Neil Burgess: How your brain tells you where you are

Neil Burgess : comment votre cerveau vous dit où vous vous trouvez

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2012-02-06 ・ TED


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Neil Burgess : comment votre cerveau vous dit où vous vous trouvez

120,897 views ・ 2012-02-06

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Anna Cristiana Minoli
00:15
When we park in a big parking lot,
0
15260
2000
Quand nous nous garons dans un grand parking,
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
17260
2000
comment nous souvenons-nous de l'endroit où nous avons garé notre voiture?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
19260
3000
Voici le problème d'Homer.
00:22
And we're going to try to understand
3
22260
2000
Et nous allons essayer de comprendre
00:24
what's happening in his brain.
4
24260
2000
ce qui se passe dans son cerveau.
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
26260
2000
Nous allons donc commencer par l'hippocampe, ici en jaune,
00:28
which is the organ of memory.
6
28260
2000
qui est l'organe de la mémoire.
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
30260
2000
Si cet organe est endommagé, comme dans la maladie d'Alzheimer,
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
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32260
2000
vous ne pouvez pas vous souvenir des choses comme l'endroit où votre voiture est garée.
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
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34260
2000
Son nom vient du latin pour « cheval de mer »,
00:36
which it resembles.
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36260
2000
ce à quoi il ressemble.
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
38260
2000
Et comme le reste du cerveau, il est constitué de neurones
00:40
So the human brain
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40260
2000
Le cerveau humain contient donc
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has about a hundred billion neurons in it.
13
42260
2000
environ cent milliards de neurones.
00:44
And the neurons communicate with each other
14
44260
3000
Et les neurones communiquent entre eux
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
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47260
2000
en envoyant de petites impulsions ou piques d'électricités
00:49
via connections to each other.
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49260
2000
via des connexions entre eux.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
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51260
3000
L'hippocampe est formé de deux couches de cellules,
00:54
which are very densely interconnected.
18
54260
2000
qui sont interconnectées de façon très dense.
00:56
And scientists have begun to understand
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56260
2000
Et les scientifiques commencent à comprendre
00:58
how spatial memory works
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58260
2000
comment la mémoire spatiale fonctionne
01:00
by recording from individual neurons
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60260
2000
en enregistrant depuis des neurones individuels
01:02
in rats or mice
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62260
2000
chez des rats ou des souris
01:04
while they forage or explore an environment
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64260
2000
pendant qu'ils creusent ou qu'ils explorent un environnement
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looking for food.
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66260
2000
pour chercher de la nourriture.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
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68260
3000
Nous allons donc imaginer que nous enregistrons depuis un seul neurone
01:11
in the hippocampus of this rat here.
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71260
3000
dans l'hippocampe de ce rat ici.
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
74260
2000
Et quand il lance une petite pique d'électricité,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
76260
3000
il va y avoir un point rouge et un clic.
01:19
So what we see
29
79260
2000
Ce que nous voyons donc
01:21
is that this neuron knows
30
81260
2000
c'est que ce neurone sait
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
83260
3000
quand le rat va dans un endroit particulier de son environnement.
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
86260
2000
Et il le signale au reste du cerveau
01:28
by sending a little electrical spike.
33
88260
3000
en envoyant une petite pique électrique.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
91260
3000
Nous pourrions donc montrer le taux de décharge de ce neurone
01:34
as a function of the animal's location.
35
94260
2000
comme une fonction du lieu où se trouve l'animal.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
96260
2000
Et si nous enregistrons depuis de nombreux neurones différents,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
98260
2000
nous verrons que différents neurones déchargent
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
100260
2000
des signaux quand l'animal va dans des parties différentes de son environnement,
01:42
like in this square box shown here.
39
102260
2000
comme dans cette boite carrée ici.
01:44
So together they form a map
40
104260
2000
Ensemble ils forment donc une carte
01:46
for the rest of the brain,
41
106260
2000
pour le reste du cerveau,
01:48
telling the brain continually,
42
108260
2000
qui dit au cerveau en continu,
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
110260
2000
« Où suis-je maintenant dans mon environnement ? »
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
112260
3000
On trouve aussi les cellules de localisation chez les humains.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
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115260
2000
Alors les patients souffrants d'épilepsie ont parfois besoin
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
117260
3000
de l'activité électrique dans le contrôle de leur cerveau.
02:00
And some of these patients played a video game
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120260
2000
Et certains de ces patients ont joué à un jeu vidéo
02:02
where they drive around a small town.
48
122260
2000
dans lequel ils se déplacent en voiture dans une petite ville.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
124260
3000
Et les cellules de localisation dans leurs hippocampes déchargent, s'activent,
02:07
start sending electrical impulses
50
127260
3000
commencent à envoyer des impulsions électriques
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
130260
3000
chaque fois qu'ils passent par un endroit particulier dans cette ville.
02:13
So how does a place cell know
52
133260
2000
Alors comment une cellule de localisation sait-elle
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
135260
3000
où le rat ou la personne se trouve à l'intérieur de son environnement ?
02:18
Well these two cells here
54
138260
2000
Et bien ces deux cellules ici
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
140260
2000
nous montrent que les frontières de cet environnement
02:22
are particularly important.
56
142260
2000
sont particulièrement importantes.
02:24
So the one on the top
57
144260
2000
Et celle d'en haut
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
146260
2000
aime décharger environ à mi-chemin entre les murs
02:28
of the box that their rat's in.
59
148260
2000
de la boite dans laquelle se trouve leur rat.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
150260
3000
Et quand vous agrandissez la boite, le siège de la décharge s'agrandit.
02:33
The one below likes to fire
61
153260
2000
Celle d'en dessous aime décharger
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
155260
3000
chaque fois qui il y a un mur prêt au sud.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
158260
2000
Et si vous rajoutez un mur à l'intérieur de la boite,
02:40
then the cell fires in both place
64
160260
2000
alors les cellules déchargent dans les deux endroits
02:42
wherever there's a wall to the south
65
162260
2000
chaque fois qu'il y a un mur au sud
02:44
as the animal explores around in its box.
66
164260
3000
quand l'animal explore sa boite.
02:48
So this predicts
67
168260
2000
Cela prédit
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
170260
2000
que l'impression de distance et de direction des limites qui vous entourent,
02:52
extended buildings and so on --
69
172260
2000
les grands bâtiments etcétéra,
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
174260
3000
est particulièrement importante pour l'hippocampe.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
177260
2000
Et bien sûr, parmi les données que reçoit l'hippocampe,
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
179260
2000
on trouve des cellules qui projettent dans l'hippocampe,
03:01
which do respond exactly
73
181260
2000
qui réagissent exactement
03:03
to detecting boundaries or edges
74
183260
3000
à la détection des limites ou des bords
03:06
at particular distances and directions
75
186260
2000
à des distances ou des directions particulières
03:08
from the rat or mouse
76
188260
2000
du rat ou de la souris
03:10
as it's exploring around.
77
190260
2000
quand il explore son environnement.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
192260
2000
La cellule à gauche, vous voyez,
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
194260
2000
décharge chaque fois qu'un animal s'approche
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
196260
3000
d'un mur ou d'une limite à l'est,
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
199260
3000
que ce soit un bord ou un mur d'une boite carrée
03:22
or the circular wall of the circular box
82
202260
2000
ou un mur circulaire d'une boite circulaire
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
204260
3000
ou même le bord libre d'une table, autour duquel les animaux courent,
03:27
And the cell on the right there
84
207260
2000
Et la cellule à droite là
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
209260
2000
décharge chaque fois qu'il y a une limite au sud,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
211260
2000
que ce soit le bord libre de la table ou un mur
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
213260
3000
ou même l'espace entre deux tables éloignées l'une de l'autre.
03:36
So that's one way in which we think
88
216260
2000
C'est donc une manière dont nous pensons
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
218260
3000
que les cellules de localisation déterminent où se trouve l'animal quand il explore son environnement.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
221260
3000
Nous pouvons aussi tester où nous pensons que les objets se trouvent,
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
224260
3000
comme ce poteau de but, dans des environnements simples,
03:47
or indeed, where your car would be.
92
227260
2000
ou bien sûr, où se trouve votre voiture.
03:49
So we can have people explore an environment
93
229260
3000
Nous pouvons faire explorer par des gens un environnement
03:52
and see the location they have to remember.
94
232260
3000
et voir le lieu dont ils doivent se souvenir.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
235260
2000
Et alors, si nous les remettons dans l'environnement,
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
237260
2000
ils sont en général assez bons quand il s'agit de poser un marqueur
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
239260
3000
là où ils pensent que le drapeau ou leur voiture se trouve.
04:02
But on some trials,
98
242260
2000
Mais dans certains de ces essais,
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
244260
2000
nous pourrions changer la forme et la taille de l'environnement
04:06
like we did with the place cell.
100
246260
2000
comme nous l'avons fait avec la cellule de localisation.
04:08
In that case, we can see
101
248260
2000
Dans ce cas, nous pouvons voir
04:10
how where they think the flag had been changes
102
250260
3000
comment ils pensent que le drapeau a subi des changements
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
253260
3000
en fonction de la modification que vous apportez à la forme et la taille de l'environnement.
04:16
And what you see, for example,
104
256260
2000
Et ce que vous voyez, par exemple,
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
258260
3000
si le drapeau était là où était cette croix dans un petit environnement carré,
04:21
and then if you ask people where it was,
106
261260
2000
et ensuite si vous demandez aux gens où il était,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
263260
2000
mais que vous agrandissez l'environnement,
04:25
where they think the flag had been
108
265260
2000
là où ils pensaient que le drapeau se trouvait
04:27
stretches out in exactly the same way
109
267260
2000
s'étend exactement de la même façon
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
269260
2000
que la cellule de localisation qui décharge s'étend.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
271260
2000
C'est comme si vous vous souveniez où se trouvait le drapeau
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
273260
3000
en enregistrant le modèle de décharge de toutes vos cellules de localisation
04:36
at that location,
113
276260
2000
à cet endroit.
04:38
and then you can get back to that location
114
278260
2000
Et qu'ensuite vous reveniez à cet endroit
04:40
by moving around
115
280260
2000
en vous déplaçant
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
282260
2000
de sorte que vous faites la meilleure association entre le modèle de décharge de vos cellules de localisation
04:44
with that stored pattern.
117
284260
2000
et le modèle enregistré.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
286260
3000
Cela vous guide pour revenir à l'endroit dont vous voulez vous rappeler.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
289260
3000
Mais nous savons aussi où nous nous trouvons par le mouvement.
04:52
So if we take some outbound path --
120
292260
2000
Alors si nous suivons un chemin qui nous éloigne --
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
294260
2000
peut-être que nous nous garons et nous nous éloignons --
04:56
we know because our own movements,
122
296260
2000
nous savons grâce à nos propres mouvements,
04:58
which we can integrate over this path
123
298260
2000
que nous pouvons intégrer sur ce chemin
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
300260
2000
en gros la direction à prendre pour revenir.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
302260
4000
Et les cellules de localisation reçoivent aussi ces informations d'intégration de chemin
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
306260
3000
d'un genre de cellules appelées une cellule de grille.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
309260
2000
On trouve les cellules de grilles, là encore,
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
311260
2000
sur les informations envoyées à l'hippocampe,
05:13
and they're a bit like place cells.
129
313260
2000
et elles sont un peu similaires aux cellules de localisation.
05:15
But now as the rat explores around,
130
315260
2000
Mais maintenant quand le rat explore son environnement,
05:17
each individual cell fires
131
317260
2000
chaque cellule décharge
05:19
in a whole array of different locations
132
319260
3000
dans toutes sortes d'endroits différents
05:22
which are laid out across the environment
133
322260
2000
qui se trouvent partout dans l'environnement
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
324260
3000
sur une grille qui est étonnamment triangulaire.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
329260
3000
Et si on enregistre de plusieurs cellules de grille --
05:32
shown here in different colors --
136
332260
2000
ici en différentes couleurs --
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
334260
3000
chacune a un modèle de décharge qui ressemble à une grille dans l'environnement
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
337260
3000
et le modèle de décharge en forme de grille de chaque cellule est légèrement déplacé
05:40
relative to the other cells.
139
340260
2000
en fonction des autres cellules.
05:42
So the red one fires on this grid
140
342260
2000
Alors le rouge décharge sur cette grille
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
344260
3000
et le vert sur celle-ci et le bleu sur celle-ci.
05:47
So together, it's as if the rat
142
347260
3000
Alors ensemble, c'est comme si le rat
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
350260
2000
pouvait mettre une grille virtuelle de points de décharge
05:52
across its environment --
144
352260
2000
dans son environnement --
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
354260
3000
un peu comme les lignes de latitude et de longitude qu'on trouve sur une carte,
05:57
but using triangles.
146
357260
2000
mais en utilisant des triangles.
05:59
And as it moves around,
147
359260
2000
Et quand il se déplace,
06:01
the electrical activity can pass
148
361260
2000
l'activité électrique peut passer
06:03
from one of these cells to the next cell
149
363260
2000
d'une de ces cellules à la suivante
06:05
to keep track of where it is,
150
365260
2000
pour garder une trace de l'endroit où il se trouve,
06:07
so that it can use its own movements
151
367260
2000
afin de pouvoir utiliser ses propres mouvements
06:09
to know where it is in its environment.
152
369260
2000
pour savoir où il se trouve dans son environnement.
06:11
Do people have grid cells?
153
371260
2000
Les gens ont-ils des cellules de grille?
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Well because all of the grid-like firing patterns
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373260
2000
Parce que tous les modèles de décharge en forme de grille
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have the same axes of symmetry,
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375260
2000
ont les mêmes axes de symétrie,
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the same orientations of grid, shown in orange here,
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377260
3000
les mêmes orientations de grille, en orange ici,
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it means that the net activity
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380260
2000
cela signifie que l’activité en réseau
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of all of the grid cells in a particular part of the brain
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3000
de toutes les cellules de grille dans une partie donnée du cerveau
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should change
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385260
2000
devrait changer
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according to whether we're running along these six directions
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387260
2000
selon que nous parcourons ces six directions
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or running along one of the six directions in between.
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389260
3000
ou que nous parcourons une des six directions intermédiaires.
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So we can put people in an MRI scanner
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392260
2000
Nous pouvons donc mettre des gens dans un scanner IRM
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and have them do a little video game
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394260
2000
et les faire jouer à un petit jeu vidéo
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like the one I showed you
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2000
comme celui que je vous ai montré
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and look for this signal.
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398260
2000
et rechercher ce signal.
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And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
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400260
3000
Et en effet, on le voit bien dans le cortex entorhinal humain,
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which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
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403260
3000
qui est la même partie du cerveau où on voit les cellules de grille chez le rat.
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So back to Homer.
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2000
Alors revenons à Homer.
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He's probably remembering where his car was
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408260
2000
Il se rappelle probablement où se trouvait sa voiture
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in terms of the distances and directions
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2000
en termes de distances et de directions
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to extended buildings and boundaries
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par rapport aux grands bâtiments et aux limites
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around the location where he parked.
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414260
2000
autour de l'endroit où il s'est garé.
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And that would be represented
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416260
2000
Et cela serait représenté
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by the firing of boundary-detecting cells.
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418260
2000
par la décharge des cellules détectrices de limites.
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He's also remembering the path he took out of the car park,
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420260
3000
Il se souvient aussi du chemin qu'il a pris pour sortir du parking
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which would be represented in the firing of grid cells.
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423260
3000
qui serait représenté dans la décharge des cellules de la grille.
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Now both of these kinds of cells
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2000
Maintenant ces deux types de cellules
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can make the place cells fire.
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428260
2000
peuvent faire décharger les cellules de localisation.
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And he can return to the location where he parked
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430260
2000
Et il peut retourner à cet endroit où il s'est garé
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by moving so as to find where it is
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432260
3000
en se déplaçant de façon à le trouver
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that best matches the firing pattern
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435260
2000
pour qu’il s'accorde le mieux avec le modèle de décharge
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of the place cells in his brain currently
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437260
2000
des cellules de localisation dans son cerveau en ce moment
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with the stored pattern where he parked his car.
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439260
3000
avec le modèle enregistré de l'endroit où il a garé sa voiture.
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And that guides him back to that location
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2000
Et ça le ramène à cet endroit
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irrespective of visual cues
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444260
2000
indépendamment des indices visuels
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like whether his car's actually there.
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446260
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comme de savoir si la voiture est vraiment là.
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Maybe it's been towed.
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448260
2000
Elle a peut-être été remorquée.
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But he knows where it was, so he knows to go and get it.
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450260
3000
Mais il sait où elle se trouvait, il sait donc aller la chercher.
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So beyond spatial memory,
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453260
2000
Alors au delà de la mémoire spatiale,
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if we look for this grid-like firing pattern
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455260
2000
si nous cherchons ce modèle de décharge en forme de grille
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throughout the whole brain,
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457260
2000
dans tout le cerveau,
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we see it in a whole series of locations
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459260
3000
nous le voyons dans toute une série d'endroits
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which are always active
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462260
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qui sont toujours actifs
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when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
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464260
2000
quand nous exécutons toutes sortes de taches de mémoire autobiographique,
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like remembering the last time you went to a wedding, for example.
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466260
3000
comme de vous rappeler la dernière fois que vous êtes allés à un mariage, par exemple.
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So it may be that the neural mechanisms
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Il se peut donc que les mécanismes neuronaux
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for representing the space around us
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471260
3000
impliqués dans la représentation de l'espace qui nous entoure
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are also used for generating visual imagery
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474260
4000
sont aussi utilisés pour générer une imagerie visuelle
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so that we can recreate the spatial scene, at least,
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478260
3000
pour nous permettre de recréer la scène spatiale, au moins,
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of the events that have happened to us when we want to imagine them.
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481260
3000
des évènements que nous avons vécus quand nous voulons les imaginer.
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So if this was happening,
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484260
2000
Donc si cela se produisait,
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your memories could start by place cells activating each other
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486260
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vos souvenirs pourraient commencer par des cellules de localisation qui s'activent entre elles
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via these dense interconnections
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489260
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par le biais d'interconnexions denses
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and then reactivating boundary cells
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491260
2000
et ensuite qui réactivent des cellules de limites
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to create the spatial structure
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493260
2000
pour créer la structure spatiale
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of the scene around your viewpoint.
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495260
2000
de la scène autour de votre point de vue.
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And grid cells could move this viewpoint through that space.
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497260
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Et les cellules de la grille pourraient déplacer ce point de vue à travers cet espace.
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Another kind of cell, head direction cells,
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Un autre type de cellules, les cellules de direction de la tête
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which I didn't mention yet,
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501260
2000
dont je n'ai pas encore parlé,
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they fire like a compass according to which way you're facing.
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503260
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déchargent comment une boussole selon la direction vers laquelle vous regardez.
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They could define the viewing direction
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506260
2000
Elles pourraient définir la direction de la vision
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from which you want to generate an image for your visual imagery,
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508260
3000
depuis laquelle vous voulez générer une image pour votre imagerie visuelle,
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so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
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511260
3000
pour que vous puissiez imaginer ce qui s'est passé quand vous étiez à ce mariage, par exemple.
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So this is just one example
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2000
Ceci n'est qu'un exemple
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of a new era really
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2000
d'une véritable nouvelle ère
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in cognitive neuroscience
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518260
2000
pour la neuroscience cognitive
08:40
where we're beginning to understand
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520260
2000
où nous commençons à comprendre
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psychological processes
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522260
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les processus psychologiques
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like how you remember or imagine or even think
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524260
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comme la façon dont vous vous souvenez ou imaginez ou même pensez
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in terms of the actions
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527260
2000
en termes d'actions
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of the billions of individual neurons that make up our brains.
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529260
3000
des milliards de neurones individuels qui composent nos cerveaux.
08:52
Thank you very much.
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532260
2000
Merci beaucoup.
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(Applause)
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534260
3000
(Applaudissements)
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