Les signaux cérébraux peuvent révéler à quel point le cerveau d'une mouche est éveillé

Une photo d'une personne jouant au tennis Mohamed Nuzrath de Pixabay

Les niveaux de conscience sont notoirement difficiles à mesurer. L'étalon-or consiste à étudier les images de résonance magnétique fonctionnelle du cerveau lorsqu'un individu reçoit divers stimuli, tels que des instructions pour penser à jouer au tennis. Cela modifie les modèles d'activité dans le cerveau d'une manière mesurable.

Mais les appareils d'IRMf sont encombrants et coûteux, et les tests sont difficiles à réaliser, en particulier pour les patients dans le coma ou dans un état de conscience minimale. Une autre option consiste à mesurer l'activité électrique du cerveau à l'aide d'analyses EEG. C'est plus facile, mais les neuroscientifiques doivent s'entendre sur un marqueur clair de la conscience de ces signaux.

Donc, une meilleure façon de mesurer ce que l'on appelle «l'excitation consciente» est désespérément nécessaire.

Entrez Roberto Muñoz à l'Université Monash en Australie et un certain nombre de collègues. Ces gens ont trouvé un moyen de mesurer le niveau d'excitation consciente chez les mouches des fruits en utilisant la complexité des signaux produits par le cerveau. Leur technique leur permet de distinguer les mouches qui ont été anesthésiées de celles qui ne l'ont pas été, simplement en regardant les signaux.

Le nouveau travail offre un moyen objectif de mesurer l'excitation consciente, basé sur des idées bien établies de la théorie de la complexité. Il est potentiellement applicable à l'homme. Et cela reflète un intérêt croissant pour les nouvelles théories de la conscience qui sont testables expérimentalement.

Tout d'abord, un peu de contexte. L'une des percées les plus importantes dans l'étude de la conscience ces dernières années est une idée connue sous le nom de théorie de l'information intégrée . Développée par le neuroscientifique Giulio Tonini, l'idée est qu'un système conscient doit avoir deux traits spécifiques.

La première est qu'il doit traiter de grandes quantités d'informations. La seconde est que ces informations doivent être intégrées dans un tout qui ne peut pas être décomposé en parties indépendantes. Cela reflète l'expérience que chaque moment de conscience est un tout unifié. La conscience est donc un phénomène d'information avec des propriétés spécifiques.

L'un des grands avantages de cette théorie est qu'elle se prête à l'analyse mathématique. En effet, des physiciens comme Max Tegmark du MIT ont développé des modèles mathématiques de la théorie de l'information intégrée qui font des prédictions vérifiables et peuvent être modifiés pour tenir compte des données d'observation.

Par exemple, la théorie prédit que les informations associées à l'éveil conscient doivent avoir un certain niveau de complexité. Et donc la complexité de l'information qu'elle produit est une mesure de l'éveil conscient.

Cependant, il y a un problème. Les informations associées à l'éveil conscient sont clairement liées à de nombreuses parties différentes du cerveau. La mesure de ces informations intégrées est une tâche difficile.

Mais il existe une approche plus simple. Il s'agit d'examiner le flux d'informations provenant d'emplacements spécifiques du cerveau et de mesurer la complexité des séries chronologiques qu'il produit. Étant donné que cette série chronologique est corrélée aux mécanismes qui intègrent l'information dans le cerveau, elle devrait offrir un aperçu du niveau de conscience qui la sous-tend.

Du moins, c'est la théorie. Pour découvrir sa valeur pratique, Muñoz et co étudient les signaux cérébraux produits par 13 mouches des fruits à la fois lorsqu'elles sont éveillées et lorsqu'elles sont anesthésiées. Ils étudient ensuite les signaux pour voir à quel point ils sont complexes.

Les résultats rendent la lecture intéressante. Nous avons constaté que la complexité statistique était plus grande en moyenne lorsqu'une mouche est éveillée que lorsque la même mouche est anesthésiée, disent-ils.

C'est important car cela suggère un moyen fiable de déterminer le niveau d'excitation consciente en utilisant les données d'un seul canal, plutôt que de nombreuses sources de données différentes. Cela suggère également qu'il existe un marqueur clair d'excitation consciente qui ne dépend pas de stimuli externes spécifiques.

C’est un travail intéressant qui ouvre la possibilité d’études plus détaillées. Par exemple, les données de canaux uniques pourraient offrir plus d'informations sur la nature de la conscience. Il est probable que l'application d'une analyse similaire à d'autres ensembles de données, en particulier les données EEG humaines, conduira à de nouvelles découvertes concernant la relation entre la conscience et la complexité, disent Muñoz et co.

Il n'y a pas si longtemps, la conscience était un sujet tabou pour les chercheurs en raison de l'incapacité perçue à l'aborder scientifiquement. Mais le nouveau travail reflète un intérêt et un enthousiasme retrouvés pour explorer la conscience avec des hypothèses vérifiables et des observations reproductibles. De toute évidence, des temps passionnants nous attendent.

Réf : arxiv.org/abs/1905.13173 : Distinguer les états d'éveil conscient à l'aide de la complexité statistique

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