Des recherches fascinantes en neurosciences révèlent un mécanisme clé sous-jacent à la cognition humaine
Comment le cerveau s’adapte-t-il aux différents niveaux de défi mental ? Une nouvelle étude de neuroimagerie révèle que lorsque nous nous engageons dans des tâches cognitives plus complexes, notre activité cérébrale devient non seulement plus riche en détails, mais aussi plus rationalisée. Les résultats suggèrent que le cerveau ajuste ses schémas d’activité pour répondre aux exigences de la tâche, ce qui permet un traitement plus efficace lors d’activités mentalement difficiles.
L’étude, publiée dans le Actes de l’Académie nationale des sciencesa été motivée par le désir de comprendre comment le cerveau gère différentes exigences cognitives. Des recherches antérieures menées par la même équipe avaient révélé la remarquable capacité du cerveau à reconstituer des données manquantes à partir de mesures minimales, soulevant des questions sur la raison pour laquelle le cerveau peut générer des modèles d’activité aussi détaillés et efficaces avec des données limitées.
« Il y a plusieurs années, ma co-auteure et étudiante diplômée de l’époque, Lucy Owen, et moi-même avons publié un précurseur de cette étude« Nous avons découvert quelque chose de très surprenant », a expliqué l’auteur de l’étude, Jeremy Manning, professeur associé de psychologie et de sciences cérébrales au Dartmouth College et directeur du Laboratoire de dynamique contextuelle.
« À l’époque, nous travaillions avec des patients en neurochirurgie à qui on avait implanté des électrodes dans le cerveau pour surveiller l’activité épileptique. Le travail avec ces enregistrements pose un défi : notre cerveau contient environ une centaine de milliards de neurones, mais nous ne pouvons implanter en toute sécurité que quelques centaines de fils dans le cerveau d’une personne. Il y a donc un énorme problème de sous-échantillonnage : pour chaque mesure que nous prenons, nous oublions environ un milliard d’autres ! Nous voulions comprendre quelle quantité de ces données « manquantes » nous pouvions reconstituer de manière fiable et précise à l’aide de « hacks » statistiques. »
« Nous avons été très surpris de constater que quelques centaines de mesures à partir d’un échantillonnage aléatoire de zones du cerveau d’une personne pouvaient nous fournir suffisamment d’informations pour deviner avec précision les schémas d’activité de l’ensemble de son cerveau, à une résolution de l’ordre du millimètre (à peu près équivalente à celle des meilleurs IRMf disponibles aujourd’hui), mais à une fréquence d’échantillonnage de l’ordre de la milliseconde (environ 1 000 fois plus rapide que l’IRMf) », a déclaré Manning. « Si le langage humain était aussi efficace, je serais capable de vous donner les détails de chaque article de Wikipédia en prononçant simplement une douzaine de mots. »
« Dans cette première étude, nous nous intéressions principalement aux aspects « comment » et « quoi » de notre approche : en d’autres termes, nous avons décrit comment nous avions construit notre modèle et généré des hypothèses, comment nous avions validé ces hypothèses, les circonstances qui avaient affecté la précision, etc. Mais cela nous a laissé avec une question beaucoup plus profonde à laquelle nous n’étions pas en mesure de répondre à l’époque : pourquoi est-il possible de reconstituer ce que fait presque tout notre cerveau à un moment donné, en utilisant un nombre comparativement minuscule de mesures ? Cela nous a conduits à nous interroger sur les propriétés fondamentales des modèles d’activité cérébrale. Nos résultats sont présentés dans cette nouvelle étude. »
Pour répondre à ces questions plus profondes sur la façon dont le cerveau ajuste son activité pour répondre aux exigences cognitives, les chercheurs ont examiné un ensemble de données recueillies à partir d’expériences de neuroimagerie antérieures. Ces expériences impliquaient des examens d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) des participants pendant qu’ils écoutaient différents enregistrements audio.
Certains participants ont écouté une histoire cohérente de sept minutes, tandis que d’autres ont écouté une version brouillée de l’histoire, dans laquelle les paragraphes ou les mots individuels étaient ordonnés de manière aléatoire. Un dernier groupe a subi un examen d’état de repos sans stimulus auditif, destiné à simuler une condition d’engagement cognitif minimal.
L’objectif était d’analyser la façon dont l’activité cérébrale changeait en fonction de ces différents niveaux de demande cognitive. Dans une tâche exigeante (suite à une histoire cohérente), le cerveau doit traiter et organiser activement les informations pour donner un sens au récit. En revanche, dans les conditions d’histoire brouillée, la tâche du cerveau est moins difficile sur le plan cognitif car les informations sont moins significatives. L’état de repos a fourni une mesure de base de l’activité cérébrale en l’absence de toute tâche cognitive spécifique.
Les auteurs ont cherché à étudier deux propriétés de l’activité cérébrale : l’informativité et la compressibilité. Ils ont émis l’hypothèse que ces propriétés pourraient changer en fonction de la complexité d’une tâche, permettant au cerveau de trouver un équilibre entre flexibilité et efficacité.
Pour évaluer le caractère informatif et la compressibilité de l’activité cérébrale, les chercheurs ont utilisé des techniques informatiques avancées. Ils ont mesuré le caractère informatif en analysant la quantité d’informations spécifiques sur la tâche qui se reflétait dans l’activité cérébrale des participants. La compressibilité, quant à elle, a été évaluée en examinant l’efficacité avec laquelle les modèles d’activité cérébrale pouvaient être représentés en utilisant moins de composants ou de points de données. Un modèle cérébral hautement compressible est un modèle dans lequel moins d’informations sont nécessaires pour reconstituer l’activité complète.
« Dans le monde de l’apprentissage automatique, la capacité à reconstituer un modèle détaillé à partir de ses parties est appelée « compression », a déclaré Manning à PsyPost. « Des modèles hautement compressibles peuvent être reconstruits avec précision à partir d’un tout petit fragment, comme la reconstruction du texte complet d’un roman à partir d’un seul mot. Une autre propriété connexe est appelée « caractère informatif ». Cela fait référence au degré d’« expressivité » d’une séquence de modèles, un peu comme la longueur d’un roman. »
Les chercheurs ont découvert deux résultats clés. Tout d’abord, l’activité cérébrale était plus informative et compressible lorsque les participants se livraient à la tâche plus exigeante d’écouter une histoire cohérente par rapport à l’histoire brouillée ou aux conditions de repos. Cela suggère que lors de tâches cognitives de niveau supérieur, le cerveau produit une activité détaillée et riche en informations qui est également organisée efficacement. Dans les tâches plus simples, ou au repos, l’activité du cerveau est moins organisée et contient moins d’informations spécifiques.
Deuxièmement, l’étude a révélé que ces schémas cérébraux devenaient plus informatifs et compressibles au fil du temps, à mesure que les participants continuaient à écouter l’histoire cohérente. Au fur et à mesure que le récit se déroulait, le cerveau semblait s’adapter en affinant et en optimisant ses schémas d’activité. Ce schéma était moins prononcé dans les conditions brouillées, où l’absence de structure cohérente dans l’histoire conduisait probablement à un engagement mental moindre et, par conséquent, à une moindre organisation de l’activité cérébrale.
« En entrant dans cette étude, nous aurions supposé que la « compression » et « l’informativité » auraient changé en opposé « Cela serait analogue à la capacité de reconstruire des romans courts à partir de quelques mots seulement (peut-être dans certaines circonstances cognitives – représentant une compressibilité élevée mais une faible informativité), ou à la capacité de reconstruire des romans plus longs à partir de plus de mots (peut-être dans des circonstances cognitives plus difficiles). différent circonstances — représentant faible compressibilité et haut (informativité). Constatant que la compression et l’informativité changent dans le même « Cette direction nous a aidé à comprendre que ces deux aspects de la façon dont notre cerveau réagit peuvent varier indépendamment l’un de l’autre. »
Les chercheurs ont également examiné de plus près différents réseaux cérébraux pour voir si certaines régions étaient plus affectées par la complexité des tâches que d’autres. Ils ont découvert que les réseaux cérébraux d’ordre supérieur, qui sont généralement associés à des fonctions complexes comme la prise de décision et la mémoire, présentaient des changements plus prononcés en termes d’informativité et de compressibilité que les réseaux d’ordre inférieur, qui sont principalement impliqués dans le traitement sensoriel de base. Cela étaye l’idée selon laquelle la capacité du cerveau à ajuster son activité n’est pas uniforme dans toutes les régions ; au contraire, les zones impliquées dans des fonctions cognitives plus complexes sont particulièrement sensibles aux exigences des tâches.
« Nous savons depuis longtemps que nos « pensées » proviennent de schémas d’activité électrique dans notre cerveau », a déclaré Manning à PsyPost. « Nous avons découvert que notre cerveau semble modifier le « langage » dans lequel ces schémas sont exprimés en fonction de ce que nous faisons. Lorsque nous sommes très engagés ou que nous pensons « profondément » à ce que nous faisons, notre cerveau passe dans un mode où les schémas d’activité deviennent les deux « hautement compressible et très instructif. »
« En d’autres termes, notre cerveau commence à représenter ce que nous faisons ou pensons d’une manière très efficace et incroyablement résistante à la corruption des données. Cela nous a aidé à comprendre pourquoi, dans les bonnes circonstances, il devient possible de deviner avec précision ce que fait le cerveau entier d’une personne à partir de quelques centaines de mesures seulement. »
« Lorsque nous cessons de nous impliquer, ou lorsque nous réfléchissons de manière plus « superficielle » à ce que nous faisons, notre cerveau passe à un mode beaucoup moins efficace, où les modèles d’activité deviennent moins structurés, moins informatifs et plus idiosyncratiques », poursuit Manning. « Nous ne savons pas exactement pourquoi cela se produit, mais nous passons en revue certaines hypothèses dans notre article. »
L’étude fournit des informations précieuses sur les mécanismes fondamentaux de la cognition humaine. Mais comme toute recherche, elle comporte des limites. Elle n’a examiné qu’un ensemble spécifique de tâches et de stimuli, ce qui signifie que les résultats peuvent ne pas s’appliquer à tous les types d’activités mentales. En outre, les chercheurs ont utilisé une méthode de mesure de l’activité cérébrale, l’IRMf, qui fournit une vue détaillée de l’activité cérébrale, mais qui est limitée par son taux d’échantillonnage relativement lent par rapport aux autres techniques.
« Nous avons examiné les données d’un peu plus de 100 participants, en utilisant un ensemble de conditions expérimentales et une méthode de mesure de l’activité cérébrale », a noté Manning. « Bien qu’il soit tentant de généraliser à « tous les êtres humains et à toutes les circonstances », le véritable test de ces résultats, comme pour toute étude, résidera dans leur capacité à se reproduire et à se généraliser. »
Les chercheurs suggèrent que de futures études pourraient examiner comment la capacité du cerveau à ajuster l’informativité et la compressibilité pourrait s’appliquer à d’autres processus cognitifs, tels que la prise de décision, la résolution de problèmes ou la créativité. Comprendre comment ces propriétés cérébrales changent dans différents contextes pourrait offrir de nouvelles perspectives sur la nature de la cognition et sur la façon dont le cerveau s’adapte à un large éventail de défis mentaux.
Malgré ses limites, l’étude offre un aperçu convaincant de la manière dont le cerveau s’organise pour répondre aux exigences de tâches complexes. Les résultats suggèrent que la capacité d’adaptation du cerveau ne se résume pas seulement à activer davantage de zones ou à travailler plus dur, mais implique plutôt d’affiner ses schémas d’activité pour équilibrer flexibilité et efficacité.
À long terme, cette voie de recherche pourrait aider les scientifiques à mieux comprendre comment le cerveau soutient les fonctions cognitives de haut niveau et ce qui se passe lorsque ces processus s’interrompent, comme dans des conditions telles que la démence ou un traumatisme crânien. En identifiant les mécanismes qui permettent au cerveau d’optimiser son activité pour différentes tâches, les chercheurs pourraient éventuellement développer de nouvelles interventions ou de nouveaux traitements pour soutenir la santé cognitive et le rétablissement.
« Nous sommes profondément curieux de comprendre les questions fondamentales sur le fonctionnement de notre cerveau et sur ce qui fait de nous ce que nous sommes. Ce domaine de travail n’est qu’une infime partie d’une littérature beaucoup plus vaste visant à découvrir la base neuronale de la pensée », a déclaré Manning. « Mon site Web est www.context-lab.com. Il contient des liens vers toutes les publications, données et logiciels de mon laboratoire, ainsi que des cours ouverts qui pourraient intéresser les personnes souhaitant en savoir plus sur ce sujet.
L’étude, «La cognition de haut niveau est soutenue par des modèles d’activité cérébrale riches en informations mais compressibles”, a été rédigé par Lucy LW Owen et Jeremy R. Manning.
