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Med Sci (Paris). 2006 December; 22(12): 1031–1033.
Published online 2006 December 15. doi: 10.1051/medsci/200622121031.

Un nouveau mécanisme de mémoire : connexions et déconnexions de neurones dans le néocortex de jeunes rats

Jean-Vincent Le Bé* and Henry Markram*

Laboratoire de Neurosciences des Microcircuits, Institut Brain Mind, EPFL, 1015 Lausanne, Suisse
Corresponding author.

MeSH keywords: Animaux, Mémoire, Modèles neurologiques, Néocortex, Réseau nerveux, Neurones, Rats

 

L’apprentissage et la mémoire sont supposés provenir de changements dans les connexions synaptiques entre les neurones [ 1]. Le néocortex est le lieu d’intégration le plus avancé du cerveau. Il n’est présent que chez les mammifères et, chez l’homme, représente 80 % de la masse cérébrale. Il est possible de délimiter 6 couches de neurones dans le néocortex du rat qui sont numérotées du pia vers la substance blanche. Certains neurones pyramidaux de la couche 5 ont un dendrite apical qui s’étend jusque dans la couche 1 et y forme un épi. Ils ont un corps cellulaire plus grand que les autres neurones pyramidaux du cortex, nous les appellerons les larges cellules pyramidales (LCP). Une récente étude [ 2] a montré que l’axone d’une LCP donnée forme plusieurs (rapprochements de moins de 2 µm) sur les dendrites de toutes les LCP dont le corps cellulaire est situé dans un rayon de 200 µm. La différence entre les paires de neurones connectées et celles qui ne le sont pas réside dans la présence ou non de boutons sur l’axone pré-synaptique. Cet état de proximité des neurones suggère que les LCP peuvent se connecter et se déconnecter entre elles sans grand changement morphologique.

Le changement d’état du microcircuit à 12 heures d’intervalle

Pour tester cette hypothèse, nous avons utilisé la technique du patch clamp 1 sur des tranches sagittales de 300 µm d’épaisseur de cortex de rats Wistar âgés de 12 à 14 jours. Cette étude a été publiée en détail il y a quelques mois [ 3]. Notre installation dispose de 7 électrodes, permettant d’enregistrer et de stimuler jusqu’à 7 neurones simultanément. Lors d’un premier enregistrement, nous avons mesuré la connectivité ainsi que les caractéristiques des connexions présentes dans un microcircuit de 5 à 7 LCP. Les électrodes ont ensuite été retirées des cellules dans les 15 minutes après que la première membrane a été ouverte, et ce, pour prévenir tout lavage du milieu interne de la cellule qui aurait pu empêcher certains mécanismes. Les mêmes neurones (identifiés avec un microscope infra-rouge à contraste d’interférence différentiel) ont été à nouveau enregistrés 12 heures plus tard, permettant ainsi de mesurer l’état de connexion du réseau et les caractéristiques des connexions après 12 heures passées dans la chambre d’enregistrement. Nous avons constaté que 4 % des paires de LCP non connectées l’étaient spontanément au bout des 12 heures. Parallèlement, pour 13 % des paires de cellules connectées, les connexions avaient disparu. Lorsque les neurones sont soumis à une activité induite par du glutamate (soit en perfusant 100 µm de glutamate dans l’environnement des neurones, soit en projetant 50 mM de glutamate 100 µm au dessus du groupe de neurones enregistrés), le pourcentage d’apparitions de connexions quadruple presque (15 %). De même, le nombre de paires de neurones qui se déconnectent a tendance à diminuer dans ces mêmes conditions sans pour autant que ce phénomène soit significatif. Malgré les disparitions de connexions, le pourcentage de neurones connectés après 12 heures est presque deux fois plus grand que le pourcentage de connexions lors d’un enregistrement habituel.

Dynamique des connections qui apparaissent et disparaissent

Afin de mesurer la connectivité et les caractéristiques des connexions entre LCP, nous avons stimulé systématiquement les cellules enregistrées avec un train de potentiels d’action qui permet d’extraire des paramètres caractéristiques tels que l’efficacité synaptique (A), la probabilité de libération de neurotransmetteurs (Pr) et deux constantes de temps mesurant la dépression et la facilitation des synapses. Cette extraction se fait en ajustant une trace théorique, calculée en utilisant le modèle de Tsodyks-Markram [ 4], à la trace réelle mesurée expérimentalement. Les connexions apparues sont significativement plus faibles que celles existant déjà dans la tranche (A = 1,5 mV contre 2, 4 mV respectivement) et ont aussi une probabilité de libération des neurotransmetteurs plus basse (Pr = 0,36 contre 0,45 respectivement). D’un autre côté les connexions qui ont disparu étaient significativement plus faibles (A = 1,1 mV) que celles qui sont en général enregistrées dans une tranche, mais leur Pr était identique. La différence entre des connexions fraîchement apparues et celles qui disparaissent réside dans la probabilité de libération des neurotransmetteurs. Cela suggère que les connexions qui apparaissent sont immatures comparées aux connexions déjà présentes dans le circuit. Nous proposons donc le mécanisme suivant comme l’un des supports cellulaires de la mémoire : lors d’un apprentissage, les neurones forment une grande quantité de nouvelles connexions immatures. Ces connexions ont ensuite une période de test pendant laquelle elles mûrissent, et les connexions qui restent faibles et inutilisées disparaissent, laissant la place à la nouvelle configuration.

Récepteurs et canaux impliqués dans la réorganisation du microcircuit

Le glutamate, élément à l’origine de l’augmentation du nombre d’apparitions de connexions, agit sur un grand nombre de récepteurs identifiés. Nous avons donc successivement inhibé les différents récepteurs ou groupes de récepteurs présents sur les neurones pyramidaux du néocortex. Le type de récepteur qui est impliqué dans l’apparition de connexions est le récepteur au glutamate métabotropique 5 (mGluR5). Par ailleurs, lorsque la production de potentiels d’action est bloquée (en inhibant les canaux sodiques avec de la tétrodotoxine), le nombre de connexions qui apparaissent est aussi significativement réduit. L’inhibition des groupes 2 et 3 des récepteurs métabotropiques ainsi que des récepteurs ionotropiques impliqués dans la potentialisation à long terme (AMPA et NMDA [ 5]) n’a pas donné lieu à une réduction de l’apparition de connexions. En revanche, l’analyse des dynamiques de connexions d’un enregistrement à l’autre dans les différentes conditions a montré que seule l’amplitude de la réponse synaptique change. Cette amplitude augmente en 12 heures lorsque la tranche est laissée dans la chambre d’enregistrement. Cette augmentation est plus importante en présence de glutamate et nécessite les récepteurs mGluR5 et une activité neuronale, comme les nouvelles connexions, mais aussi les récepteurs AMPA et NMDA. L’inhibition de ces récepteurs réduit significativement le changement d’amplitude de la réponse synaptique d’un enregistrement à l’autre par rapport au changement en présence de glutamate seul.

Nous sommes donc en présence d’un nouveau mécanisme de formation de la mémoire qui passe par la création de nouvelles connexions fonctionnelles à travers l’activité neuronale (les potentiels d’action) et l’activation des mGluR5. Cette découverte ouvre de nouvelles perspectives sur les mécanismes de la mémoire et sur le traitement des déficiences dans lesquelles la mémoire est impliquée.

 
Footnotes
1 Enregistrement intracellulaire de l’activité électrique des neurones avec des microélectrodes en verre. La membrane est percée à l’intérieur de la pipette par application d’une pression négative dans la pipette qui contient une solution ionique proche de celle des cellules (même pH et même osmolarité).
References
1.
Axmacher N, Mormann F, Fernandez G, et al. Memory formation by neuronal synchronization. Brain Res Brain Res Rev 2006; 52 :170–82.
2.
Kalisman N, Silberberg G, Markram H. The neocortical microcircuit as a tabula rasa. Proc Natl Acad Sci USA 2005; 102 : 880–5.
3.
Le Be, JV, Markram H. Spontaneous and evoked synaptic rewiring in the neonatal neocortex. Proc Natl Acad Sci USA 2006; 103 : 13214–9.
4.
Tsodyks M, Pawelzik K, Markram H. Neural networks with dynamic synapses. Neural Comput 1998; 10 : 821–35.
5.
Cooke SF, Bliss TV. Plasticity in the human central nervous system. Brain 2006; 129 : 1659–73.