La division cellulaire permet la mise en réseau
Des chercheurs de l'ETH ont développé un modèle expliquant comment les cellules nerveuses du cerveau se mettent en réseau lors de leur développement. Le facteur décisif est donc la division cellulaire. Elle conduit à la création d'un répertoire d'adresses moléculaires qui permet aux neurones de s'orienter.
Le cerveau humain est de loin l'organe le plus complexe que la nature ait jamais produit : 100 milliards de cellules nerveuses, chacune reliée à d'autres cellules par plusieurs points de contact, font que nous sommes notamment capables de capacités de réflexion remarquables. Mais on ne sait toujours pas comment cet organe extraordinaire se forme à partir d'un assemblage initialement non structuré de cellules embryonnaires.
Il n'y a pas de plan de construction fixe
Ces dernières années, d'importantes sommes d'argent ont été consacrées à la recherche afin de mesurer la structure des cerveaux matures. Les scientifiques espèrent qu'une cartographie précise des neurones et de leur interconnexion - ce que l'on appelle le connectome - permettra de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau.
Mais la question fondamentale de savoir comment le cerveau se forme à partir de l'information génétique limitée des cellules de départ reste toujours sans réponse. En effet, pour décrire le connectome, il faudrait que les gènes stockent des milliards de fois la quantité d'informations réelles. Comment se fait-il donc que les animaux et les humains viennent au monde avec un organe largement préstructuré qui permet des progrès d'apprentissage rapides peu après la naissance ?
Instructions pour la mise en réseau
La réponse à cette question est remarquablement simple, ont découvert Stan Kerstjens, doctorant à l'Institut de neuroinformatique de l'ETH et de l'Université de Zurich, et ses deux directeurs de thèse, Richard Hahnloser, professeur de neurosciences des systèmes, et Rodney Douglas, professeur émérite de neuroinformatique.
"Le réseau se forme par la recherche par les axones de cellules génétiquement apparentées à leur propre neurone".Stan Kerstjens
"Il est évident que les instructions pour la connectivité doivent être inscrites dans les gènes, sinon un cerveau structuré de manière similaire ne se développerait pas chez tous les êtres humains", souligne Kerstjens. "Toutefois, ce n'est pas le connectome détaillé qui est codé dans les gènes, mais une méthode de recherche compacte. Celle-ci est ensuite utilisée par les axones, de longs filaments qui établissent le Contact avec d'autres cellules. Le réseau est créé par la recherche par les axones de cellules génétiquement apparentées à leur propre neurone".
Structure spatiale et génétique
Les chercheurs ont mis en évidence ce nouveau mécanisme dans un article publié dans la revue PLOS Biologie computationnelle dans un article publié par l'Université de Fribourg. Les scientifiques ont développé un modèle qui leur permet de simuler le développement d'un cerveau de souris depuis le stade embryonnaire jusqu'au stade de maturité d'un enfant de six ans.
"Au fond, il s'agit d'un modèle de croissance pour les tissus", explique Kerstjens. A partir d'une seule cellule initiale, de nouveaux neurones se forment peu à peu dans le modèle, chaque division cellulaire entraînant certaines modifications de l'activité génétique. Ce mécanisme fait que les cellules filles ont une expression génétique similaire, mais pas identique, à celle de leurs prédécesseurs et que les cellules ayant une expression génétique similaire sont proches les unes des autres. Cette organisation développementale des cellules entraîne un marquage des cellules semblable à une carte, que la biologie peut ensuite utiliser pour la navigation des axones.
Succession systématique de cellules
Au cours du développement embryonnaire, une organisation hiérarchique de marques génétiques se met ainsi en place dans les différentes régions du cerveau, chacune se distinguant par le modèle génétique de son ancêtre commun. Si l'on traverse spatialement cette hiérarchie semblable à une carte, on suit une succession systématique de profils génétiques qui ont évolué de génération en génération de cellules.
Pour ce faire, les chercheurs ont analysé des données sur l'activité génétique de cerveaux de souris, publiées par l'Allen Institute for Brain Science à Seattle. "Nous avons comparé les données de laboratoire avec nos simulations et avons constaté une large concordance. L'activité des gènes divise donc effectivement le cerveau en régions imbriquées et interconnectées", explique Kerstjens.
A la recherche de cellules apparentées
Dans le modèle, les cellules se connectent ensuite à d'autres cellules dans une deuxième étape. "Ce faisant, nous ne leur donnons que des instructions sommaires sur les signaux moléculaires qui doivent guider les axones sur leur chemin", explique le chercheur. "En substance, nous avons dit à chacune d'entre elles de retracer les modèles génétiques qui ont conduit à leur propre développement individuel. Les axones suivaient alors d'eux-mêmes les adresses moléculaires qui les conduisaient à leurs parents".
Les chercheurs ont pu montrer que ce mécanisme assez simple peut conduire des axones sur de grandes distances vers des cibles spécifiques et qu'un connectome très proche de celui d'un cerveau de souris réel est ainsi créé. "La plupart des cellules se connectent à l'intérieur de l'environnement proche et quelques-unes parviennent à se connecter à des régions très éloignées. Il en résulte des zones qui sont fortement interconnectées en elles-mêmes et qui sont ensuite reliées à d'autres zones".
Comprendre le principe
Certes, ce modèle simple ne permet pas de reproduire un cerveau humain réel. "Mais ce n'était pas non plus le but de notre travail", estime Kerstjens. "Nous voulons comprendre le principe de la création d'un organe capable d'apprendre. Et ce travail nous montre maintenant sur quelle voie nous pouvons poursuivre nos recherches".
Référence bibliographique
Kerstjens S et.al. Connectomique constructive : comment les axones neuronaux passent d'ici à là en utilisant des cartes d'expression génétique dérivées de leurs arbres familiaux. PLoS Computational Biology, 25 août 2022. DOI : page externe10.1371/journal.pcbi.1010382