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Publié le 19 octobre 2025 à 02h17. Une nouvelle modélisation informatique du cerveau, combinant données biologiques et imagerie cérébrale, permet de mieux comprendre les mécanismes à l’œuvre dans les troubles psychiatriques et ouvre la voie à des traitements plus ciblés.

• Des chercheurs ont développé un modèle informatique du cerveau, appelé Liens Cog, capable de simuler la prise de décision et l’adaptation aux changements.
• Ce modèle a révélé un rôle clé du thalamus médiodorsal dans la coordination entre les systèmes d’apprentissage flexibles et habituels du cerveau.
• Des études complémentaires par IRM ont confirmé ces prédictions chez des participants humains jouant à un jeu aux règles changeantes.

Chaque jour, notre cerveau prend des milliers de décisions dans un contexte d’incertitude. La plupart du temps, il s’agit d’intuitions justes, mais lorsque la capacité à évaluer le contexte ou à donner du sens aux informations faiblit, nos pensées et nos comportements peuvent dérailler. C’est ce qui se produit dans divers troubles psychiatriques, du trouble déficitaire de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) à la schizophrénie, où le cerveau peut mal évaluer la quantité de preuves nécessaires avant d’agir ou ne pas s’adapter aux nouvelles données.

Selon Michael Halassa, professeur de neurosciences à la faculté de médecine de l’Université Tufts, « l’incertitude est intrinsèque au fonctionnement du cerveau. Imaginez des groupes de neurones qui “votent”, certains étant optimistes, d’autres pessimistes. Nos décisions reflètent la moyenne de ces votes. » Lorsqu’un tel équilibre est perturbé, le cerveau peut mal interpréter le monde, attribuant trop d’importance à des événements aléatoires, comme dans la schizophrénie, ou se figer dans des schémas rigides, comme dans le trouble obsessionnel-compulsif.

Comprendre ces dysfonctionnements a longtemps représenté un défi pour les scientifiques. Le cerveau communique à travers le langage complexe des neurones individuels. Or, l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), l’outil couramment utilisé pour étudier l’activité cérébrale humaine, ne mesure que les variations du flux sanguin, et non l’activité électrique des cellules cérébrales elles-mêmes.

Pour combler cette lacune, les chercheurs combinent désormais les connaissances issues d’études sur les cellules individuelles chez les animaux, l’imagerie cérébrale humaine et l’observation des comportements. Ils ont développé un nouveau type de modèle informatique, basé sur des principes biologiques réels, capable de simuler la manière dont les circuits cérébraux prennent des décisions et s’adaptent lorsque les règles changent. Ce modèle, baptisé Liens Cog, intègre le réalisme biologique dans sa conception, reflétant la manière dont les cellules cérébrales sont connectées et la façon dont elles attribuent de la valeur à des observations souvent ambiguës et incomplètes de l’environnement.

Contrairement à de nombreux systèmes d’intelligence artificielle qui fonctionnent comme des « boîtes noires », Liens Cog permet aux chercheurs de comprendre précisément comment ses neurones virtuels relient la structure au fonctionnement. Ils peuvent ainsi cartographier la manière dont ce cerveau virtuel apprend de l’expérience et s’adapte aux nouvelles informations.

Une étude publiée le 16 octobre dans Communications Nature, menée par Michael Halassa et ses collègues du Massachusetts Institute of Technology (MIT), a utilisé Liens Cog pour explorer la coordination de la pensée flexible par les circuits cérébraux. Ce modèle, comparable à un simulateur de vol pour le cerveau, a permis aux chercheurs de tester ce qui se passe lorsque des circuits décisionnels clés dysfonctionnent. En affaiblissant la connexion virtuelle entre deux régions cérébrales simulées – le cortex préfrontal et le thalamus médiodorsal – le système a adopté un mode d’apprentissage plus lent et plus axé sur les habitudes. Ce résultat suggère que cette connexion est essentielle à l’adaptabilité.

Pour vérifier si ces prédictions étaient valables chez l’homme, l’équipe a mené une étude complémentaire par IRM, supervisée par Burkhard Pléger de l’Université de la Ruhr à Bochum et Michael Halassa. Des volontaires ont participé à un jeu dont les règles changeaient de manière imprévisible. Comme prévu, le cortex préfrontal était impliqué dans la planification, tandis que le striatum, une région cérébrale profonde, guidait les habitudes. Cependant, le thalamus médiodorsal s’activait lorsque les joueurs réalisaient que les règles avaient changé et ajustaient leur stratégie.

L’imagerie a confirmé les prédictions du modèle : le thalamus médiodorsal agit comme un point de liaison entre les deux principaux systèmes d’apprentissage du cerveau – flexible et habituel – aidant le cerveau à déterminer quand le contexte a changé et à adapter sa stratégie en conséquence.

Michael Halassa espère que ces recherches jetteront les bases d’une nouvelle approche de la psychiatrie, dans laquelle des modèles informatiques aideront à révéler comment les maladies mentales émergent de changements dans les circuits cérébraux, et à identifier des marqueurs biologiques pour cibler plus précisément les traitements.

« L’une des grandes questions en psychiatrie est de savoir comment relier ce que nous savons de la génétique aux symptômes cognitifs. »

Mine Brabeeba Wang, auteur principal de l’étude Liens Cog et doctorante au MIT

« De nombreuses mutations liées à la schizophrénie affectent les récepteurs chimiques présents dans tout le cerveau », explique Mine Brabeeba Wang. « Les utilisations futures de Liens Cog pourraient nous aider à comprendre comment ces changements moléculaires généralisés pourraient rendre plus difficile pour le cerveau d’organiser l’information et de s’adapter. »