• Neurologie: le cerveau humain serait doté d'un détecteur de corrélations multisensorielles! ____¤202206

     

    Une étude, dont les résultats intitulés "Multisensory correlation computations in the human brain identified by a time-resolved encoding model" ont été publiés dans la revue Nature Communications, a conduit à suggérer l'existence d'un détecteur de corrélations multisensorielles dans le cerveau humain.

     

    Relevons tout d'abord que "à chaque instant, le cerveau reçoit des informations sensorielles qu'il doit fusionner (intégrer) ou différencier (dissocier)": par exemple, un cerveau qui voit un oiseau et entend son chant déduit, par intégration multisensorielle, que ces deux stimulations ont une cause unique (par inférence causale), tandis que un cerveau qui voit un chat et entend simultanément un oiseau, doit dissocier les informations visuelles et auditives en deux représentations distinctes.

     

    Pour expliquer cette capacité à attribuer une représentation à deux sources sensorielles, qui ont ou non la même origine, les neurobiologistes "avancent l'hypothèse que notre cerveau est bayésien". Autrement dit, il évalue en permanence "la probabilité des différentes causes possibles de ce qu'il est en train d'observer". Néanmoins, cette approche bayésienne a l'inconvénient d'être statique et "de ce fait, les mécanismes neuronaux qui permettent d'intégrer ou de dissocier des informations lors de l'analyse de scènes complexes restent largement inconnus".

     

    Dans ce contexte, comme "un certain nombre de données montrent que l'intégration multisensorielle est d'autant plus performante que les signaux d'entrée sont corrélés dans le temps et dans l'espace", un algorithme dynamique, appelé « détecteur de corrélations multisensorielles » pourrait constituer un bon modèle d'intégration des informations par les neurones (via une inférence causale) et de ségrégation (via un ordre temporel).

     

    L'étude ici présentée, relayée par le CEA, "a voulu tester les deux dynamiques neuronales prédites par le modèle qui expliquent respectivement l'intégration et la ségrégation des signaux multisensoriels" en développant "des tests combinés à une neuroimagerie non invasive à haute résolution temporelle (magnétoencéphalographie ou MEG)". Concrètement, les participants dont l'activité cérébrale était enregistrée par MEG durant toute la durée de la tâche, "devaient juger si des séquences de signaux auditifs et visuels provenaient de la même source (inférence causale) ou si une modalité sensorielle précédait l'autre (ordre temporel)".

     

    Il est ainsi apparu "que le détecteur de corrélation multisensorielle explique bien les jugements d'inférence causale et d'ordre temporel", car il y a "une forte adéquation entre l'activité cérébrale dans les cortex temporo-pariétaux et le détecteur de corrélation multisensorielle" et il existe "une asymétrie dans la qualité de cette adéquation, qui est meilleure pendant la tâche d'inférence causale que pendant la tâche de jugement de l'ordre temporel".

     

    Au bout du compte, ces résultats "suggèrent l'existence d'un détecteur de corrélations multisensorielles dans le cerveau humain, ce qui explique comment et pourquoi l'inférence causale est déterminée par la corrélation temporelle des signaux multisensoriels".

     

     

     

     


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