Nathalie Azevedo (NeuroRhythms) soutiendra sa thèse intitulée “Un modèle informatique biologiquement réaliste des oscillations neuronales pathologiques observées dans la maladie de Parkinson”, effectuée sous la direction de Dominique Martinez, Laure Buhry et Sylvain Contassot-Vivier. La soutenance aura lieu le mercredi 04 Mai à 14h en A008 au Loria.
Résumé :
Ma thèse s’articule autour de trois axes : développer un modèle biophysique, proposer un outil de simulation et exploiter le modèle en simulation.
- Développer un modèle biophysique de la structure neuronale impliquée dans la maladie de Parkinson, les ganglions de la base. Nous simulons des neurones physiologiquement réalistes à l’aide du formalisme d’Hodgkin-Huxley permettant d’intégrer des canaux ioniques spécifiques. Dans les différentes populations de neurones des GB, dont les arkypallidaux et les prototypiques du GPe, ainsi que les neurones dopaminergiques D1 et D2 du striatum, les propriétés cellulaires et la connectivité semblent être des facteurs prépondérants dans le comportement oscillatoire du réseau. Notre modèle est validé par des données expérimentales en condition saine, recueillies par nos collaborateurs biologistes, chez le rat.
- Proposer un outil de simulation de réseaux de neurones impulsionnels permettant des simulations réalistes à grande échelle, > 1 million de neurones, sur machine parallèle i.e plateformes Grid’5000, etc… SiReNe est un simulateur de réseaux de neurones développé en langage C. Ce logiciel s’appuie sur une approche de simulation combinant une intégration numérique, Runge-Kutta 2, de la dynamique neuronale, et d’une génération événementielle de la connectivité du réseau lors des émissions des potentiels d’action. Cette approche hybride, développée pendant la thèse, permet de simuler des grands réseaux de neurones très détaillés du type Hodgkin-Huxley.
- Dans le futur, notre modèle pourra être exploité en simulation pour tester certaines hypothèses sur la synchronisation pathologique observée dans la maladie de Parkinson. Les hypothèses que nous envisageons d’étudier portent, principalement, sur le rôle des connexions synaptiques GABAergiques, et des propriétés neuronales, intrinsèques, des canaux SK qui contrôlent la précision de la décharge neuronale. La simulation de modèles à grande échelle pourra, notamment, être utilisée pour limiter la synchronisation pathologique, et les troubles moteurs, par le biais de nouvelles méthodes de neurostimulation, comme la stimulation cérébrale profonde.
Mots-clés: Développement logiciel, Modèle biophysique, Maladie de Parkinson.
Membres du jury :
Rapporteurs :
M. Benoît GIRARD, Directeur de recherche, ISIR – Paris – FRANCE
M. Nicolas ROUGIER, Directeur de recherche, INRIA – Bordeaux – FRANCE
Examinateurs :
M. Jérôme BAUFRETON, Directeur de Recherche, IMN, Université de Bordeaux – FRANCE
M. Pierre YGER, Maître de conférences, Institut de la Vision – Paris – FRANCE
Encadrants :
M. Dominique MARTINEZ, Directeur de recherche, CNRS, Nancy – FRANCE
M. Laure BUHRY, Maître de conférences, Université de Lorraine – FRANCE
M. Sylvain CONTASSOT-Vivier, Professeur, Université de Lorraine – FRANCE
