Des vagues dans le cerveau: propagation à l’intérieur de colonnes corticales motrices

Description

English
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Modern brain recording techniques have revealed the existence of neural activity waves that propagate within the brain, following various geometric shapes over time. These waves can propagate in linear (i.e. planar or radial), circular, or spiral patterns (Denker et al., 2018; Xu et al., 2023). Although observed during sensory, motor, or cognitive tasks, their functional role and utility remain largely unknown (Muller et al., 2018).

We propose a research internship project to characterize the emergence of these waves during a motor task (Nougaret et al., 2023). This project has two innovative aspects. Firstly, we have laminar neural recordings from the motor and premotor cortex, allowing us to study the propagation of these waves through the thickness of the cortex, within a functional column. The second novelty lies in the use of artificial intelligence tools to understand their functional role (Combrisson et al., 2015, 2017). We will attempt to predict parameters such as gaze position, hand position, or target selection using the features of these waves, such as their shape, direction, or amplitude.

Français
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Les techniques modernes d’enregistrement cérébral ont permis de mettre en évidence l’existence d’ondes d’activité neuronale qui se propagent dans le cerveau, suivant diverses formes géométriques au fil du temps. Ces ondes peuvent se propager de manière linéaire (planaire ou radiale), circulaire ou en spirale (Denker et al., 2018 ; Xu et al., 2023). Bien que observées lors de tâches sensorielles, motrices ou cognitives, leur rôle fonctionnel et leur utilité restent largement méconnus (Muller et al., 2018).

Nous proposons un stage de recherche visant à caractériser l’émergence de ces ondes lors d’une tâche motrice (Nougaret et al., 2023). Ce projet présente deux aspects novateurs. Tout d’abord, nous disposons de données neuronales laminaires du cortex moteur et prémoteur, permettant d’étudier la propagation de ces ondes à travers l’épaisseur du cortex, c’est-à-dire à l’intérieur d’une colonne fonctionnelle. La deuxième originalité réside dans l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle pour comprendre leur rôle fonctionnel (Combrisson et al., 2015, 2017). Nous chercherons ainsi à prédire des paramètres tels que la position du regard, la position de la main ou la sélection d’une cible en utilisant les caractéristiques de ces ondes, telles que leur forme, leur direction ou leur amplitude.

Profil recherché

M2 / Ingénieur. Ideally, the candidate should have knowledge in signal processing, proficiency in Python programming, and a strong interest in neuroscience. Prior experience with libraries such as scikit-learn or PyTorch would be an additional advantage.

Établissement d'accueil

Le stage se déroulera à l’Institut des Neurosciences de la Timone à Marseille. Il s’agit d’un co-encadrement entre deux équipes (Comco & BraInets)
– Bjørg Kilavik (Comco) – bjorg.kilavik@univ-amu.fr
– Etienne Combrisson (BraInets) – e.combrisson@gmail.com