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Novembre 2006 - Portrait de chercheur : Christophe POUZAT
Christophe Pouzat est chargé de recherches CNRS et responsable d’une équipe au sein du laboratoire de Physiologie Cérébrale de l’université René Descartes – Paris V, Faculté de Médecine rue des St Pères. Son projet : « Parallélisation d'une méthode de Monte Carlo pour l’analyse des pics d’activité électrique cérébrale et le développement d'un outil d’analyse pour les neurosciences et les maladies neuromusculaires », consiste à mettre au point des outils informatiques pour trier automatiquement les potentiels d’action électrique des neurones dans le cerveau et plus récemment des motoneurones commandant les muscles.
Quel est votre parcours professionnel ?
Christophe Pouzat : J’ai commencé par faire des études de physique puis je me suis orienté vers la biologie, plus spécifiquement vers la neurobiologie. Après avoir fait une thèse au Max Planck Institut für Biophysikalische Chemie de Göttingen en Allemagne, je suis parti travailler deux ans à l’Institute of Technology de Pasadena aux Etats-Unis. A cette occasion, j’ai développé les enregistrements extracellulaires multiples dans le premier relai neuronal olfactif chez le criquet ainsi que les méthodes d’analyses requises. C’est à ce moment-là que j’ai réalisé que je ne voulais pas passer mon temps à mesurer manuellement des potentiels d’action et qu’il fallait donc mettre au point un système automatisé ! Aujourd’hui, je continue à développer ce projet d’automatisation au sein du laboratoire parisien que j’ai rejoint en janvier 2001.
Christophe Pouzat : J’ai commencé par faire des études de physique puis je me suis orienté vers la biologie, plus spécifiquement vers la neurobiologie. Après avoir fait une thèse au Max Planck Institut für Biophysikalische Chemie de Göttingen en Allemagne, je suis parti travailler deux ans à l’Institute of Technology de Pasadena aux Etats-Unis. A cette occasion, j’ai développé les enregistrements extracellulaires multiples dans le premier relai neuronal olfactif chez le criquet ainsi que les méthodes d’analyses requises. C’est à ce moment-là que j’ai réalisé que je ne voulais pas passer mon temps à mesurer manuellement des potentiels d’action et qu’il fallait donc mettre au point un système automatisé ! Aujourd’hui, je continue à développer ce projet d’automatisation au sein du laboratoire parisien que j’ai rejoint en janvier 2001.
Pouvez-vous décrire ce projet ?
C. P. : L’enregistrement extracellulaire des potentiels d’action des neurones présente le grand avantage d’être une méthode non invasive. En revanche, son interprétation est complexe car les électrodes captent l’activité de plusieurs neurones. Chaque électrode collecte un signal qui est un mélange des potentiels d’action des différents neurones. Le tri a pour objectif de reconstituer l’activité de chacun des neurones vue par chaque électrode. C’est un peu comme si on dissémine des micros au milieu d’une foule de gens qui parlent de manière indisciplinée car tous en même temps. Pour reconstruire le discours de chaque personne, il faut identifier l’individu grâce à différents critères, par exemple en repérant s’il a une voix aigue ou grave, s’il parle plus ou moins fort, plus ou moins vite, en continue ou ponctuellement, mais aussi en fonction de sa position géographique par rapport aux micros. En incluant ces nombreux paramètres dans un algorithme, on peut “trier” les discours des personnes pour reconstituer le discours de chacune d’entre elles. On peut de même trier de manière automatique les potentiels d’action des neurones. La contrepartie de ce système est qu’il nécessite de nombreux calculs. Des algorithmes étaient déjà disponibles chez les physiciens et les statisticiens pour résoudre ce type de problèmes et mon travail a donc consisté, en collaboration avec Jean Diebolt du Laboratoire d’Analyse et de Mathématiques Appliquées, CNRS UMR 8050, université de Marne-la-Vallée et Pascal Viot du Laboratoire de Physique Théorique des Liquides, CNRS UMR 7600, université Pierre et Marie Curie, Paris V, à développer une méthode de tri des potentiels d’action (logiciel téléchargeable SpikeOMatic).
C. P. : L’enregistrement extracellulaire des potentiels d’action des neurones présente le grand avantage d’être une méthode non invasive. En revanche, son interprétation est complexe car les électrodes captent l’activité de plusieurs neurones. Chaque électrode collecte un signal qui est un mélange des potentiels d’action des différents neurones. Le tri a pour objectif de reconstituer l’activité de chacun des neurones vue par chaque électrode. C’est un peu comme si on dissémine des micros au milieu d’une foule de gens qui parlent de manière indisciplinée car tous en même temps. Pour reconstruire le discours de chaque personne, il faut identifier l’individu grâce à différents critères, par exemple en repérant s’il a une voix aigue ou grave, s’il parle plus ou moins fort, plus ou moins vite, en continue ou ponctuellement, mais aussi en fonction de sa position géographique par rapport aux micros. En incluant ces nombreux paramètres dans un algorithme, on peut “trier” les discours des personnes pour reconstituer le discours de chacune d’entre elles. On peut de même trier de manière automatique les potentiels d’action des neurones. La contrepartie de ce système est qu’il nécessite de nombreux calculs. Des algorithmes étaient déjà disponibles chez les physiciens et les statisticiens pour résoudre ce type de problèmes et mon travail a donc consisté, en collaboration avec Jean Diebolt du Laboratoire d’Analyse et de Mathématiques Appliquées, CNRS UMR 8050, université de Marne-la-Vallée et Pascal Viot du Laboratoire de Physique Théorique des Liquides, CNRS UMR 7600, université Pierre et Marie Curie, Paris V, à développer une méthode de tri des potentiels d’action (logiciel téléchargeable SpikeOMatic).
D’où l’intérêt de Décrypthon ?
C. P. : Décrypthon nous offre la puissance de calcul nécessaire à l’analyse avec cet algorithme des enregistrements des potentiels d’action sur plusieurs heures de plusieurs électrodes. Pour utiliser Décrypthon de manière optimale, nous avons dû modifier légèrement notre algorithme afin que les ordinateurs n’aient pas à “se parler”, car cela les ralentirait. Ainsi, les enregistrements sont “coupés” en petits bouts puis répartis dans les ordinateurs pour y être analysés. En d’autres termes, toutes les machines font le même travail mais sur des enregistrements différents.
C. P. : Décrypthon nous offre la puissance de calcul nécessaire à l’analyse avec cet algorithme des enregistrements des potentiels d’action sur plusieurs heures de plusieurs électrodes. Pour utiliser Décrypthon de manière optimale, nous avons dû modifier légèrement notre algorithme afin que les ordinateurs n’aient pas à “se parler”, car cela les ralentirait. Ainsi, les enregistrements sont “coupés” en petits bouts puis répartis dans les ordinateurs pour y être analysés. En d’autres termes, toutes les machines font le même travail mais sur des enregistrements différents.
En quoi vos travaux intéressent-ils les maladies neuromusculaires ?
C. P. : Comme les neurophysiologistes, les neurologues enregistrent des potentiels d’actions, simplement ces derniers sont engendrés par les motoneurones qui commandent les fibres musculaires et non par des neurones. Pour poser leur diagnostic, ils doivent donc mesurer et analyser ces potentiels d’action ; ce qu’ils font actuellement manuellement. Devant ces similitudes, nous avons eu l’idée de leur proposer d’appliquer aux électromyogrammes le système d’automatisation du tri des potentiels d’action que nous utilisons pour nos travaux. Pour l’instant, nous adaptons le programme aux caractéristiques musculaires. Une fois que ce dernier sera opérationnel, nous élaborerons un portail Internet accessible aux neurologues qui leur permettra d’obtenir les mesures de leurs électromyogrammes sans avoir à gérer la partie informatique du système.
C. P. : Comme les neurophysiologistes, les neurologues enregistrent des potentiels d’actions, simplement ces derniers sont engendrés par les motoneurones qui commandent les fibres musculaires et non par des neurones. Pour poser leur diagnostic, ils doivent donc mesurer et analyser ces potentiels d’action ; ce qu’ils font actuellement manuellement. Devant ces similitudes, nous avons eu l’idée de leur proposer d’appliquer aux électromyogrammes le système d’automatisation du tri des potentiels d’action que nous utilisons pour nos travaux. Pour l’instant, nous adaptons le programme aux caractéristiques musculaires. Une fois que ce dernier sera opérationnel, nous élaborerons un portail Internet accessible aux neurologues qui leur permettra d’obtenir les mesures de leurs électromyogrammes sans avoir à gérer la partie informatique du système.
