Des scientifiques ont conçu une protéine capable d’enregistrer les signaux chimiques entrants des cellules cérébrales (par opposition à leurs signaux sortants). Ces messages entrants, à peine audibles, correspondent à la libération du neurotransmetteur glutamate, qui joue un rôle critique dans la communication entre les cellules cérébrales mais qui, jusqu’à présent, était extrêmement difficile à capturer.
Pourquoi c’est important
Comprendre le code du cerveau : Les scientifiques peuvent désormais étudier comment les neurones calculent—comment ils intègrent des milliers de signaux entrants et—à partir de ceux-ci—produisent un signal de sortie qui pourrait sous-tendre la décision, la pensée ou la mémoire, décodant ainsi des mystères de longue date sur le cerveau.
De nouvelles voies pour la recherche sur les maladies : La perturbation de la signalisation du glutamate est liée à la maladie d’Alzheimer, la schizophrénie, l’autisme, l’épilepsie, et plus encore. Ces capteurs pourraient aider à découvrir les causes profondes de ces conditions.
Un développement de médicaments plus intelligent : Les laboratoires pharmaceutiques peuvent tester comment de nouveaux traitements affectent l’activité synaptique réelle—accélérant la recherche de meilleures thérapies.
La protéine spéciale que les chercheurs de l’Allen Institute et du HHMI’s Janelia Research Campus ont conçue est un « indicateur moléculaire du glutamate » appelé iGluSnFR4 (prononcé ‘glue sniffer’). Elle est suffisamment sensible pour détecter les signaux entrants les plus ténus entre les neurones du cerveau, offrant une nouvelle manière de déchiffrer et d’interpréter leur cascade complexe d’activité électrique qui sous-tend l’apprentissage, la mémoire et l’émotion. iGluSnFR4 pourrait aider à décoder le langage caché du cerveau et approfondir notre compréhension de son fonctionnement complexe. Cette découverte permet aux chercheurs d’observer les neurones du cerveau communiquer en temps réel. Les résultats viennent d’être publiés dans Nature Methods et pourraient transformer la manière dont la recherche en neuroscience est menée en ce qui concerne la mesure et l’analyse de l’activité neuronale.
Le langage caché du cerveau révélé
Pour comprendre l’importance de cette découverte, il est utile de savoir comment le cerveau fonctionne : des milliards de neurones se « parlent » en envoyant des impulsions électriques le long de leurs axones en forme de branches. Lorsque les signaux électriques atteignent l’extrémité des axones, ils ne peuvent pas franchir l’espace vers la cellule cérébrale suivante, appelée synapse. Au lieu de cela, ils déclenchent la libération de messagers chimiques appelés neurotransmetteurs (le glutamate étant le plus courant et le plus critique pour la mémoire, l’apprentissage et l’émotion) dans la synapse, ce qui provoque la décharge de la cellule cérébrale suivante dans la séquence.
C’est comme une rangée de dominos qui tombent, mais infiniment plus complexe : Chaque neurone reçoit des entrées de milliers d’autres neurones, et ce sont des motifs et des combinaisons spécifiques de ces neurones d’entrée qui déclenchent la décharge du neurone suivant (récepteur). Grâce à cette nouvelle découverte, les scientifiques peuvent désormais identifier les motifs et combinaisons critiques de l’activité des neurones d’entrée qui provoquent la décharge des neurones suivants. Jusqu’à présent, détecter ces signaux entrants dans le tissu cérébral vivant était presque impossible. Les technologies plus anciennes étaient soit trop lentes, soit pas assez sensibles pour capter l’action au niveau d’une seule synapse. Désormais, les chercheurs peuvent entendre toute la conversation plutôt que des fragments.
« C’est comme lire un livre dont tous les mots sont mélangés et ne pas comprendre l’ordre des mots ou comment ils sont arrangés », a déclaré Kaspar Podgorski, Ph.D., auteur principal de l’étude et scientifique senior à l’Allen Institute. « Je pense que ce que nous faisons ici, c’est ajouter les connexions entre ces neurones et, ce faisant, nous comprenons maintenant l’ordre des mots sur les pages et ce qu’ils signifient. »
Avant l’existence de ces capteurs protéiques, les chercheurs ne pouvaient enregistrer que les signaux sortants des cellules cérébrales, laissant la moitié de l’équation de communication (les entrées des cellules) mystérieuse. Les signaux entrants étaient toujours trop faibles et rapides à capter, jusqu’à présent.
« Les neuroscientifiques ont de bonnes façons de mesurer les connexions structurelles entre les neurones, et dans des expériences séparées, nous pouvons mesurer ce que certains neurones du cerveau disent, mais nous n’avons pas été bons pour combiner ces deux types d’informations. Il est difficile de mesurer quels neurones parlent à quels autres neurones », a expliqué Podgorski. « Ce que nous avons inventé ici, c’est un moyen de mesurer les informations qui entrent dans les neurones de différentes sources, et cela a été une partie cruciale manquante à la recherche en neurosciences. »
« Le succès d’iGluSnFR4 découle de notre étroite collaboration entamée au HHMI’s Janelia Research Campus entre l’équipe du projet GENIE et le laboratoire de Kaspar. Cette recherche s’est étendue aux travaux de caractérisation in vivo phénoménaux réalisés par le groupe de dynamique neuronale de l’Allen Institute », a révélé Jeremy Hasseman, Ph.D., scientifique au HHMI’s Janelia Research Campus. « C’était un excellent exemple de collaboration entre laboratoires et instituts pour permettre de nouvelles découvertes en neurosciences. »
Cette découverte supprime un obstacle majeur en neuroscience moderne : l’incapacité de surveiller clairement et de comprendre comment les cellules cérébrales reçoivent l’information. Avec ce puissant nouvel outil disponible pour les chercheurs via Addgene, certains des mystères les plus profonds du cerveau pourraient bientôt être révélés.
Article : Glutamate indicators with increased sensitivity and tailored deactivation rates – Journal : Nature Methods – Méthode : Experimental study – Sujet : Animals – DOI : Lien vers l’étude
Source : Allen Institute













