La Marseillaise : En quoi votre modèle décrivant la bi-stabilité d’un neurone -une propriété essentielle à la mémoire de travail– permettrait-il de mieux comprendre certaines maladies comme l’épilepsie ?
Damien Depannemaecker : Cela peut aider à mieux comprendre des dynamiques observées dans ces maladies. Maintenant que nous sommes capables d’implémenter la bi-stabilité dans un circuit électronique, nous pouvons essayer d’implémenter d’autres propriétés dynamiques du neurone typiques de pathologies pour comprendre comment elles émergent et, éventuellement, les traiter. Mais nous sommes encore loin de ces applications thérapeutiques.
C’est un modèle « minimal », c’est-à-dire simple.
En quoi est-ce intéressant ?
D.D. : Cela permet d’avoir une mémoire de travail qui demande peu de ressources en calcul et de l’exploiter dans un circuit électronique. En réalité, dans le cerveau, la mémoire de travail repose sur des mécanismes très complexes qui seraient difficilement transposables dans un circuit électronique pour, par exemple, traiter de l’information. Notre modèle ne décrit pas exactement comment fonctionne la mémoire de travail dans le cerveau, mais il en conserve les éléments minimaux. Nous cherchons ce qui en fait l’essence.
Pourrait-il être encore plus simplifié ?
D.D. : C’est possible. Cela s’appelle s’approcher de la « forme normale » : la forme mathématique la plus simple pour décrire une propriété. Dans ce cas, nous ne décrivons plus vraiment un objet physique réel
–comme un neurone. Nous entrons dans un monde très abstrait.
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