Cervelet, Apprentissage moteur, Modèle interne, Potentiel d'action complexe, Imagerie calcique

Le rôle du cervelet dans le contrôle moteur et l'apprentissage, tel que proposé par la théorie de Marr-Albus-Ito, souligne son implication dans la détection d'erreurs et l'affinement des commandes motrices à l'aide de modèles internes. Le modèle classique postule que la présence d'une erreur sensorimotrice est signalée par des potentiels d'action complexes (CS), qui entraînent une dépression à long terme (LTD) au niveau des synapses entre les fibres parallèles et les cellules de Purkinje (PF-PC). Cependant, une représentation binaire de l'erreur n'explique pas adéquatement l'adaptation comportementale observée. Les paradigmes d'apprentissage dépendants du cervelet établis démontrent systématiquement une adaptation motrice essai par essai, nécessitant des informations sur la direction et la taille de l'erreur. Nous avons trouvé des populations de cellules de Purkinje (PC), organisées en bandes parasagittales, qui montrent une modulation synchronisée des CS, codant le signe et l'ampleur de l'erreur sensorimotrice. La découverte d'une modulation bidirectionnelle des CS fournit une fonction de perte plausible pour guider l'apprentissage supervisé. Les paradigmes d'apprentissage cérébelleux établis ne sont pas compatibles avec les rongeurs, excluant ainsi l'utilisation d'outils génétiques et de techniques d'enregistrement de pointe. Pour combler ce manque, nous introduisons le paradigme du joystick, une nouvelle tâche comportementale chez les rongeurs. Les animaux ont été entraînés à positionner un tube distributeur de récompense en contrôlant un joystick, et ont répondu aux perturbations du tube introduites par l'expérimentateur. Nous avons utilisé la microscopie par excitation à deux photons (2PSLM) pour enregistrer simultanément l'activité des CS dans les PC exprimant GCaMP8m pendant que les animaux adaptaient leur comportement en réponse à de nouvelles dynamiques sensorimotrices.