Les personnes intelligentes réfléchissent-elles plus vite ?
Les résultats sont intéressants pour la planification du traitement
Des chercheurs du BIH et de la Charité - Universitätsmedizin Berlin, en collaboration avec un collègue de Barcelone, ont fait la découverte surprenante que les participants ayant des scores d'intelligence plus élevés n'étaient plus rapides que lorsqu'ils s'attaquaient à des tâches simples, alors qu'ils mettaient plus de temps à résoudre des problèmes difficiles que les sujets ayant des scores de QI moins élevés. Dans les simulations cérébrales personnalisées des 650 participants, les chercheurs ont pu déterminer que les cerveaux présentant une synchronisation réduite entre les zones cérébrales "sautent littéralement aux conclusions" lorsqu'ils prennent des décisions, au lieu d'attendre que les régions cérébrales en amont puissent achever les étapes de traitement nécessaires à la résolution du problème.
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En fait, les modèles cérébraux des participants ayant obtenu les meilleurs résultats ont également eu besoin de plus de temps pour résoudre des tâches difficiles, mais ils ont commis moins d'erreurs. Les scientifiques viennent de publier leurs résultats dans la revue Nature Communications.
Le cerveau humain compte environ 100 milliards de neurones. Chacun d'entre eux est connecté à environ 1 000 neurones voisins ou distants. Ce réseau insondable est la clé des capacités étonnantes du cerveau, mais c'est aussi ce qui rend si difficile la compréhension de son fonctionnement.
Petra Ritter, chef de la section de simulation cérébrale à l'Institut de santé de Berlin (BIH) et au département de neurologie et de neurologie expérimentale de la Charité - Universitätsmedizin Berlin, simule le cerveau humain à l'aide d'ordinateurs. "Nous voulons comprendre comment les processus de prise de décision du cerveau fonctionnent et pourquoi des personnes différentes prennent des décisions différentes", explique-t-elle en décrivant le projet actuel.
Des modèles cérébraux personnalisés
Pour simuler les mécanismes du cerveau humain, Mme Ritter et son équipe utilisent des données numériques provenant d'examens du cerveau tels que l'imagerie par résonance magnétique (IRM), ainsi que des modèles mathématiques basés sur des connaissances théoriques des processus biologiques. Il en résulte d'abord un modèle "général" du cerveau humain. Les scientifiques affinent ensuite ce modèle en utilisant des données provenant de personnes individuelles, créant ainsi des "modèles cérébraux personnalisés".
Pour la présente étude, les scientifiques ont travaillé avec les données de 650 participants au Human Connectome Project, une initiative américaine qui étudie les connexions neuronales dans le cerveau humain depuis septembre 2010. "C'est le bon équilibre entre l'excitation et l'inhibition des neurones qui influence la prise de décision et permet plus ou moins à une personne de résoudre des problèmes", explique Mme Ritter. Son équipe connaissait les résultats des participants à des tests cognitifs approfondis et leur QI.
Les cerveaux artificiels se comportent comme leurs homologues biologiques
"Nous pouvons reproduire l'activité des cerveaux individuels de manière très efficace", explique Mme Ritter. "Nous avons découvert que ces cerveaux in silico se comportent différemment les uns des autres - et de la même manière que leurs homologues biologiques. Nos avatars virtuels correspondent aux performances intellectuelles et aux temps de réaction de leurs analogues biologiques".
Il est intéressant de noter que les cerveaux "plus lents" des humains et des modèles étaient plus synchronisés, c'est-à-dire qu'ils étaient en phase les uns avec les autres. Cette meilleure synchronisation a permis aux circuits neuronaux du lobe frontal de retarder les décisions plus longtemps que les cerveaux moins bien coordonnés. Les modèles ont révélé comment une coordination temporelle réduite fait que les informations nécessaires à la prise de décision ne sont ni disponibles au moment voulu, ni stockées dans la mémoire de travail.
Rassembler des preuves prend du temps - et conduit à des décisions correctes
Les examens IRM fonctionnels à l'état de repos ont montré que les personnes qui résolvaient les problèmes plus lentement présentaient une connectivité fonctionnelle moyenne plus élevée, ou synchronie temporelle, entre leurs régions cérébrales. En effectuant des simulations cérébrales personnalisées sur les 650 participants, les chercheurs ont pu déterminer que les cerveaux présentant une connectivité fonctionnelle réduite "sautent littéralement aux conclusions" lorsqu'ils prennent des décisions, au lieu d'attendre que les régions cérébrales situées en amont aient achevé les étapes de traitement nécessaires à la résolution du problème.
Les participants ont été invités à identifier des règles logiques dans une série de modèles. Dans la vie de tous les jours, une tâche facile consisterait à freiner rapidement à un feu rouge, tandis qu'une tâche difficile exigerait de trouver méthodiquement le meilleur itinéraire sur une carte routière. Dans le modèle, il y a une compétition entre les différents groupes neuronaux impliqués dans une décision, les groupes neuronaux pour lesquels il y a le plus de preuves l'emportant. Or, dans le cas de décisions complexes, ces preuves ne sont souvent pas assez claires pour permettre une prise de décision rapide, ce qui oblige littéralement les groupes neuronaux à tirer des conclusions hâtives.
La synchronisation, c'est-à-dire la formation de réseaux fonctionnels dans le cerveau, modifie les propriétés de la mémoire de travail et donc la capacité à "supporter" des périodes prolongées sans décision", explique Michael Schirner, auteur principal de l'étude et chercheur dans le laboratoire de Ritter. "Dans les tâches plus difficiles, vous devez stocker les progrès antérieurs dans la mémoire de travail pendant que vous explorez d'autres pistes de solution et que vous les intégrez les unes aux autres. Cette collecte de preuves en faveur d'une solution particulière peut parfois prendre plus de temps, mais elle permet également d'obtenir de meilleurs résultats. Nous avons pu utiliser le modèle pour montrer comment l'équilibre excitation-inhibition au niveau global de l'ensemble du réseau cérébral affecte la prise de décision et la mémoire de travail au niveau plus granulaire des groupes neuronaux individuels".
Des résultats intéressants pour la planification des traitements
Mme Ritter se réjouit que les résultats observés sur les "avatars cérébraux" informatisés correspondent à ceux observés chez de "vrais" sujets sains. Après tout, son principal intérêt est d'aider les patients atteints de maladies neurodégénératives telles que la démence et la maladie de Parkinson. "La technologie de simulation utilisée dans cette étude a fait des progrès considérables et peut être utilisée pour améliorer la planification personnalisée in silico des interventions chirurgicales et médicamenteuses ainsi que la stimulation cérébrale thérapeutique. Par exemple, un médecin peut déjà utiliser une simulation informatique pour évaluer quelle intervention ou quel médicament serait le plus efficace pour un patient donné et aurait le moins d'effets secondaires."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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