Computational analysis of a multi-varied biomimetic neural network

Ces dernières années, les astrocytes apparaissent comme des éléments si impliqués dans la communication inter-neuronale, qu'ils sont de plus en plus considérés dans le couplage synaptique reliant les neurones et les synapses, constituant ainsi des synapses tripartites. De nombreuses études se sont intéressées à cette influence astrocytaire. En faisant la description des mécanismes de base des synapses et les étapes auxquelles on identifie une influence de la gliotransmission astrocytaire, nous soulignons que la gliotransmission à destination des aires extra-synaptiques a jusqu'alors principalement été étudiée in vivo et in vitro. Nous rapprochons cette problématique des paradigmes utilisés en IA, notamment en proposant une analyse de l'influence astrocytaire sur des variations de paramètres régissant la plasticité synaptique et extra-synaptique.Nous avons cherché à appliquer une méthode qui puisse nous permettre de faire le lien entre fonctionnement neuronal et cognition, tout en satisfaisant les contraintes de la modélisation computationnelle. Nous avons ainsi modélisé l'influence astrocytaire sur les aires extra-synaptiques, en appliquant des règles de plasticité liées à l'évolution du calcium post-synaptique. Dans ce travail de thèse, nous proposons également une approche dans l'analyse de la relation entre activité synaptique et activité astrocytaire.Dans un premier temps, nous avons identifié la zone d'intérêt des paramètres qui décrivent la conductance des récepteurs ionotropiques synaptiques et post-synaptiques. En effet, la gliotransmission semble prendre pour cible des récepteurs NMDA, dont la conductance est plus faible que celle des récepteurs AMPA. De plus, en modélisant la modulation de la conductance des AMPAR en fonction du calcium post-synaptique, nous mettons en évidence que l'influence de la gliotransmission peut conduire à augmenter ou atténuer la propagation des signaux synaptiques.Nous avons mis en place une méthode pour étudier la relation entre activité neuronale et astrocytaire dans le temps, qui repose sur l'encodage d'un pattern signalétique qui va diriger l'activité des neurones. La population d'astrocytes qui fédère les synapses concernées, va alors entrer en activité. De la même manière que l'on peut analyser l'activité d'une population de neurones en moyennant sur leurs fréquences d'activité, nous avons analysé la proportion d'astrocyte en état d'activité. Plus particulièrement, nous avons binarisé l'activité en fonction du seuil de calcium astrocytaire qui conditionne la gliotransmission. Grâce à cette méthode, nous pouvons évaluer la relation entre l'activité astrocytaire, l'activité neuronale, et le pattern signalétique. En appliquant ce procédé sur une architecture de couches de neurones, nous observons la relation entre activité neuronale et activité astrocytaire augmente avec la profondeur de la population. Cette analyse met en évidence une relation subtile entre neurones et astrocytes, que l'on peut rapprocher des problématiques rencontrées en intelligence artificielle, plus particulièrement de l'oubli catastrophique.Nous arrivons à la conclusion que l'un des rôles des astrocytes pourrait s'apparenter aux méthodes utilisées pour lutter contre l'oubli catastrophique et donc justifier de la permanence des fonctions cognitives complexes. Nous mettons également en évidence la difficulté que représente cette analyse, basée sur les dynamiques étudiées et sur la ressource computationnelle nécessaire pour la mise en évidence de l'influence astrocytaire.In recent years, astrocytes have emerged as such elements involved in inter-neuronal communication that they are increasingly considered in the synaptic coupling connecting neurons and synapses, thus constituting tripartite synapses. Many studies have focused on this astrocytic influence. With the description of the basic mechanisms of synapses, as well as the influence of gliotransmission, we emphasize that gliotransmission to extra-synaptic areas has so far been mainly studied in vivo and in vitro. We come closer to the paradigms used in AI, by proposing an analysis of the astrocyte influence on the variations of the parameters governing synaptic and extra-synaptic plasticity.We sought to apply a method that could allow us to make the link between neuronal functioning and cognition, while satisfying the constraints of computational modeling. We have thus modeled the astrocytic influence on extra-synaptic areas, by applying plasticity rules linked to the evolution of postsynaptic calcium. In this thesis work, we also propose an approach in the analysis of the relationship between synaptic activity and astrocyte activity.First, we identified the area of interest for the parameters that describe the conductance of synaptic and postsynaptic ionotropic receptors. Indeed, gliotransmission seems to target NMDA receptors, of which conductance is lower than that of AMPA receptors. In addition, by modeling the modulation of AMPAR conductance as a function of postsynaptic calcium, we demonstrate that the influence of gliotransmission can lead to increasing or attenuating the propagation of synaptic signals.We have set up a method to study the relationship between neuronal and astrocyte activity over time, which is based on the encoding of a signaling pattern that will direct the activity of neurons. The population of astrocytes that unites the synapses concerned will then come into activity. In the same way that we can analyze the activity of a population of neurons by averaging their activity frequencies, we analyzed the proportion of astrocytes in an active state. More specifically, we binarized the activity according to the astrocytic calcium threshold which conditions gliotransmission. Using this method, we can assess the relationship between astrocyte activity, neuronal activity, and the signaling pattern. By applying this process to the architecture of layers of neurons, we observe the relationship between neuronal activity and astrocyte activity increases with the depth of the population. This analysis highlights a subtle relationship between neurons and astrocytes, which can be compared to the problems encountered in artificial intelligence, more particularly to catastrophic forgetting.We conclude that one of the roles of astrocytes could be related to the methods used to fight against catastrophic forgetfulness and therefore justify the permanence of complex cognitive functions. We also highlight the difficulty of this analysis, based on the dynamics studied and on the computational resource necessary for the demonstration of the astrocytic influence