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courriel : benali@imed.jussieu.fr. Réseaux cérébraux et apprentissage moteur. Habib Benali Directeur de recherche INSERM UMR-S 678 INSERM, UPMC ‘Laboratoire d’Imagerie Fonctionnelle’, Paris Laboratoire International de Neuroimagerie et Modélisation, INSERM-Université de Montréal. Mémoire. - PowerPoint PPT Presentation
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Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Réseaux cérébraux et apprentissagemoteur
courriel : benali@imed.jussieu.fr
Habib BenaliDirecteur de recherche INSERM
UMR-S 678 INSERM, UPMC ‘Laboratoire d’Imagerie Fonctionnelle’, Paris
Laboratoire International de Neuroimagerie et Modélisation, INSERM-Université de Montréal
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Mémoire
La mémoire est la capacité biologique,
commune à tous les êtres vivants, qui sert à
enregistrer, conserver et utiliser de
l’information.
Définition de la mémoire
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Mémoire
A. Mémoire à court terme (MCT). Cette forme de mémoire dure de quelques secondes à quelques minutes.1. Permet le rappel de l’information immédiatement après leur
présentation (par exemple, un numéro de téléphone)2. Mémoire pour l’information qui n’a pas quitté le niveau de
conscience.3. Sa capacité est limitée (empan mnésique = 7 +/- 2 items, chiffres
ou mots).4. Elle est fragile et facilement perturbée par des informations
interférentes.
Les types de mémoire:
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Mémoire
Mémoire à long terme (MLT). Ce type de mémoire peut durer toute une vie.
1. Correspond au sens commun du mot mémoire.
2. Sa capacité est énorme.
3. Elle est résistante après consolidation.
Les types de mémoire
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Adaptation sensori-motrice
12
3
45
6
7
8
Cibles apparaissent dans un ordre aléatoire
Condition Inversée
nécessite
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Apprentissage de séquences motrices
4
3 2 1
Tâche de Séquence motrice
ou
(4-1-3-2-4)
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Neuroimagerie
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Spécialisation des Systèmes CS et CC dans l’Apprentissage d’habiletés Motrices
La représentation à long terme du modèle interne exigé pour :
- l’adaptation aux changements environnementaux implique un réseau distribué qui comprend le système cortico-cérébelleux.
- l’apprentissage de séquences motrices implique un réseau distribué qui comprend le système cortico-striatal
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Motor sequencelearning
Motor adaptation
Fast
Lea
rnin
g
Cognitiveprocesses
Cognitiveprocesses
Doyon & Benali (2005), Current Opinion Neurobiology
Motor cortical regions Parietal Cortices
Associative striatum Cerebellar cortices
Frontal associative regions
Sensorimotor striatum Cerebellar cortices and nuclei
Medial temporal lobe (hippocampus)
Bases neurales de l’apprentissage moteur
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Consolidation
Fast
Lea
rnin
g
Motor sequencelearning
Motor adaptation
Cognitiveprocesses
Cognitiveprocesses
Slow
Lea
rnin
g
Motor cortical regions
Striatum CerebellumParietal cortex
Motor cortical regions Parietal Cortices
Associative striatum Cerebellar cortices
Frontal associative regions
Sensorimotor striatum Cerebellar cortices and nuclei
Medial temporal lobe (hippocampus)
Doyon & Benali (2005), Current Opinion Neurobiology
Bases neurales de l’apprentissage moteur
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Automatization
Slow
Lea
rnin
gFa
st L
earn
ing
Cerebellum
Motor cortical regions
StriatumParietal cortex
Motor cortical regionsParietal cortex
Motor cortical regionsStriatum Cerebellum
Consolidation
Motor sequencelearning
Motor adaptation
Cognitiveprocesses
Cognitiveprocesses
Parietal cortex
Motor cortical regions Parietal Cortices
Associative striatum Cerebellar cortices
Frontal associative regions
Sensorimotor striatum Cerebellar cortices and nuclei
Medial temporal lobe (hippocampus)
Doyon & Benali (2005), Current Opinion Neurobiology
Bases neurales de l’apprentissage moteur
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Rete
ntio
n
Cerebellum
Motor cortical regionsMotor cortical regions
StriatumParietal cortex Parietal cortex
Fast
Lea
rnin
gSl
ow L
earn
ing
Time delay
CerebellumMotor cortical regionsMotor cortical regions
StriatumParietal cortex Parietal cortex
Automatization
Motor cortical regionsStriatum Cerebellum
Consolidation
Motor sequencelearning
Motor adaptation
Cognitiveprocesses
Cognitiveprocesses
Parietal cortex
Motor cortical regions Parietal Cortices
Associative striatum Cerebellar cortices
Frontal associative regions
Sensorimotor striatum Cerebellar cortices and nuclei
Medial temporal lobe (hippocampus)
Doyon & Benali (2005), Current Opinion Neurobiology
Bases neurales de l’apprentissage moteur
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Réseau de neurones à large-échelle
Varela et al. Nature reviews neuroscience (2001)
Apprentissage Moteur et Connectivité Fonctionnelle du Cerveau
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
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Protocole IRMf
• Sujets : n = 11• Scan : 2 sessions séparées de 24 heures • Pratique : 2 sessions additionelles de pratique • Schème: Par bloc et évènementiel • Endroit : 3.0T à Marseille
Adaptation sensori-motrice
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Adaptation sensori-motrice et Connectivité Fonctionnelle du Cerveau: Méthode
Introduction IRMf 1 Entraînement 1 Entraînement 2 IRMf 2
Jour 1 Jour 2
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Trajet suivi par le sujet
Ellipse
Adaptation sensori-motrice et Connectivité Fonctionnelle du Cerveau: Méthode
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temps
Performance
Adaptation sensori-motrice et Connectivité Fonctionnelle du Cerveau: Performance
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Unités cérébrales
Adaptation sensori-motrice et Connectivité Fonctionnelle du Cerveau: Réseau
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Block 1 (p<0.01)
r
0
1
R-Cereb Cx
L-Cereb Cx
Ant-Cereb
L-Visual A.
R-Visual A.
R-Pre-CuL-Pre-Cu
L-Par Cx
R-Par Cx
R-M1
L-M1SMA
R-PM
L-PMR-DLPFC
L-DLPFC
Cing
L-Put
R-Put L-ThalR-Thal
L-CaudN
R-CaudN
Réseau Fonctionnel
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Block 2 (p<0.01)
L-Cereb Cx
R-Cereb Cx
Ant-Cereb
L-Visual A.
R-Visual A.
R-Pre-CuL-Pre-Cu
L-Par Cx
R-Par Cx
R-M1
L-M1SMA
R-PM
L-PMR-DLPFC
L-DLPFC
Cing
L-Put
R-Put L-ThalR-Thal
L-CaudN
R-CaudN
r
0
1
Réseau Fonctionnel
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
r
0
1
R-Cereb Cx
L-Cereb Cx
Ant-Cereb
L-Visual A.
R-Visual A.
R-Pre-CuL-Pre-Cu
L-Par Cx
R-Par Cx
R-M1
L-M1SMA
R-PM
L-PMR-DLPFC
L-DLPFC
Cing
L-Put
R-Put L-ThalR-Thal
L-CaudN
R-CaudN
Block 3 (p<0.01)Réseau Fonctionnel
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R-Cereb Cx
L-Cereb Cx
Ant-Cereb
L-Visual A.
R-Visual A.
R-Pre-CuL-Pre-Cu
L-Par Cx
R-Par Cx
R-M1
L-M1SMA
R-PM
L-PMR-DLPFC
L-DLPFC
Cing
L-Put
R-Put L-ThalR-Thal
L-CaudN
R-CaudN
Block 4 (p<0.01)
r
0
1
Réseau Fonctionnel
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block
# connections * Nombre de connections par block
*
*
*
Jour 1 Jour 2
Connectivité fonctionnelle : Dynamique
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L-Cereb Cx
R-Cereb Cx
Ant-Cereb
SMA
L-Visual A.
R-Visual A.R-DLPFC
L-DLPFC
Cing
R-PM
L-Pre-Cu
R-Pre-Cu
L-Par CxR-Par Cx
Graphe de spécialisation : connectivités de block 1 to 2, stables après
Consolidation
Motor adaptation
Motor cortical areas Parietal cortex
Striatum Cerebellum
Motor cortical areas
CerebellumParietal cortex
Connectivité fonctionnelle : Dynamique
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Graphe de spécialisation: connectivités de block 1 to 2, et après
SMAR-PM
L-Put
R-PutConsolidation
Motor adaptation
Motor cortical areas Parietal cortex
Striatum Cerebellum
Motor cortical areas
CerebellumParietal cortex
Connectivité fonctionnelle : Dynamique
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Apprentissage de séquences motrices
4
3 2 1
Tâche de Séquence motrice
Fréquence du mouvement fixe à 2Hz
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Hypothèse : l’activité se déplace d’un territoire associatif à un territoire sensorimoteur du
striatum au cours de l’apprentissage
Erreurs
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
1 7 14 21 28Jours
Erre
urs
(%)
AppriseNouvelle
Tests de Vitesse
Fréquence du mouvement
01234567
1 7 14 21 28Jours
Fréq
uenc
e (H
z)
+97%
-58%
Etude de la dynamique de l’activation dans les GB au cours d’un apprentissage
de 4 semaines
Apprentissage de séquences motrices : Protocole expérimental
Lehéricy , Benali et al. PNAS 2005
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Régions dont l’activité baisse au cours de la session1 [ (avant) versus (après 50 min de pratique) ]
DG
Lehéricy , Benali et al. PNAS 2005
Aires corticalesmotrices
Striatum Cervelet
Consolidation
Aires corticales motrices
Striatum Cervelet
Apprentissage de séquence
motrice
Cortex pariétal
Cortex pariétal
Apprentissage de séquences motrices : Réseau fonctionnel
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L’activation se déplace d’un territoire à un autre au sein du striatum lors de l’apprentissage
dorsalventral
Putamen droit
0.00.20.40.60.81.01.2
Sign
al
1 2 3 4 5séries
50 min J 28Début 10 min 50 min J 28Début 10 min
Droit / controlatéralgauche / ipsilatéral
Lehéricy , Benali et al. PNAS 2005
Apprentissage de séquences motrices : GB
CNPu T
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Connectivités anatomiques : IRM de diffusion
isotrope
anisotrope
mesures
Dxxx Td )(modèle
tDx 62
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Connectivités anatomiques : connexions cortico - striatales
INRIAλ1, e1
λ3, e3
λ2, e2
Connectivités anatomiques : connexions cortico - striatales
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Construction du faisceau cortico – striatal
Cartes DTI moyenne normalisée
Région activée
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Cartes DTI moyennes normalisées
Tous les sujets
Changement de circuit cortico – striatal lors de l’apprentissage
Avant apprentissage
Après apprentissage
preSMA
Cortex sensoriel primaire
Cortex Moteur
C Lenglet, INRIA
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CNPu
VS
T
M1PMPF
OF
Organisation des circuits cortico – ganglions de la base (sensorimoteur, premoteur, associatif, limbique)
Alexander Ann Rev Neurosci 1986Selemon, Goldman-Rakic J Neurosci 1985Parent, Hazrati Brain Res Rev 1995
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
preSMASMA
Jour 1
Jour 28
Les aires activées dans le putamen après
apprentissage étaient connectées avec le cortex
moteur primaire et prémoteur postérieur
Les aires activées dans le putamen avant apprentissage étaient
connectées avec le cortex prémoteur
antérieur et postérieur
Changement de circuit cortico – striatal lors de l’apprentissage
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Schème Expérimental:
Effet du Sommeil sur l’Apprentissage Moteur
(12 h après)
Retest
SommeilEntraînement
PASSAGE du Temps
4
3 2 1
Groupe Nuit (n=26)
Groupe Jour (n=25)
Soir Matin
)
4
3 2 1
4
3 2 1
4
3 2 1
12 12 hoursheures
12 12 heures
Entraînement
Retest
(12 h après)
SoirMatin
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Apprentissage d’une séquence de mouvements
18
19
20
21
22
23
24
Post-training Retest Post-training Retest
Spee
d (#
seq
uenc
es p
er 3
0s)
SLEEP
PASSAGE
OF TI
ME
significant + 14%
non-significant + 2%
ANOVA 2 sessions X 2 groups = significant interaction effect: F(1, 23)=10,362 p=0,0038
Effet du Sommeil sur l’Apprentissage Moteur
Neurosciences et apprentissage Lyon 22-03-07
Effet du Sommeil sur l’Apprentissage Moteur : Interférence
Apprentissage d’une séquence de mouvements
Collaborateurs
Guillaume MARRELEC
Julien DOYON
Pierre BELLEC
Mélanie PELEGRINI-ISSAC
Saâd JBABDI
Vincent PERLBARG
Odile JOLIVET
Avi KARNI, Maria KORMAN,Pierre MAQUET, Philippe PEIGNEUX
Stéphane LEHERICY
Jean DAUNIZEAU
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