Dynamique des Réseaux de l'Apprentissage Procédural
Network dynamics for procedural learning

Notre équipe vise à comprendre les principes biologiques et algorithmiques qui sous-tendent le contrôle moteur et l'apprentissage procédural dans des conditions normales et pathologiques (comme la maladie de Parkinson, les dystonies ou l'épilepsie). Nous étudions les propriétés des réseaux de neurones dans divers circuits cérébraux reliant les zones du cortex aux ganglions de la base et au cervelet chez un large éventail d'espèces (incluant les tritons, les oiseaux chanteurs, les rongeurs et les primates). La nature ambitieuse de nos recherches pour comprendre la dynamique complexe des réseaux de neurones nécessite le développement constant de méthodes innovantes, à la fois expérimentales : enregistrements électrophysiologiques/optiques in vivo à grande échelle couplés à des perturbations spécifiques des circuits cibles (techniques d’opto/pharmacogénétiques et manipulations comportementales), et théoriques : analyse et simulations de modèles réalistes. Notre équipe s'appuie également sur de fortes interactions entre les scientifiques effectuant de la recherche fondamentale et les cliniciens travaillant à l'hôpital avec des patients dans le but ultime de faire avancer l'impact translationnel de nos découvertes.