des troubles de la mémoire et d'autres dysfonctionnements cognitifs.   

 

Auteur: Villet Maxime

Info: https://www.slate.fr/story, 7 mai 2024

[ déformation mémorielle ] [ itération ]

mimétisme

La surexposition a déformé la science des neurones miroirs

Après une décennie passée à l’écart des projecteurs, les cellules cérébrales autrefois censées expliquer l’empathie, l’autisme et la théorie de l’esprit sont en train d’être affinées et redéfinies.

Au cours de l'été 1991, le neuroscientifique Vittorio Gallese étudiait la représentation du mouvement dans le cerveau lorsqu'il remarqua quelque chose d'étrange. Lui et son conseiller de recherche, Giacomo Rizzolatti, de l'Université de Parme, suivaient les neurones qui devenaient actifs lorsque les singes interagissaient avec certains objets. Comme les scientifiques l'avaient déjà observé, les mêmes neurones se déclenchaient lorsque les singes remarquaient les objets ou les ramassaient.

Mais ensuite, les neurones ont fait quelque chose auquel les chercheurs ne s'attendaient pas. Avant le début officiel de l'expérience, Gallese a saisi les objets pour les montrer à un singe. À ce moment-là, l’activité a augmenté dans les mêmes neurones qui s’étaient déclenchés lorsque le singe avait saisi les objets. C’était la première fois que quelqu’un observait des neurones coder des informations à la fois pour une action et pour un autre individu effectuant cette action.

Ces neurones firent penser à un miroir aux chercheurs : les actions observées par les singes se reflétaient dans leur cerveau à travers ces cellules motrices particulières. En 1992, Gallese et Rizzolatti ont décrit pour la première fois ces cellules dans la revue Experimental Brain Research , puis en 1996 les ont nommées " neurones miroirs " dans Brain.

Les chercheurs savaient qu’ils avaient trouvé quelque chose d’intéressant, mais rien n’aurait pu les préparer à la réaction du reste du monde. Dix ans après la découverte, l’idée d’un neurone miroir était devenue un des rare concept neuroscientifique capable de captiver l’imagination du public. De 2002 à 2009, des scientifiques de toutes disciplines se sont joints aux vulgarisateurs scientifiques pour faire sensation sur ces cellules, leur attribuant davantage de propriétés permettant d'expliquer des comportements humains aussi complexes que l'empathie, l'altruisme, l'apprentissage, l'imitation, l'autisme et la parole.

Puis, presque aussi rapidement que les neurones miroirs ont émergé les doutes scientifiques quant à leur pouvoir explicatif. En quelques années, ces cellules de célébrités ont été classées dans le tiroir des découvertes prometteuses pas à la hauteur des espérances.

Pourtant, les résultats expérimentaux originaux sont toujours valables. Les neurones du cortex prémoteur et des zones cérébrales associées reflètent des comportements. Même s'ils n'expliquent pas facilement de vastes catégories de l'expérience humaine, les neurones miroirs " sont vivants et actifs ", a déclaré Gallese.

Aujourd'hui, une nouvelle génération de neuroscientifiques sociaux relance les travaux pour étudier comment les neurones dotés de propriétés miroir dans tout le cerveau codent le comportement social.

L'ascension et la chute

Les neurones miroirs ont d'abord fasciné par le fait qu'ils n'étaient pas du tout à leur place. Dans une zone du cerveau dédiée à la planification motrice, on trouvait des cellules aux propriétés uniques qui réagissaient pendant la perception. En outre, les chercheurs de Parme ont interprété leurs résultats comme une preuve de ce que l'on appelle la "compréhension de l'action" dans le cerveau : Ils affirmaient que les singes pouvaient comprendre ce que faisait un autre individu et que cette intuition était résolue dans une seule cellule.

Le neurone miroir était donc un " moyen immédiatement accessible pour expliquer un mécanisme bien plus complexe ", a déclaré Luca Bonini, professeur de psychobiologie à l'Université de Parme qui n'a pas participé à l'étude originale. Galvanisés par cette interprétation, les chercheurs ont commencé à projeter leur " compréhension " sur un nombre illimité de cellules qui semblaient semblables à des miroirs.

Cette fanfare enthousiaste faussa l’étude des neurones miroirs et perturba la carrière des chercheurs.

Au début des années 2000, le spécialiste des sciences cognitives Gregory Hickok de l'Université de Californie à Irvine a découvert que les neurones des zones motrices du cerveau liées à la production de la parole devenaient actifs lorsque les participants écoutaient la parole. Bien que cette découverte ne soit pas choquante – " c’est exactement ainsi que fonctionne le système ", déclara Hickok – d’autres scientifiques ont commencé à visualiser ses résultats sous l'angle des neurones miroir. Il savait que cette théorie ne pouvait pas s'appliquer à son travail. D’autres encore ont suggéré que lorsque les auditeurs percevaient la parole, les neurones du cortex moteur " reflétaient " ce qu’ils entendaient.

(Photo : Gregory Hickok étudie les circuits neurologiques impliqués dans la parole. Ses doutes sur la théorie des neurones miroirs l'ont amené à devenir l'adversaire scientifique de Vittorio Gallese et lui ont valu un contrat pour le livre Le Mythe des neurones miroirs – " dont le titre n'était vraiment pas juste ", selon Gallese.)

Pour bien se positionner, Hickok commença par dire au début de ses exposés de recherche que son travail n'avait rien à voir avec les neurones miroirs – un choix qui le plaça par inadvertance au centre du débat. En 2009, le rédacteur en chef du Journal of Cognitive Neuroscience invita Hickok à rédiger une critique de cette théorie. Il utilisa la parole comme test pour réfuter l'affirmation grandiose selon laquelle les neurones miroirs du cortex moteur permettaient à un singe de comprendre les actions d'un autre. Si, selon Hickok, il existe un mécanisme neuronal unique qui code la production d’une action et la compréhension de cette action, alors les dommages causés à ce mécanisme devraient empêcher les deux de se produire. Hickok a rassemblé un dossier d'études montrant que les dommages causés aux zones de production de la parole ne perturbaient pas la compréhension de la parole. Les données, écrit-il, " démontrent sans équivoque que la théorie des neurones miroirs sur la perception de la parole est incorrecte, quelle que soit sa présentation ».

Critique qui conduisit à un livre puis en 2015, à une invitation à débattre publiquement avec Gallese au Centre pour l'esprit, le cerveau et la conscience de l'Université de New York. Partageant la scène pour la première fois, les deux scientifiques distingués échangèrent des points de vue concurrents avec quelques légères taquineries, suivies de sourires autour de quelques bières.

Si cette confrontation s'est déroulée à l'amiable, il n'en fut pas de même des réactions à l'engouement pour les neurones miroirs.  Aujourd’hui, Gallese reste surpris par " l’acrimonie " à laquelle il fut confronté au sein de la communauté scientifique. " Je ne pense pas que quiconque ait été scruté aussi profondément que nous ", dit-il.  Et l’effet sur l’étude de ces cellules cérébrales fut profond. Dans les années qui ont suivi le débat à New York, les neurones miroirs disparurent du discours scientifique. En 2013, au plus fort du battage médiatique, les scientifiques ont publié plus de 300 articles portant le titre " neurone miroir ". En 2020, ce nombre avait diminué de moitié, pour atteindre moins de 150.

Le neurone miroir, redéfini

Cet épisode est représentatif de la manière dont l'enthousiasme suscité par certaines idées peut transformer le cours de leurs recherches. Gallese a attribué le déclin des études sur les neurones miroirs à la peur collective et à l'autocensure. " Les chercheurs craignent que s'ils évoquent l'étiquette neurones miroirs, l'article pourrait être rejeté ", a-t-il déclaré.

En conséquence, les chercheurs ont adopté une terminologie différente – " réseau d’activation d’action ", par exemple – pour expliquer les mécanismes miroirs dans le cerveau. Le terme " neurone miroir " est également devenu obscur. Au début, sa définition était claire : c'était une cellule motrice qui tirait lors d'un mouvement et également lors de la perception d'un mouvement identique ou similaire. Cependant, à mesure que les chercheurs utilisaient ce terme pour expliquer les phénomènes sociaux, la définition devenait lourde au point de devenir une " théorie invérifiable ", a déclaré Hickok.

Aujourd’hui, après une période de réflexion, les neuroscientifiques sociaux extraient les cellules de la boue biologique. En regardant au-delà des zones motrices du cerveau, ils découvrent ce qui ressemble étrangement à des neurones miroirs. L'année dernière, une équipe de l'Université de Stanford a rapporté dans Cell la découverte de neurones qui reflètent l'agressivité chez la souris. Cette suite de cellules se déclenchait à la fois lorsqu’une souris se comportait de manière agressive et lorsqu’elle regardait les autres se battre. Parce que les cellules sont devenues actives dans les deux contextes, les chercheurs ont suggéré qu’elles seraient des neurones miroirs.

"C'était le premier exemple démontrant l'existence de neurones miroirs associés à un comportement social complexe", a déclaré Emily Wu, professeur adjoint de neurologie à l'Université de Californie à Los Angeles, qui n'a pas participé à la recherche.

Cette découverte s’ajoute à un nombre croissant de preuves selon lesquelles les neurones situés au-delà du cortex prémoteur ont des propriétés miroir lorsque deux animaux interagissent socialement. Ces mêmes cellules se déclenchent lors d’actions ou d’émotions  personnelles et en réponse au fait de voir d’autres vivre les mêmes expériences.

Techniquement, selon la définition originale, ces cellules ne sont pas des neurones miroirs, a déclaré Hickok : Les neurones miroirs sont des cellules motrices, pas des cellules sociales. Cependant, Wu ne se soucie pas des définitions. Plutôt que débattre de ce qui est ou non un neurone miroir, elle pense qu'il est plus important de cataloguer les propriétés fonctionnelles du miroir qui caractérisent les cellules, où qu'elles se trouvent dans le cerveau.

L’objectif serait de décrire l’étendue de ces neurones et comment, au niveau électrophysiologique, ils se comportent de manière unique. Ce faisant, ces scientifiques dissipent le nuage de battage médiatique autour de la vision de ces cellules telles qu’elles sont réellement.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Meghan Willcoxon, 2 avril 2024

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émergence du regard

Les yeux des mollusques révèlent à quel point l'évolution future dépend du passé

Les systèmes visuels d'un groupe obscur de mollusques fournissent un exemple naturel rare d'évolution dépendante du chemin, dans lequel une bifurcation critique dans le passé des créatures a déterminé leur avenir évolutif.

(photo : Les systèmes visuels des chitons, un type de mollusque marin, représentent un rare exemple réel d’évolution dépendante du chemin – où l’histoire d’une lignée façonne irrévocablement sa trajectoire future.)

Les biologistes se sont souvent demandé ce qui se passerait s'ils pouvaient rembobiner la bande de l'histoire de la vie et laisser l'évolution se dérouler à nouveau. Les lignées d’organismes évolueraient-elles de manière radicalement différente si on leur en donnait la possibilité ? Ou auraient-ils tendance à développer les mêmes types d’yeux, d’ailes et d’autres traits adaptatifs parce que leurs histoires évolutives précédentes les avaient déjà envoyés sur certaines voies de développement ?

Un nouvel article publié aujourd'hui dans Science décrit un cas test rare et important pour cette question, qui est fondamentale pour comprendre comment l'évolution et le développement interagissent. Une équipe de chercheurs de l'Université de Californie à Santa Barbara l'a découvert alors qu'elle étudiait l'évolution de la vision chez un groupe obscur de mollusques appelés chitons. Dans ce groupe d’animaux, les chercheurs ont découvert que deux types d’yeux – les ocelles et les yeux en coquille – ont chacun évolué deux fois indépendamment. Une lignée donnée peut évoluer vers un type d’œil ou vers l’autre, mais jamais les deux.

Curieusement, le type d’œil d’une lignée était déterminé par une caractéristique plus ancienne apparemment sans rapport : le nombre de fentes dans l’armure du chiton. Cela représente un exemple concret d' " évolution dépendante du chemin ", dans lequel l'histoire d'une lignée façonne irrévocablement sa trajectoire évolutive future. Les moments critiques dans une lignée agissent comme des portes à sens unique, ouvrant certaines possibilités tout en fermant définitivement d’autres options.

"C'est l'un des premiers cas où nous avons pu observer une évolution dépendante du cheminement", a déclaré Rebecca Varney , chercheuse postdoctorale au laboratoire de Todd Oakley à l'UCSB et auteur principal du nouvel article. Bien qu’une évolution dépendante du chemin ait été observée chez certaines bactéries cultivées en laboratoire, " montrer cela dans un système naturel était une chose vraiment excitante ".

"Il y a toujours un impact de l'histoire sur l'avenir d'un trait particulier", a déclaré Lauren Sumner-Rooney , qui étudie les systèmes visuels des invertébrés à l'Institut Leibniz pour les sciences de l'évolution et de la biodiversité et n'a pas participé à la nouvelle étude. "Ce qui est particulièrement intéressant et passionnant dans cet exemple, c'est que les auteurs semblent avoir identifié le moment où se produit cette division."

Pour cette raison, les chitons "sont susceptibles d'entrer dans les futurs manuels sur l'évolution" comme exemple d'évolution dépendante du chemin, a déclaré Dan-Eric Nilsson, un écologiste visuel à l'Université de Lund en Suède qui n'a pas participé à la recherche.

Les chitons, petits mollusques qui vivent sur les roches intertidales et dans les profondeurs marines, ressemblent à de petits réservoirs protégés par huit plaques de coquille – un plan corporel resté relativement stable pendant environ 300 millions d'années. Loin d'être des armures inertes, ces genres de plaques d'obus sont fortement décorées d'organes sensoriels qui permettent aux chitons de détecter d'éventuelles menaces.

(photo : Chiton tuberculatus , qui vit sur les côtes rocheuses des Caraïbes, utilise de nombreux ocelles pour obtenir une vision spatiale. Les chitons ont développé des ocelles à deux reprises au cours de leur histoire évolutive.)

Les organes sensoriels sont de trois types. Tous les chitons ont des esthètes (aesthetes : récepteur tout-en-un extrêmement synesthésique qui permet de détecter la lumière ainsi que les signaux chimiques et mécaniques de l'environnement.)

Certains chitons possèdent également un système visuel approprié : soit des milliers d'ocelles sensibles à la lumière, soit des centaines d'yeux en forme de coquille plus complexes, dotés d'un cristallin et d'une rétine permettant de capturer des images grossières. Les animaux dotés d'yeux en forme de coquille peuvent détecter les prédateurs imminents, en réponse à quoi ils se cramponnent fermement au rocher.

Pour comprendre comment cette variété d’yeux de chiton a évolué, une équipe de chercheurs dirigée par Varney a examiné les relations entre des centaines d’espèces de chiton. Ils ont utilisé une technique appelée capture d'exome pour séquencer des sections stratégiques d'ADN provenant d'anciens spécimens de la collection de Doug Eernisse , spécialiste du chiton à la California State University, Fullerton. Au total, ils ont séquencé l’ADN de plus de 100 espèces soigneusement sélectionnées pour représenter toute l’étendue de la diversité des chitons, assemblant ainsi la phylogénie (ou l’arbre des relations évolutives) la plus complète à ce jour pour les chitons.

Ensuite, les chercheurs ont cartographié les différents types d’yeux sur la phylogénie. Les chercheurs ont observé que la première étape avant l’évolution des yeux en coquille ou des ocelles était une augmentation de la densité des esthètes sur la coquille. Ce n’est qu’alors que des yeux plus complexes pourraient apparaître. Les taches oculaires et les yeux en coquille ont chacun évolué à deux reprises au cours de la phylogénie, ce qui représente deux instances distinctes d'évolution convergente.

Indépendamment, les chitons ont fait évoluer les yeux - et, à travers eux, ce que nous pensons être probablement quelque chose comme la vision spatiale - à quatre reprises, ce qui est vraiment impressionnant", a déclaré M. Varney. 

" Cette évolution s'est faite incroyablement rapidement ". Les chercheurs ont estimé que chez le genre néotropical Chiton, par exemple, les yeux ont évolué en l'espace de 7 millions d'années seulement, soit un clin d'œil à l'échelle de l'évolution.

Les résultats ont surpris les chercheurs. "Je pensais qu'il s'agissait d'une évolution progressive de la complexité, passant des esthètes à un système d'ocelles et à des yeux en forme de coquille - une progression très satisfaisante", a déclaré Dan Speiser , écologiste visuel à l'Université de Caroline du Sud et co-auteur d'un article. auteur. " Au lieu de cela, il existe plusieurs chemins vers la vision."

Mais pourquoi certaines lignées ont-elles développé des yeux en coquille plutôt que des ocelles ? Au cours d'un trajet de six heures en voiture depuis une conférence à Phoenix jusqu'à Santa Barbara, Varney et Oakley ont commencé à développer l'hypothèse selon laquelle le nombre de fentes dans la coquille d'un chiton pourrait être la clé de l'évolution de la vision du chiton.

Toutes les structures sensibles à la lumière sur la coquille du chiton, a expliqué Varney, sont attachées à des nerfs qui passent à travers les fentes de la coquille pour se connecter aux nerfs principaux du corps. Les fentes fonctionnent comme des organisateurs de câbles, regroupant les neurones sensoriels. Plus il y a de fentes plus il y les ouvertures par lesquelles les nerfs peuvent passer.

Il se trouve que le nombre de fentes est une information standard qui est enregistrée chaque fois que quelqu'un décrit une nouvelle espèce de chiton. " L'information était disponible, mais sans le contexte d'une phylogénie sur laquelle la cartographier, elle n'avait aucune signification ", a déclaré Varney. " Alors je suis allé voir ça et j'ai commencé à voir ce modèle."

Varney a constaté qu'à deux reprises, indépendamment, des lignées comportant 14 fentes ou plus dans la plaque céphalique ont développé des ocelles. Et deux fois, indépendamment, des lignées comportant 10 fentes ou moins ont développé des yeux en coquille. On se rend ainsi compte que le nombre de fentes verrouillées et le type d'yeux pouvaient évoluer : un chiton avec des milliers d'ocelles a besoin de plus de fentes, tandis qu'un chiton avec des centaines d'yeux en coquille en a besoin de moins. En bref, le nombre de fentes dans la  coquille déterminait l’évolution du système visuel des créatures.

Les résultats conduisent vers une nouvelle série de questions. Les chercheurs étudient activement pourquoi le nombre de fentes limite le type d'œil dans son évolution. Pour répondre à cette question, il faudra travailler à élucider les circuits des nerfs optiques et la manière dont ils traitent les signaux provenant de centaines ou de milliers d’yeux.

Alternativement, la relation entre le type d’œil et le nombre de fentes pourrait être déterminée non pas par les besoins de vision mais par la manière dont les plaques se développent et se développent dans différentes lignées, a suggéré Sumner-Rooney. Les plaques de coquille se développent du centre vers l'extérieur par accrétion, et des yeux sont ajoutés tout au long de la vie du chiton à mesure que le bord se développe. " Les yeux les plus anciens sont ceux au centre de l'animal, et les plus récents sont ajoutés sur les bords. ", a déclaré Sumner-Rooney. En tant que chiton, " vous pourriez commencer votre vie avec 10 yeux et finir votre vie avec 200 ".

Par conséquent, le bord de croissance d'une plaque de carapace doit laisser des trous pour les yeux nouceaux – de nombreux petits trous pour les ocelles, ou moins de trous plus grands pour les yeux de la coquille. Des trous trop nombreux ou trop grands pourraient affaiblir une coque jusqu'à son point de rupture, de sorte que des facteurs structurels pourraient limiter les possibilités pour cest yeux.

Il reste beaucoup à découvrir sur la façon dont les chitons voient le monde, mais en attendant, leurs yeux sont prêts à devenir le nouvel exemple préféré des biologistes d'évolution dépendante du chemin, a déclaré Nilsson. "Les exemples de dépendance au chemin qui peuvent être vraiment bien démontrés, comme dans ce cas, sont rares - même si le phénomène n'est pas seulement courant, c'est la manière standard dont les choses se produisent."



 

Auteur: Internet

Info: Résumé par Gemini

[ évolution qui dépend du chemin ] [ biologie ]

citation s'appliquant à FLP

A l'origine il y a cet atavisme, l'attrait et le plaisir des formules verbales. Mais que dans la tête donc, parce qu'à l'époque, on n'avait pas de portables pour enregistrer en vitesse un bon mot sur la fonction dictaphone... Plus tard je me suis amusé à noter les idées, marrantes ou pas. J'avais mes petits papiers... cahiers...

Mon premier ordinateur était un Atari, avec une mémoire de termite : 500 ko si je me rappelle bien, c'était l'équivalent d'une disquette d'alors. Mais quel ne fut pas mon plaisir, par ce confort informatique soudain, de pouvoir conserver et organiser les extraits qui me plaisaient. Et surtout corriger et peaufiner mes propres textes au fur et à mesure. Et puis arriva Microsoft Office et surtout Excel, ce qui permit l'ouverture de deux bases de données, parallèles aux textes proprement dits, bases qui n'ont cessé de se développer depuis : une pour les auteurs (avec les dates, pays, profession, etc..) l'autre avec les catégories et leurs corrélats... J'étais sur la voie d'un début d'organisation.

De fils en aiguille, les années passant et les ordinateurs s'améliorant, sans oublier l'irruption d'Internet, cette manie s'amplifia... J'en vins à parler de ce syndrome quasi maladif avec un élève de mes cours de musique, Fabrice. Etant informaticien, il se proposa de programmer un logiciel PHP afin de classer le moins mal possible ces données. Il fut décidé de faire simple, en taguant les textes/formules à deux niveaux distincts : CATEGORIE et CORRELATS. La recherche pouvant ensuite se combiner de multiples manières (par corrélat, mot du texte, catégorie, auteur, etc... et leurs mélanges). Il faut aussi savoir que le mot du tag n'apparait pas dans le texte cible, ce qui constitue une véritable VALEUR AJOUTEE, même si elle est subjective. Ainsi se sont développées des grappes de citations classées par catégories... Les tags des corrélats venant soit en éclairage secondaire soit, en les prenant tous ensemble, comme un mur de mots venant préciser l'extrait où la formule. En même temps se développaient les deux bases. Celle des auteurs permettant d'avoir une structure temporelle très intéressante puisqu'on peut voir les 21000 auteurs se déployer chronologiquement sur près de 5000 ans, en commençant par les égyptiens. Et celle des catégorie et des corrélats, structure centrale de tous les tags connectés, tablés sur Excel, un peu comme une transposition des associations diverses - et bien sûr subjectives - de mon petit cerveau... Outil fort utile ma foi quand, ne sachant plus trop quoi faire pour taguer ou associer intelligemment une citation ou un mot, je m'y réfère, utilisant aussi beaucoup les dictionnaires de synonymes en ligne pour ce faire.

Il y a bien sûr énormément de manques, de redondances, d'erreurs, doublons... Cette application est tout sauf exhaustive. Je conserve cependant espoir que l'électronique aidant il sera toujours plus aisé de corriger, d'augmenter les entrées, d'affiner et de contrôler mieux les tags, etc., d'autant qu'avec une mise en ligne on pourra user du retours des internautes. Tiens, par exemple il fut ajouté sur suggestion externe un filtre pour pouvoir choisir la longueur du texte recherché. (actuellement 25 mots au max, ou 100, ou illimité). L'établissement des catégories est une problématique complexe. Il faudrait pouvoir synthétiser le plus possible avec un mot unique ce qui est impossible. Et puis la langue évolue... et nous aussi... et chacun a sa manière de voir. Bref je me suis de fait retrouvé à établir des "mots clefs catégories" toujours plus affinés, et qui s'affineront encore avec le temps je suppose. Exemples : hommes-par-femmes, femmes-par-hommes, dialogue-web (pour mes emprunts sur les chats), pensée-de-femme, art-de-vivre, fond-forme... et beaucoup d'autres que vous découvrirez si vous vous promenez sur l'application.

Ainsi, au fil des années, (à ce jour près d'une trentaine), s'est établi une routine matinale d'une ou deux heures où je vais à la pêche aux extraits. Une prédation qui prend plusieurs formes. D'abord la traduction (de l'anglais et de l'allemand, avec une dilection pour les sciences et l'humour), ce qui constitue un excellent exercice, et qui permet parfois d'importer des idées différentes dans la langue française. Ensuite par le surf, au hasard d'un concept, en allant sur des sites spécialisés ou autre. Enfin, en lisant tel livre ou tel dictionnaire et en en annotant les parties que je fais ensuite saisir par ma fille ainée - contre salaire ! Cette marotte matinale me permet du coup de noter les idées qui me viennent au cours du processus. Transmutées en langage électronique je les tague aussi, avant de les mettre dans la base de données, ce qui me permet, oh immense présomption, de mêler mon nom et mes cogitations à celles d'immenses créateurs... tout autant qu'à celles d'illustre inconnus. 

Je me vois souvent mieux en sémanticien-joueur-explorateur, plutôt qu'en écrivain ou compilateur ; le langage - en tant qu'émergence de codes de communication - m'intéresse finalement plus que les histoires proprement dites. On pourra donc déceler un fort tropisme vers les jeux de mots, la poésie, les réparties amusantes, les paradoxes...

Mais en fait, ce qui est passionnant ici, c'est de taguer. Car classer est une forme de jugement, de critique... (avec une petit pensée au passage pour Perec). Alors : classer de manière neuronale ?!.. Bref c'est un plaisir, une quête... Du coup j'ai pris aussi quelques voies latérales, établissant par exemple, à l'aide de sites spécialisés, un classement personnel des personnages importants de l'histoire et de la pensée humaine dans plusieurs domaines (penseurs militaires, philosophes, maîtres spirituels...). Ce qui me permit, en utilisant ma classification des écrivains clefs, d'ouvrir quelques catégories sur certains pivots de la littérature mondiale. On retrouvera donc des textes où sont commentés Dostoïevski, Nietzsche, les grecs anciens, Montaigne, Dante, Shakespeare, Cervantès, etc. Auteurs qui se retrouvent de fait être les seuls et uniques à exister aussi bien dans la base de données "auteurs" que dans celle des "mots/clefs et corrélats". La problématique du tri sélectif dans l'histoire de la culture humaine a toujours été une grande interrogation personnelle. Pourquoi ceci ou cela demeure dans la culture humaine.

Il existe beaucoup de pistes pour des éléments de réponse mais il me semble que j'aurai vécu cette époque charnière, c'est à dire celle d'une explosion informatique ou l'outil intellectuel s'est retrouvé multiplié de manière incroyable. De fait ce délire personnel participera peut-être d'une manière ou d'une autre à quelque forme de tri futur ? Allons savoir.

On aura donc compris combien l'application FLP ne fut initiée que par des choix subordonnés à mon bon plaisir, mon goût pour l'ordre et la fantaisie... et aussi une ouverture naturelle que je ne réfrène aucunement. C'est à dire, pour être vraiment clair, que j'ai toujours eu une appétence autant pour le sérieux que pour le vulgaire, le superficiel, voire le grossier choquant... Est-ce ce qu'on appelle aimer les extrêmes ? Avec pour résultat que j'ai parfois une légère honte rétrospective quant à certaines catégories : porno, vulgarité... Je n'y suis parfois pas allé avec le dos de la cuillère... je ne sais pas me restreindre je vous dis... et comme l'informatique ne nous limite pas en terme de mémoire...

A aussi émergé, avant de bien se développer, une catégorie "Citations s'appliquant au logiciel", à l'instar de "Titre possible pour ce logiciel", qui permettent de consulter un grand nombre du vues que moi ou d'autres considèrent comme pertinentes quant à la définition de cette application.

Maintenant une de mes principales espérance reste qu'il devrait être possible pour tout un chacun, avec cet outil, tout comme je le fais moi-même, de développer et de fixer des filaments de pensées, (voir sous Memex) un peu à l'image de ces photos de l'univers où l'on voit les amas de galaxies s'étirer en de grands lambeaux dorés... J'ai vécu beaucoup de ces "voyages sur un concept" de par et grâce à l'organisation de cette base de donnée, les voyant se développer malgré moi en fonction de l'avancée de l'indexation de tel ou tel mot. Une des premières rubriques qui fit scintiller mes neurones se passa avec ce beau mot : "réminiscence"...

Beaucoup de catégories se sont donc développées en parallèle, certaines comme "humour" ou "littérature" venant au fil du temps envelopper de grands pans de la base. D'autres prenant de très grandes dimensions en terme de nombre d'entrées : femmes-hommes, déclarations d'amour, justifications... Au point qu'un jour cela donna lieu à l'édition d'un recueil, les "dernières paroles". J'avais fait sans le savoir de l'édition "en live".

Il y a aussi quelques domaines où, de par ma curiosité propre, mon parcours de vie et l'accumulation des données, j'ai la faiblesse de m'auto bombarder "connaisseur". En voici quelques-uns : musique, extraterrestres, judaïsme...

Il y eu souvent aussi des périodes, de quelques jours à quelques semaines, où je me suis concentré sur un mot/concept/catégorie précis, comme : haïkus, questions, positiver, réparties, quête.... Ou mieux. Suite à des demandes, il m'est arrivé de faire des recherches plus précises. Sur deux mots par exemple. Un jour une connaissance m'interrogea sur l'existence d'un extrait "littéraire" où serait décrit quelqu'un en pleine lecture lors d'une forte pluie. Ne trouvant pas l'extrait, je l'ai écrit. Eh oui... Le client est finalement roi !! Donc, pour qui utiliserait le logiciel pour ce cas précis, il lui faudra faire une recherche qui associera ces deux mots : pluie et lecture.

Et puis il y eut la rencontre avec cet incroyable logicien sémanticien que fut C.S. Peirce, qu'on pourra découvrir via les extraits que nous avons intégrés, sur Internet... ou dans la profession de foi de FLP. Et puis je fis connaissance avec notre chère Colimasson dont les retours et autres remontrances aidèrent, à partir de 2015, à préciser beaucoup de choses. Et puis il y a tous les autres contributeurs, que je ne puis que chaleureusement remercier ici. 

Bon, assez, je vous laisse essayer si ça vous dit -, moi j'y retourne. Ces temps j'ai un petit faible pour "crépuscule" et "source"... Que suis-je d'autre, ma foi, que la personne, subjective et égocentrée, à la source de cette compilation multidimensionnelle. Le dico des avocats ? Devenu FLP.

Avec maintenant les chatbots, bons outils comparatifs, qui nous aident à préciser certaines choses.

Auteur: Mg

Info: 24 nov. 2012. Précisé et mis à jour au fil du temps

[ création ] [ autocritique ] [ confession ] [ au coeur de FLP ]

legos protéiques

De nouveaux outils d’IA prédisent comment les blocs de construction de la vie s’assemblent

AlphaFold3 de Google DeepMind et d'autres algorithmes d'apprentissage profond peuvent désormais prédire la forme des complexes en interaction de protéines, d'ADN, d'ARN et d'autres molécules, capturant ainsi mieux les paysages biologiques des cellules.

Les protéines sont les machines moléculaires qui soutiennent chaque cellule et chaque organisme, et savoir à quoi elles ressemblent sera essentiel pour comprendre comment elles fonctionnent normalement et fonctionnent mal en cas de maladie. Aujourd’hui, les chercheurs ont fait un grand pas en avant vers cet objectif grâce au développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique capables de prédire les formes rdéployées et repliées non seulement des protéines mais aussi d’autres biomolécules avec une précision sans précédent.

Dans un article publié aujourd'hui dans Nature , Google DeepMind et sa société dérivée Isomorphic Labs ont annoncé la dernière itération de leur programme AlphaFold, AlphaFold3, capable de prédire les structures des protéines, de l'ADN, de l'ARN, des ligands et d'autres biomolécules, seuls ou liés ensemble dans différentes configurations. Les résultats font suite à une mise à jour similaire d'un autre algorithme de prédiction de structure d'apprentissage profond, appelé RoseTTAFold All-Atom, publié en mars dans Science .

Même si les versions précédentes de ces algorithmes pouvaient prédire la structure des protéines – une réussite remarquable en soi – elles ne sont pas allées assez loin pour dissiper les mystères des processus biologiques, car les protéines agissent rarement seules. "Chaque fois que je donnais une conférence AlphaFold2, je pouvais presque deviner quelles seraient les questions", a déclaré John Jumper, qui dirige l'équipe AlphaFold chez Google DeepMind. "Quelqu'un allait lever la main et dire : 'Oui, mais ma protéine interagit avec l'ADN.' Pouvez-vous me dire comment ?' " Jumper devrait bien admettre qu'AlphaFold2 ne connaissait pas la réponse.

Mais AlphaFold3 pourrait le faire. Avec d’autres algorithmes d’apprentissage profond émergents, il va au-delà des protéines et s’étend sur un paysage biologique plus complexe et plus pertinent qui comprend une bien plus grande diversité de molécules interagissant dans les cellules.

" On découvre désormais toutes les interactions complexes qui comptent en biologie ", a déclaré Brenda Rubenstein , professeure agrégée de chimie et de physique à l'Université Brown, qui n'a participé à aucune des deux études. " On commence à avoir une vision plus large."

Comprendre ces interactions est " fondamental pour la fonction biologique ", a déclaré Paul Adams , biophysicien moléculaire au Lawrence Berkeley National Laboratory qui n’a également participé à aucune des deux études. " Les deux groupes ont fait des progrès significatifs pour résoudre ce problème. "

Les deux algorithmes ont leurs limites, mais ils ont le potentiel d’évoluer vers des outils de prédiction encore plus puissants. Dans les mois à venir, les scientifiques commenceront à les tester et, ce faisant, ils révéleront à quel point ces algorithmes pourraient être utiles.

Progrès de l’IA en biologie

L’apprentissage profond est une variante de l’apprentissage automatique vaguement inspirée du cerveau humain. Ces algorithmes informatiques sont construits à l’aide de réseaux complexes de nœuds d’information (appelés neurones) qui forment des connexions en couches les unes avec les autres. Les chercheurs fournissent au réseau d’apprentissage profond des données d’entraînement, que l’algorithme utilise pour ajuster les forces relatives des connexions entre les neurones afin de produire des résultats toujours plus proches des exemples d’entraînement. Dans le cas des systèmes d'intelligence artificielle protéique, ce processus amène le réseau à produire de meilleures prédictions des formes des protéines sur la base de leurs données de séquence d'acides aminés.

AlphaFold2, sorti en 2021, a constitué une avancée majeure dans l’apprentissage profond en biologie. Il a ouvert la voie à un monde immense de structures protéiques jusque-là inconnues et est déjà devenu un outil utile pour les chercheurs qui cherchent à tout comprendre, depuis les structures cellulaires jusqu'à la tuberculose. Cela a également inspiré le développement d’outils supplémentaires d’apprentissage biologique profond. Plus particulièrement, le biochimiste David Baker et son équipe de l’Université de Washington ont développé en 2021 un algorithme concurrent appelé RoseTTAFold , qui, comme AlphaFold2, prédit les structures protéiques à partir de séquences de données.

Depuis, les deux algorithmes ont été mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités. RoseTTAFold Diffusion pourrait être utilisé pour concevoir de nouvelles protéines qui n’existent pas dans la nature. AlphaFold Multimer pourrait étudier l’interaction de plusieurs protéines. " Mais ce que nous avons laissé sans réponse ", a déclaré Jumper, " était : comment les protéines communiquent-elles avec le reste de la cellule ? "

Le succès des premières itérations d'algorithmes d'apprentissage profond de prédiction des protéines reposait sur la disponibilité de bonnes données d'entraînement : environ 140 000 structures protéiques validées qui avaient été déposées pendant 50 ans dans la banque de données sur les protéines. De plus en plus, les biologistes ont également déposé les structures de petites molécules, d'ADN, d'ARN et leurs combinaisons. Dans cette expansion de l'algorithme d'AlphaFold pour inclure davantage de biomolécules, " la plus grande inconnue ", a déclaré Jumper, "est de savoir s'il y aurait suffisamment de données pour permettre à l'algorithme de prédire avec précision les complexes de protéines avec ces autres molécules."

Apparemment oui. Fin 2023, Baker puis Jumper ont publié les versions préliminaires de leurs nouveaux outils d’IA, et depuis, ils soumettent leurs algorithmes à un examen par les pairs.

Les deux systèmes d'IA répondent à la même question, mais les architectures sous-jacentes de leurs méthodes d'apprentissage profond diffèrent, a déclaré Mohammed AlQuraishi , biologiste des systèmes à l'Université de Columbia qui n'est impliqué dans aucun des deux systèmes. L'équipe de Jumper a utilisé un processus appelé diffusion – technologie qui alimente la plupart des systèmes d'IA génératifs non basés sur du texte, tels que Midjourney et DALL·E, qui génèrent des œuvres d'art basées sur des invites textuelles, a expliqué AlQuraishi. Au lieu de prédire directement la structure moléculaire puis de l’améliorer, ce type de modèle produit d’abord une image floue et l’affine de manière itérative.

D'un point de vue technique, il n'y a pas de grand saut entre RoseTTAFold et RoseTTAFold All-Atom, a déclaré AlQuraishi. Baker n'a pas modifié massivement l'architecture sous-jacente de RoseTTAFold, mais l'a mise à jour pour inclure les règles connues des interactions biochimiques. L'algorithme n'utilise pas la diffusion pour prédire les structures biomoléculaires. Cependant, l'IA de Baker pour la conception de protéines le fait. La dernière itération de ce programme, connue sous le nom de RoseTTAFold Diffusion All-Atom, permet de concevoir de nouvelles biomolécules en plus des protéines.

" Le type de dividendes qui pourraient découler de la possibilité d'appliquer les technologies d'IA générative aux biomolécules n'est que partiellement réalisé grâce à la conception de protéines", a déclaré AlQuraishi. "Si nous pouvions faire aussi bien avec de petites molécules, ce serait incroyable." 

Évaluer la concurrence

Côte à côte, AlphaFold3 semble être plus précis que RoseTTAFold All-Atom. Par exemple, dans leur analyse dans Nature , l'équipe de Google a constaté que leur outil est précis à environ 76 % pour prédire les structures des protéines interagissant avec de petites molécules appelées ligands, contre une précision d'environ 42 % pour RoseTTAFold All-Atom et 52 % pour le meilleur. outils alternatifs disponibles.

Les performances de prédiction de structure d'AlphaFold3 sont " très impressionnantes ", a déclaré Baker, " et meilleures que celles de RoseTTAFold All-Atom ".

Toutefois, ces chiffres sont basés sur un ensemble de données limité qui n'est pas très performant, a expliqué AlQuraishi. Il ne s’attend pas à ce que toutes les prédictions concernant les complexes protéiques obtiennent un score aussi élevé. Et il est certain que les nouveaux outils d’IA ne sont pas encore assez puissants pour soutenir à eux seuls un programme robuste de découverte de médicaments, car cela nécessite que les chercheurs comprennent des interactions biomoléculaires complexes. Pourtant, " c'est vraiment prometteur ", a-t-il déclaré, et nettement meilleur que ce qui existait auparavant.

Adams est d'accord. "Si quelqu'un prétend pouvoir utiliser cela demain pour développer des médicaments avec précision, je n'y crois pas", a-t-il déclaré. " Les deux méthodes sont encore limitées dans leur précision, [mais] les deux constituent des améliorations spectaculaires par rapport à ce qui était possible. "

(Image gif, tournante, en 3D : AlphaFold3 peut prédire la forme de complexes biomoléculaires, comme cette protéine de pointe provenant d'un virus du rhume. Les structures prédites de deux protéines sont visualisées en bleu et vert, tandis que les petites molécules (ligands) liées aux protéines sont représentées en jaune. La structure expérimentale connue de la protéine est encadrée en gris.)

Ils seront particulièrement utiles pour créer des prédictions approximatives qui pourront ensuite être testées informatiquement ou expérimentalement. Le biochimiste Frank Uhlmann a eu l'occasion de pré-tester AlphaFold3 après avoir croisé un employé de Google dans un couloir du Francis Crick Institute de Londres, où il travaille. Il a décidé de rechercher une interaction protéine-ADN qui était " vraiment déroutante pour nous ", a-t-il déclaré. AlphaFold3 a craché une prédiction qu'ils testent actuellement expérimentalement en laboratoire. "Nous avons déjà de nouvelles idées qui pourraient vraiment fonctionner", a déclaré Uhlmann. " C'est un formidable outil de découverte. "

Il reste néanmoins beaucoup à améliorer. Lorsque RoseTTAFold All-Atom prédit les structures de complexes de protéines et de petites molécules, il place parfois les molécules dans la bonne poche d'une protéine mais pas dans la bonne orientation. AlphaFold3 prédit parfois de manière incorrecte la chiralité d'une molécule – l'orientation géométrique distincte " gauche " ou " droite " de sa structure. Parfois, il hallucine ou crée des structures inexactes.

Et les deux algorithmes produisent toujours des images statiques des protéines et de leurs complexes. Dans une cellule, les protéines sont dynamiques et peuvent changer en fonction de leur environnement : elles se déplacent, tournent et passent par différentes conformations. Il sera difficile de résoudre ce problème, a déclaré Adams, principalement en raison du manque de données de formation. " Ce serait formidable de déployer des efforts concertés pour collecter des données expérimentales conçues pour éclairer ces défis ", a-t-il déclaré.

Un changement majeur dans le nouveau produit de Google est qu'il ne sera pas open source. Lorsque l’équipe a publié AlphaFold2, elle a publié le code sous-jacent, qui a permis aux biologistes de reproduire et de jouer avec l’algorithme dans leurs propres laboratoires. Mais le code d'AlphaFold3 ne sera pas accessible au public.

 " Ils semblent décrire la méthode en détail. Mais pour le moment, au moins, personne ne peut l’exécuter et l’utiliser comme il l’a fait avec [AlphaFold2] ", a déclaré AlQuraishi. C’est " un grand pas en arrière. Nous essaierons bien sûr de le reproduire."

Google a cependant annoncé qu'il prenait des mesures pour rendre le produit accessible en proposant un nouveau serveur AlphaFold aux biologistes exécutant AlphaFold3. Prédire les structures biomoléculaires nécessite une tonne de puissance de calcul : même dans un laboratoire comme Francis Crick, qui héberge des clusters informatiques hautes performances, il faut environ une semaine pour produire un résultat, a déclaré Uhlmann. En comparaison, les serveurs plus puissants de Google peuvent faire une prédiction en 10 minutes, a-t-il déclaré, et les scientifiques du monde entier pourront les utiliser. "Cela va démocratiser complètement la recherche sur la prédiction des protéines", a déclaré Uhlmann.

Le véritable impact de ces outils ne sera pas connu avant des mois ou des années, alors que les biologistes commenceront à les tester et à les utiliser dans la recherche. Et ils continueront à évoluer. La prochaine étape de l'apprentissage profond en biologie moléculaire consiste à " gravir l'échelle de la complexité biologique ", a déclaré Baker, au-delà même des complexes biomoléculaires prédits par AlphaFold3 et RoseTTAFold All-Atom. Mais si l’histoire de l’IA en matière de structure protéique peut prédire l’avenir, alors ces modèles d’apprentissage profond de nouvelle génération continueront d’aider les scientifiques à révéler les interactions complexes qui font que la vie se réalise.

" Il y a tellement plus à comprendre ", a déclaré Jumper. "C'est juste le début."

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/new-ai-tools-predict-how-lifes-building-blocks-assemble-20240508/ - Yasemin Saplakoglu, 8 mai 2024

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