arithmétique « étonnamment simple » de l’odorat

Sentez une tasse de café.

Sentez-le à l’intérieur ou à l’extérieur; été ou hiver; dans un café avec un scone ; dans une pizzeria avec du pepperoni – même dans une pizzeria avec un scone ! – le café sent le café.

Pourquoi d’autres odeurs ou différents facteurs environnementaux ne « gênent-ils pas », pour ainsi dire, l’expérience de sentir des odeurs individuelles ? Des chercheurs de la McKelvey School of Engineering de l’Université de Washington à St. Louis se sont tournés vers leur sujet de recherche de confiance, le criquet, pour le découvrir.

Raman

Ce qu’ils ont trouvé était « étonnamment simple », selon Barani Raman, professeur de génie biomédical. Leurs résultats ont été publiés dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences des États-Unis d’Amérique.

Raman et ses collègues travaillent avec des criquets depuis des années, observant leur cerveau et leurs comportements liés à l’odorat dans le but de concevoir des criquets renifleurs de bombes. En cours de route, ils ont réalisé des gains substantiels dans la compréhension des mécanismes en jeu dans l’odorat des criquets.

Pour comprendre comment un criquet peut reconnaître systématiquement les odeurs quel que soit le contexte, ils se sont inspirés d’Ivan Pavlov. Comme les chiens de Pavlov, les criquets étaient entraînés à associer une odeur à la nourriture, leur préférence étant un brin d’herbe. Après avoir passé une journée sans nourriture, un criquet a été exposé à une bouffée d’odeur (une bouffée d’hexanol ou d’acétate d’isoamyle), puis a reçu un brin d’herbe. En seulement six présentations de ce type, le criquet a appris à ouvrir ses palpes (appendices sensoriels près de la bouche) dans l’attente d’une collation après avoir simplement senti le « odorant d’entraînement ». Tout comme nous reconnaissons le café, le criquet entraîné pouvait reconnaître l’odeur et ne laissait pas d’autres facteurs gêner.

À ce stade, les chercheurs ont commencé à examiner quels neurones se déclenchaient lorsque le criquet était exposé à l’odeur dans différentes conditions, y compris en conjonction avec d’autres odeurs, dans des conditions humides ou sèches, lorsqu’ils étaient affamés ou entièrement nourris, entraînés ou non entraînés, et pour des durées différentes.

Dans différentes circonstances, il s’est avéré que les chercheurs ont vu des schémas très incohérents de neurones activés même si les palpes de criquet s’ouvraient à chaque fois. “Les réponses neuronales étaient très variables”, a déclaré Raman. « Cela semblait être en contradiction avec ce que les criquets faisaient, sur le plan comportemental. »

Des capteurs surveillent l’activité neuronale, décodant les substances odorantes présentes dans l’environnement des criquets. (Photo : Barani Raman)
Criquets cyborg renifleurs de bombes

Une étude a révélé que les criquets peuvent rapidement faire la distinction entre les différentes odeurs d’explosifs

Comment des réponses neuronales variables pourraient-elles produire un comportement cohérent ou stable ? Pour sonder cela, les chercheurs se sont tournés vers un algorithme d’apprentissage automatique. « Nous voulions voir si, étant donné ces modèles de réponse neuronale variables, pouvons-nous prédire le comportement des criquets ? » dit Raman. « La réponse était oui, nous pouvons. »

L’algorithme s’est avéré très simple à interpréter. Il a exploité deux types fonctionnels de neurones : il y a les neurones ON, qui sont activés lorsqu’un odorant est présent, et il y a les neurones OFF, qui sont réduits au silence lorsqu’un odorant est présent mais deviennent activés après la fin de la présentation de l’odeur.

« Vous pouvez considérer les neurones ON comme véhiculant une” preuve “de la présence d’une odeur et les neurones OFF comme” une preuve contre “la présence de cette odeur”, a déclaré Raman. Pour reconnaître la présence d’un odorant, les chercheurs devaient simplement ajouter des preuves de la présence de l’odorant (c’est-à-dire ajouter les pointes sur tous les neurones ON) et soustraire des preuves contre cette odeur présente (c’est-à-dire ajouter les pointes sur tous les neurones OFF). Si le résultat dépassait un certain seuil, l’apprentissage automatique prédirait que le criquet sentirait l’odeur.

“Nous avons été surpris de constater que cette approche simple est tout ce qui était nécessaire pour reconnaître de manière robuste un odorant”, a déclaré Raman.

Raman a comparé le processus à l’achat d’une chemise. Supposons que vous ayez une liste de qualités que vous recherchez – coton, manches longues, boutonné, couleur unie, peut-être une poche avant pour ranger vos lunettes – et quelques bonnes affaires, telles que le nettoyage à sec uniquement ou les pois.

Vous pouvez avoir de la chance et trouver une chemise qui correspond précisément à ce que vous recherchez. Mais, de manière plus pragmatique, vous feriez un achat tant que la plupart des fonctionnalités que vous recherchez sont présentes et que la majorité des fonctionnalités qui brisent les affaires ne sont pas présentes.

Trouver les fonctionnalités que vous souhaitez est similaire aux informations véhiculées par les neurones ON. L’absence de deal breakers est similaire au silence des neurones OFF. Tant que suffisamment de neurones ON qui sont généralement activés par un odorant se sont déclenchés – et la plupart des neurones OFF ne l’ont pas fait – il serait prudent de prédire que le criquet ouvrira ses palpes en prévision d’une friandise herbeuse.


Cette recherche a été soutenue par NSF CAREER Award (No. 1453022); National Science Foundation, subvention de recherche collaborative en neurosciences computationnelles (n° 1724218); Subvention de l’Institut d’intégration de la biologie de la National Science Foundation (n° 2021795) ; et Office of Naval Research Grant (n° N000141912049).

La McKelvey School of Engineering de l’Université Washington à St. Louis promeut la recherche indépendante et l’éducation en mettant l’accent sur l’excellence scientifique, l’innovation et la collaboration sans frontières. McKelvey Engineering propose des programmes de recherche et d’études supérieures de premier ordre dans tous les départements, en particulier en génie biomédical, en génie de l’environnement et en informatique, et possède l’un des programmes de premier cycle les plus sélectifs du pays. Avec 140 professeurs à temps plein, 1 387 étudiants de premier cycle, 1 448 étudiants diplômés et 21 000 anciens élèves vivants, nous travaillons à résoudre certains des plus grands défis de la société ; préparer les étudiants à devenir des leaders et à innover tout au long de leur carrière ; et être un catalyseur de développement économique pour la région de Saint-Louis et au-delà.

 
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