Interaction entre cellules gliales et neurones au niveau du système nerveux central : rôle dans la modulation synaptique et mécanismes d'activation des astrocytes par les récepteurs NMDA

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

La survenue des catastrophes naturelles : classification des variables explicatives par les réseaux de neurones

Durant les dernières décennies, l’occurrence des catastrophes naturelles a été fortement à la hausse. En effet, les catastrophes naturelles sont devenues de plus en plus fréquentes. En fait, ces risques dévastateurs ont touché durant les années précédentes différents pays dans des zones très diversifiées et continueront très probablement à être de réelles menaces dans le monde. Puisqu’aucun pays n’est à l’abri des catastrophes naturelles, il s’avère alors utile d’étudier les facteurs déterminants de leur survenue notamment avec la restriction de leurs périodes de retour et donc l’augmentation de leurs chances d’occurrence. Il nous a donc semblé opportun de tester les facteurs sous-jacents de la survenue des catastrophes naturelles. Notre travail se base sur l’application d’un réseau neuronal de type perceptron multicouche pour prédire le nombre des catastrophes naturelles à partir des variables les plus connues théoriquement. Ainsi, nous allons utiliser ce modèle neuronal pour effectuer l’analyse de sensitivité. Cette dernière permet de classer les variables explicatives selon l’importance de leur contribution dans la détermination du nombre de catastrophes naturelles comptabilisées durant la période d’étude. Les résultats obtenus ont montré que le réseau retenu peut prédire le nombre des catastrophes naturelles. De même, les différentes variables possèdent un effet considérable sur la sortie du réseau neuronal mais selon différents ordres d’importance. De ce fait, toutes ces variables contribuent à l’explication d’un problème aussi complexe comme la survenue des catastrophes naturelles.

Prévision du NO2 en utilisant la méthode du réseau de neurones

Cet article décrit une procédure de modélisation du phénomène de dispersion de la concentration du dioxyde de nitrogène (NO2) en utilisant la technique du perceptron multicouche (MLP). Notre objectif est de prouver que la concentration du NO2 est une variable autorégressive et expliquée par des variables météorologiques. Pour ce faire, nous avons procédé par trois étapes : dans la première étape nous avons utilisé la variable concentration NO2 uniquement, dans la seconde étape nous avons utilisé les variables météorologiques uniquement et dans la troisième étape nous avons utilisé la concentration du NO2 combinée avec les variables météorologiques. Les résultats ont montré que le troisième cas est plus performant que les deux autres ce qui prouve notre hypothèse.

La prévision de l’inflation par la méthode des réseaux de neurones : Le cas de la Tunisie

L’approche neuronale a occupé l’intérêt d’un grand nombre de chercheurs pour l’analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce papier, nous étudions la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type « perceptrons multicouches » pour prévoir le taux d’inflation en Tunisie. Nous essayons de trouver une meilleure technique de prévision de l’inflation en comparant les résultats obtenus par les RNA par rapport à ceux fournis par les modèles autorégressifs linéaires (AR) et par le modèle de prévision « naïve ». La comparaison est effectuée sur la base du critère de la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne (root-mean-square error : RMSE) et sur le taux d’amélioration de ce dernier (évalué par rapport à la marche aléatoire). Les résultats trouvés ont montré la supériorité des RNA qui permettent de mieux retracer l’évolution de la série et offrent une meilleure performance en termes de pouvoir prédictif du taux d’inflation en Tunisie.

Les réseaux de neurones un outil de sélection de variables : Le cas des facteurs de risque de la maladie du cancer du sein

Ce papier utilise les réseaux de neurones avec un algorithme incrémental comme outil de sélection des facteurs de risques les plus pertinents dans la maladie du cancer du sein. Les résultats témoignent de la pertinence de l’approche neuronale avec un algorithme incrémentale dans ce domaine de recherche. A partir d’un échantillon de 248 patientes atteintes par cette maladie, il nous a été possible de déterminer la combinaison optimale des facteurs permettant d’atteindre une bonne performance prédictive du type de tumeur maligne et bénigne.

Conception d'un outil informatique basé sur un réseau de neurones artificiels pour la classification automatique des stades du sommeil

L’objectif de notre travail est de développer un outil d’analyse automatique des stades du sommeil basé sur les réseaux de neurones artificiels (RNA). Dans ce papier nous présentons notre démarche pour la conception de cet outil. La première difficulté consiste dans le choix de la représentation des signaux physiologiques et en particulier de l’électroencéphalogramme (EEG). Une fois la représentation adoptée, l’étape suivante est la conception du réseau de neurones optimal déterminé par un processus d’apprentissage et de validation sur les données issues d’un ensemble d'enregistrements de nuits de sommeil. Le résultat obtenu avec un taux de 63% de bonne classification pour six stades, nous incite à approfondir l’étude de cette problématique aux niveaux représentation et conception pour améliorer les performances de notre outil.

Réponses des neurones du noyau sensoriel principal du trijumeau à la stimulation de leurs afférences primaires

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Développement d'un système d'enregistrement des neurones péri et intracardiaques et études préliminaires

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Étude comparative des projections des neurones dopaminergiques chez deux espèces animales.

Une des voies les plus étudiées dans le contrôle locomoteur est la voie dopaminergique ascendante, vu son importance dans les maladies qui touchent la locomotion, comme la maladie du Parkinson. La substance noire pars compacta (A9; SNc) et l’aire tegmentaire ventrale (A10; VTA) envoient des projections dopaminergiques (DA+) vers les ganglions de la base (GB) qui à leur tour projettent vers la région locomotrice mésencéphalique (RLM), une région de tronc cérébral qui contrôle la locomotion chez les vertébrés. Des terminaisons DA+ au niveau de la RLM ont récemment été découvertes chez le singe. Donc, il semblait intéressant de savoir d’où provenaient ces projections DA+ et si elles étaient maintenues de manière équivalente dans l’évolution des espèces animales. Nous nous sommes donc penchés sur deux espèces animales en particulier, la lamproie et le triton. Dans ce travail, nous avons observé une voie DA+ descendante du tubercule postérieur (PT; homologue à la substance noire pars compacta et à l’aire tegmentaire ventrale chez les mammifères) directement vers la RLM, sans passer par l’intermédiaire des GB. Cette voie DA+ descendante a été observée autant chez la lamproie que chez le triton, à la suite d’injections de marqueurs rétrogrades et de détection immunohistochimique de la tyrosine hydroxylase (TH) ou de la dopamine (DA). La voie DA+ descendante semble donc conservée au cours de l’évolution des espèces vertébrés, bien que l’importance relative de la voie ascendante DA+ semble augmenter au cours de l’évolution.

Développement de la sensibilité des neurones du collicule supérieur à la durée de la stimulation auditive

Chez plusieurs espèces, les neurones auditifs sensibles à la durée de la stimulation sont présents au niveau des collicules inférieurs. Toutefois, le décours temporel de leur développement fonctionnel est inconnu. Étant donné que le collicule supérieur est l’un des principaux relais sous-cortical impliqué dans l’intégration des stimuli audio-visuels, nous voulons déterminer si le collicule supérieur du rat contient de tels neurones et s’ils sont sensibles et sélectifs à différentes durées de stimulation auditive. De plus, l'originalité de cette étude est de déterminer les étapes de leur maturation fonctionnelle. Des enregistrements neuronaux unitaires et extra-cellulaires sont effectués dans le collicule supérieur de rats juvéniles (P15-P18, P21-P24, P27-P30) et adultes anesthésiés. La sensibilité à la durée est déterminée lors de la présentation de bruits gaussiens (2-10 dB SPL au-dessus du seuil) de durées variables (3-100 ms). Seulement un faible pourcentage des neurones du collicule supérieur est de type passe-bande (3-9% des neurones parmi les ratons et 20% chez les rats adultes). Une différence significative de la distribution entre les différents types de neurones auditifs sensibles à la durée est présente au cours du développement: les neurones de type passe-haut (63-75%) sont présents en majorité chez les groupes juvéniles alors que 43% des neurones sont de type insensible à la durée de la stimulation auditive chez les rats adultes. Ces résultats montrent qu’une population importante de neurones auditifs du collicule supérieur du rat est sensible à la durée des signaux sonores et qu’un développement fonctionnel important survient au cours du premier mois postnatal.

Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens.

Rôles physiologiques du transporteur vésiculaire du glutamate VGLUT2 dans les neurones dopaminergiques

Des travaux récents démontrent que certains neurones dopaminergiques du mésencéphale ont la capacité de libérer du glutamate en plus de la dopamine (DA). Ce phénomène de « co-transmission » requiert l’expression du transporteur vésiculaire du glutamate de type 2 (VGLUT2) dans les neurones dopaminergiques. Certaines observations montrent que l’expression de VGLUT2 dans les neurones dopaminergiques survient tôt durant leur développement et est essentiellement limitée aux neurones de l’aire tegmentaire ventrale (VTA). De plus, cette libération de glutamate se retrouve principalement au niveau des terminaisons de ces neurones dans le striatum ventral, mais pas dans le striatum dorsal. Ces données suggèrent d’une part un rôle développemental possible du glutamate dans les neurones dopaminergiques, et d’autre part, que les signaux dérivés des neurones cibles puissent réguler le double phénotype des neurones dopaminergiques menant ainsi à une plasticité phénotypique. Par ailleurs, il est toujours inconnu si cette libération de glutamate se fait à partir des terminaisons qui relâchent la DA ou à partir de terminaisons axonales distinctes. De plus, le rôle physiologique de ce surprenant phénomène de co-transmission reste également inconnu. Ainsi, dans cette étude, nous avons d’abord démontré in vitro et in vivo que l’expression de VGLUT2 est nécessaire pour la survie et la croissance d’une sous-population de neurones dopaminergiques. En utilisant une lignée de souris ayant une délétion génique spécifique de VGLUT2 dans les neurones dopaminergiques, nous avons observé une diminution du nombre de terminaisons dopaminergiques et glutamatergiques dans le striatum, une baisse de libération de DA dans le striatum ventral, une diminution de la coordination motrice ainsi qu’une diminution de l’activité locomotrice induite par les drogues d’abus. D’autre part, nous avons démontré in vitro et in vivo que les neurones dopaminergiques au double phénotype établissent des terminaisons distinctes afin de relâcher le glutamate et la DA. De plus, nous démontrons que ce phénomène de ségrégation des sites de libération semble être induit par une interaction avec les neurones du striatum ventral. Ces travaux démontrent le rôle physiologique déterminant de la co-transmission DA-glutamate pour l’homéostasie du système DAergique et dévoile une caractéristique fondamentale de l’établissement des terminaisons axonales de ces neurones. Ces travaux permettent ainsi de mieux comprendre les rôles physiologiques de la co-libération de glutamate par les neurones du système nerveux central et présentent une nouvelle perspective sur les dysfonctions potentielles de ces neurones dans les maladies du cerveau.

Investigation de l'implication des neurones GABAergiques exprimant la parvalbumine dans les déficits cognitifs associés aux délétions du gène Cacna1a.

Les mutations du gène CACNA1A, encodant la sous-unité α du canal calcique voltage-dépendant CaV2.1, causent l’ataxie épisodique de type 2 (EA2) chez l’humain. Nous avons investigué une cohorte de 16 patients de quatre familles canadiennes-françaises porteurs de mutations induisant une perte de fonction du gène CACNA1A. Outre une ataxie épisodique et un risque élevé d’épilepsie, la majorité de ces patients présentait des symptômes neurocognitifs incluant de l’inattention, des troubles d’apprentissage et une rigidité cognitive. Nous avons récemment démontré qu’une délétion sélective de Cacna1a dans les interneurones (INs) GABAergiques corticaux induit une dysfonction synaptique des IN exprimant la parvalbumine (PV) et suffit à induire une épilepsie généralisée. Cependant, les mécanismes sous-tendant l’atteinte cognitive associée aux délétions du gène CACNA1A sont inconnus. Nous postulons que la perte sélective d’inhibition périsomatique corticale résultant de la dysfonction synaptique des IN PV contribue aux déficits cognitifs associés aux délétions de Cacna1a. Afin d’investiguer cette hypothèse, nous avons généré une lignée de souris mutantes portant une délétion hétérozygote conditionnelle de Cacna1a restreinte aux populations neuronales exprimant la PV (PVcre; Cacna1ac/+). En couplant optogénétique et électrophysiologie, nous avons démontré que cette mutation affecte significativement l’inhibition des cellules pyramidales du cortex orbitofrontal par les IN PV. Nous avons de plus démontré que les mutants PVcre; Cacna1ac/+ présentent des troubles d’impulsivité et de rigidité cognitive dans différents paradigmes comportementaux. En conclusion, nos travaux suggèrent qu’une haploinsuffisance de Cacna1a engendre des déficits cognitifs et comportementaux en partie imputables à une dysfonction de l’inhibition périsomatique au niveau des circuits orbitofrontaux.

Développement d'une méthode de quantification des varicosités synaptiques et asynaptiques établies par les neurones dopaminergiques

Les neurones dopaminergiques (DA) de la substance noire compacte (SNc) et de l’aire tegmentaire ventrale (ATV) développent des contacts de type synaptique et non synaptique. Malgré de nombreux travaux sur la synaptogénèse en général, aucune méthode autre que la microscopie électronique, n’a été développée pour quantifier les varicosités synaptiques et asynaptiques issues des neurones DA. L’objectif principal de ce projet était de développer une méthode d’analyse et de quantification des varicosités synaptiques et asynaptiques des neurones DA. L’hypothèse proposée est qu’il devait être possible de détecter la présence de synapses en visualisant la colocalisation d’une protéine présynaptique telle que synaptotagmine 1 (SYT1) avec un marqueur post-synaptique tel que la postsynaptic density protein 95 (PSD95). Pour ce faire, nous avons préparé des cultures primaires de neurones DA à l’aide d’une lignée de souris transgéniques exprimant la protéine fluorescente verte (GFP) sous le contrôle du promoteur de la tyrosine hydroxyalse (TH). Nous avons ensuite visualisé les terminaisons axonales à l'aide de marquages immunocytochimiques de protéines pré et post-synaptiques. L’analyse quantitative des images a été effectuée avec le logiciel de traitement d’image Image-J. Nos résultats montrent que, via l’association d’un marqueur présynaptique tel que SYT1 avec un marqueur postsynaptique tel que PSD95, seule une minorité des terminaisons établies par les neurones DA sont de type synaptique. En contraste, des neurones glutamatergiques du cortex, établissent une majorité de terminaisons associées à un marqueur postsynaptique. Nos résultats valident donc la mise en place d'une technique d'analyse permettant de quantifier la proportion de terminaisons synaptiques et asynaptiques établies par les neurones DA.

Viure la creativitat : com transformar la matèria gris en neurones de colors.'Vivir la creatividad : como transformar la materia gris en neuronas de colores'.

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