Étude multimodale de la consolidation d’habiletés motrices à l’aide de l’IRMf et de l’EEG
Notice bibliographique
Résumé
La consolidation est le processus qui transforme une nouvelle trace mnésique labile en une autre plus stable et plus solide. Une des tâches utilisées en laboratoire pour l’exploration de la consolidation motrice dans ses dimensions comportementale et cérébrale est la tâche d’apprentissage de séquences motrices. Celle-ci consiste à reproduire une même série de mouvements des doigts, apprise de manière implicite ou explicite, tout en mesurant l’amélioration dans l’exécution. Les études récentes ont montré que, dans le cas de l’apprentissage explicite de cette tâche, la consolidation de la trace mnésique associée à cette nouvelle habileté dépendrait du sommeil, et plus particulièrement des fuseaux en sommeil lent. Et bien que deux types de fuseaux aient été décrits (lents et rapides), le rôle de chacun d’eux dans la consolidation d’une séquence motrice est encore mal exploré. En effet, seule une étude s’est intéressée à ce rôle, montrant alors une implication des fuseaux rapides dans ce processus mnésique suite à une nuit artificiellement altérée. D’autre part, les études utilisant l’imagerie fonctionnelle (IRMf et PET scan) menées par différentes équipes dont la notre, ont montré des changements au niveau de l’activité du système cortico-striatal suite à la consolidation motrice. Cependant, aucune corrélation n’a été faite à ce jour entre ces changements et les caractéristiques des fuseaux du sommeil survenant au cours de la nuit suivant un apprentissage moteur. Les objectifs de cette thèse étaient donc: 1) de déterminer, à travers des enregistrements polysomnographiques et des analyses corrélationnelles, les caractéristiques des deux types de fuseaux (i.e. lents et rapides) associées à la consolidation d’une séquence motrice suite à une nuit de sommeil non altérée, et 2) d’explorer, à travers des analyses corrélationnelles entre les données polysomnographiques et le signal BOLD (« Blood Oxygenated Level Dependent »), acquis à l’aide de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), l’association entre les fuseaux du sommeil et les activations cérébrales suite à la consolidation de la séquence motrice. Les résultats de notre première étude ont montré une implication des fuseaux rapides, et non des fuseaux lents, dans la consolidation d’une séquence motrice apprise de manière explicite après une nuit de sommeil non altérée, corroborant ainsi les résultats des études antérieures utilisant des nuits de sommeil altérées. En effet, les analyses statistiques ont mis en évidence une augmentation significative de la densité des fuseaux rapides durant la nuit suivant l’apprentissage moteur par comparaison à la nuit contrôle. De plus, cette augmentation corrélait avec les gains spontanés de performance suivant la nuit. Par ailleurs, les résultats de notre seconde étude ont mis en évidence des corrélations significatives entre l’amplitude des fuseaux de la nuit expérimentale d’une part et les gains spontanés de performance ainsi que les changements du signal BOLD au niveau du système cortico-striatal d’autre part. Nos résultats suggèrent donc un lien fonctionnel entre les fuseaux du sommeil, les gains de performance ainsi que les changements neuronaux au niveau du système cortico-striatal liés à la consolidation d’une séquence motrice explicite. Par ailleurs, ils supportent l’implication des fuseaux rapides dans ce type de consolidation ; ceux-ci aideraient à l’activation des circuits neuronaux impliqués dans ce processus mnésique et amélioreraient par la même occasion la consolidation motrice liée au sommeil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».