TEDSalon London Spring 2011
Neil Burgess: How your brain tells you where you are
Neil Burgess: Comment votre cerveau vous dit où vous êtes
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Comment vous rappelez-vous où vous avez garé votre voiture? Comment savez vous si vous allez dans la bonne direction? Le neurologue Neil Burgess étudie les mécanismes nerveux qui cartographient l'espace autour de nous, et comment ils sont liés à la mémoire et à l'imagination.
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
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00:15
When we park in a big parking lot,
0
0
2000
Quand nous nous garons dans un grand parking,
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
2000
2000
comment nous rappelons nous où nous avons garé notre voiture?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
4000
3000
Voici le problème que rencontre Homer.
00:22
And we're going to try to understand
3
7000
2000
Et nous allons essayer de comprendre
00:24
what's happening in his brain.
4
9000
2000
ce qui se passe dans son cerveau.
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
11000
2000
Nous commencerons donc par l'hippocampe, représenté en jaune,
00:28
which is the organ of memory.
6
13000
2000
qui est l'organe de la mémoire.
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
15000
2000
Si cette zone est endommagée, comme dans le cas d'Alzheimer,
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
8
17000
2000
vous ne pouvez pas souvenir de choses telles que l'endroit où vous avez garé votre voiture.
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
9
19000
2000
Son nom vient du latin "cheval des mers",
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which it resembles.
10
21000
2000
auquel il ressemble.
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
23000
2000
Et comme le reste du cerveau, il est fait de neurones.
00:40
So the human brain
12
25000
2000
Donc le cerveau humain
00:42
has about a hundred billion neurons in it.
13
27000
2000
compte environ une centaine de milliards de neurones.
00:44
And the neurons communicate with each other
14
29000
3000
Et les neurones communiquent entre eux
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
15
32000
2000
en envoyant de petites impulsions ou pointes d'électricité
00:49
via connections to each other.
16
34000
2000
via les connexions qu'ils ont entre eux.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
17
36000
3000
L'hippocampe est formé de deux couches de cellules,
00:54
which are very densely interconnected.
18
39000
2000
qui sont étroitement interconnectées.
00:56
And scientists have begun to understand
19
41000
2000
Et les scientifiques commencent à comprendre
00:58
how spatial memory works
20
43000
2000
comment la mémoire spatiale fonctionne
01:00
by recording from individual neurons
21
45000
2000
en enregistrant à partir de neurones isolés
01:02
in rats or mice
22
47000
2000
chez les rats ou les souris
01:04
while they forage or explore an environment
23
49000
2000
pendant qu'ils cherchent ou explorent leur environnement
01:06
looking for food.
24
51000
2000
à la recherche de nourriture.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
53000
3000
Nous allons donc imaginer que nous enregistrons à partir d'un seul neurone
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
56000
3000
dans l'hippocampe de ce rat ici.
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
59000
2000
Et quand il produit une petite pointe d'électricité,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
61000
3000
il y aura un point rouge et un clic.
01:19
So what we see
29
64000
2000
Donc ce que nous voyons
01:21
is that this neuron knows
30
66000
2000
c'est que ce neurone sait
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
68000
3000
quand le rat va dans une zone particulière de son environnement.
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
71000
2000
Et il le signale au reste du cerveau
01:28
by sending a little electrical spike.
33
73000
3000
en envoyant une petite décharge électrique.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
76000
3000
Nous pourrions donc montrer que le taux de décharge de ce neurone
01:34
as a function of the animal's location.
35
79000
2000
comme étant fonction de la localisation de l'animal.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
81000
2000
Et si nous enregistrons depuis de nombreux neurones différents,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
83000
2000
nous verrons que ces différents neurones émettent
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
85000
2000
quand l'animal va dans différentes parties de son environnement,
01:42
like in this square box shown here.
39
87000
2000
comme dans cette boite carrée montrée ici.
01:44
So together they form a map
40
89000
2000
Ensemble ils forment donc une carte
01:46
for the rest of the brain,
41
91000
2000
pour le reste du cerveau,
01:48
telling the brain continually,
42
93000
2000
qui dit continuellement au cerveau,
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
95000
2000
"Où suis-je maintenant dans mon environnement?"
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
97000
3000
Les cellules de localisation sont aussi trouvées chez les humains.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
100000
2000
Les patients épileptiques ont parfois besoin
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
102000
3000
que l'activité électrique de leur cerveau soit contrôlée.
02:00
And some of these patients played a video game
47
105000
2000
Et certains de ces patients ont joué à un jeu vidéo
02:02
where they drive around a small town.
48
107000
2000
où ils conduisent dans une petite ville.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
109000
3000
Et les cellules de localisation dans leur hippocampe émettent, deviennent actives,
02:07
start sending electrical impulses
50
112000
3000
commencent à envoyer des impulsions électriques
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
115000
3000
à chaque fois qu'ils conduisent dans un endroit particulier de cette ville.
02:13
So how does a place cell know
52
118000
2000
Donc comment une cellule de localisation sait-elle
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
120000
3000
où le rat ou la personne se trouve dans son environnement?
02:18
Well these two cells here
54
123000
2000
Ces deux cellules ici
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
125000
2000
nous montrent que les frontières de cet environnement
02:22
are particularly important.
56
127000
2000
sont particulièrement importantes.
02:24
So the one on the top
57
129000
2000
Celle du haut
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
131000
2000
aime émettre quelque part à mi-chemin entre les murs
02:28
of the box that their rat's in.
59
133000
2000
de la boite dans laquelle se trouve leur rat.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
135000
3000
Et quand on grandit la boite, la zone de décharge s'agrandit.
02:33
The one below likes to fire
61
138000
2000
Celle du bas aime émettre
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
140000
3000
dès qu'il y a un mur à proximité au Sud.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
143000
2000
Et si vous mettez un autre mur dans la boite,
02:40
then the cell fires in both place
64
145000
2000
alors les cellules émettent aux deux endroits
02:42
wherever there's a wall to the south
65
147000
2000
à chaque fois qu'il y a un mur au Sud
02:44
as the animal explores around in its box.
66
149000
3000
quand l'animal explore sa boite.
02:48
So this predicts
67
153000
2000
Ceci prédit donc
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
155000
2000
que ressentir les distances et les directions des frontières autour de vous --
02:52
extended buildings and so on --
69
157000
2000
les bâtiments étendus et autres --
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
159000
3000
est particulièrement important pour l'hippocampe.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
162000
2000
Et ainsi, dans les données d'entrée de l'hippocampe,
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
164000
2000
on trouve des cellules qui projettent dans l'hippocampe,
03:01
which do respond exactly
73
166000
2000
qui répondent exactement
03:03
to detecting boundaries or edges
74
168000
3000
à la détection de limites ou de bords
03:06
at particular distances and directions
75
171000
2000
à des distances et des directions particulières
03:08
from the rat or mouse
76
173000
2000
du rat ou de la souris
03:10
as it's exploring around.
77
175000
2000
pendant son exploration.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
177000
2000
Donc la cellule sur la gauche, vous pouvez voir
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
179000
2000
qu'elle émet dès que l'animal s'approche
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
181000
3000
d'un mur ou d'une limite à l'Est,
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
184000
3000
que ce soit le bord ou le mur d'une boite carrée
03:22
or the circular wall of the circular box
82
187000
2000
ou le mur circulaire de la boite circulaire
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
189000
3000
ou même le bord d'une table, autour de laquelle les animaux courent.
03:27
And the cell on the right there
84
192000
2000
Et la cellule sur la droite
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
194000
2000
émet dès qu'il y a une frontière au sud,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
196000
2000
que ce soit le bord de la table ou un mur
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
198000
3000
ou même l'espace entre deux tables qui sont séparées.
03:36
So that's one way in which we think
88
201000
2000
C'est donc une des façons dont nous pensons
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
203000
3000
que les cellules de localisation déterminent où se trouve l'animal quand il explore son environnement.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
206000
3000
Nous pouvons aussi tester où nous pensons que les objets se trouvent,
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
209000
3000
comme ce poteau de but, dans des environnements simples --
03:47
or indeed, where your car would be.
92
212000
2000
ou bien sûr, où se trouverait votre voiture.
03:49
So we can have people explore an environment
93
214000
3000
Nous pouvons ainsi faire explorer un environnement à des gens
03:52
and see the location they have to remember.
94
217000
3000
et voir l'endroit qu'ils doivent mémoriser.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
220000
2000
Et alors, si nous les mettons de nouveau dans cet environnement,
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
222000
2000
ils sont généralement assez bons pour mettre un indicateur
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
224000
3000
là où ils pensent que le drapeau ou leur voiture était.
04:02
But on some trials,
98
227000
2000
Mais dans certains tests,
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
229000
2000
nous avons changé la forme et la taille de l'environnement
04:06
like we did with the place cell.
100
231000
2000
comme nous avons fait avec la cellule de localisation.
04:08
In that case, we can see
101
233000
2000
Dans ce cas, nous pouvons voir
04:10
how where they think the flag had been changes
102
235000
3000
comment l'endroit où ils pense que le drapeau était change
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
238000
3000
en fonction de la manière dont vous changez la forme et la taille de l'environnement.
04:16
And what you see, for example,
104
241000
2000
Et ce que vous voyez, par exemple,
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
243000
3000
si le drapeau était où se trouve cette croix dans un petit environnement carré,
04:21
and then if you ask people where it was,
106
246000
2000
et quand vous demandez aux gens où il était,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
248000
2000
mais que vous avez rendu l'environnement plus gros,
04:25
where they think the flag had been
108
250000
2000
où ils pensent que le drapeau était
04:27
stretches out in exactly the same way
109
252000
2000
se décale exactement de la même façon
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
254000
2000
que l'endroit où la cellule émet se décale.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
256000
2000
C'est comme si vous vous rappeliez où se trouvait le drapeau
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
258000
3000
en stockant le schéma de décharge de toutes vos cellules de localisation
04:36
at that location,
113
261000
2000
à cet endroit,
04:38
and then you can get back to that location
114
263000
2000
et qu'alors vous retourniez à cet endroit
04:40
by moving around
115
265000
2000
en vous déplaçant
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
267000
2000
de manière à correspondre au mieux au schéma de décharge de vos cellules de localisation
04:44
with that stored pattern.
117
269000
2000
et au schéma enregistré.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
271000
3000
Cela vous guide vers l'endroit dont vous voulez vous souvenir.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
274000
3000
Mais nous savons aussi où nous sommes à travers le mouvement.
04:52
So if we take some outbound path --
120
277000
2000
Donc si nous prenons un chemin qui nous éloigne --
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
279000
2000
peut-être que nous sommes garés et que nous nous sommes égarés --
04:56
we know because our own movements,
122
281000
2000
nous savons grâce à nos propres mouvements,
04:58
which we can integrate over this path
123
283000
2000
que nous intégrons sur ce chemin
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
285000
2000
approximativement quelle est la direction à prendre pour revenir.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
287000
4000
Et les cellules de localisation reçoivent aussi ce type d'intégration de chemin
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
291000
3000
d'un type de cellule appelées cellule de grille.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
294000
2000
Les cellules de grille se trouvent, encore,
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
296000
2000
dans les données d'entrée de l'hippocampe,
05:13
and they're a bit like place cells.
129
298000
2000
et elles sont un peu comme les cellules de localisation.
05:15
But now as the rat explores around,
130
300000
2000
Mais maintenant quand le rat explore son environnement,
05:17
each individual cell fires
131
302000
2000
chaque cellule émet
05:19
in a whole array of different locations
132
304000
3000
dans toute une série d'endroits différents
05:22
which are laid out across the environment
133
307000
2000
qui sont répartis dans l'environnement
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
309000
3000
dans une grille triangulaire étonnamment régulière.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
314000
3000
Et si vous enregistrez à partir de plusieurs cellules de grille --
05:32
shown here in different colors --
136
317000
2000
représentées ici de différentes couleurs --
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
319000
3000
chacune a un motif de décharge en forme de grille dans l'environnement,
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
322000
3000
et chaque motif en forme de grille est légèrement décalé
05:40
relative to the other cells.
139
325000
2000
par rapport aux autres cellules.
05:42
So the red one fires on this grid
140
327000
2000
Donc la rouge décharge sur cette grille
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
329000
3000
et la verte sur celle-ci et la bleue sur celle-là.
05:47
So together, it's as if the rat
142
332000
3000
Et ensemble, c'est comme si le rat
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
335000
2000
pouvait mettre une grille virtuelle des lieux de décharge
05:52
across its environment --
144
337000
2000
sur son environnement --
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
339000
3000
un peu comme les lignes de latitude et de longitude que vous trouvez sur une carte,
05:57
but using triangles.
146
342000
2000
mais en utilisant des triangles.
05:59
And as it moves around,
147
344000
2000
Et quand il se déplace,
06:01
the electrical activity can pass
148
346000
2000
l'activité électrique peut passer
06:03
from one of these cells to the next cell
149
348000
2000
d'une de ces cellules à la cellule suivante
06:05
to keep track of where it is,
150
350000
2000
pour suivre où il se trouve,
06:07
so that it can use its own movements
151
352000
2000
et utiliser ses propres mouvements
06:09
to know where it is in its environment.
152
354000
2000
pour savoir où il est dans son environnement.
06:11
Do people have grid cells?
153
356000
2000
Est-ce que les gens ont des cellules de grille?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
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358000
2000
Et bien comme les motifs de décharge en forme de grille
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have the same axes of symmetry,
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360000
2000
ont le même axes de symétrie,
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the same orientations of grid, shown in orange here,
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362000
3000
les même orientations de grille, indiquées en orange ici,
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it means that the net activity
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365000
2000
cela signifie que l'activité du réseau
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of all of the grid cells in a particular part of the brain
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367000
3000
de toutes les cellules de grille dans une partie particulière du cerveau
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should change
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370000
2000
devrait changer
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according to whether we're running along these six directions
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372000
2000
selon que l'on parcoure ces six directions
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or running along one of the six directions in between.
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374000
3000
ou que l'on parcoure selon une de ces six directions intermédiaire.
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So we can put people in an MRI scanner
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377000
2000
Nous pouvons donc mettre les gens dans un scanner IRM
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and have them do a little video game
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379000
2000
et les faire jouer à un petit jeu vidéo
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like the one I showed you
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381000
2000
comme celui que je vous ai montré
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and look for this signal.
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383000
2000
et chercher ce signal.
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And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
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385000
3000
Et alors vous le voyez dans le cortex entorhinal humain
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which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
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388000
3000
qui est la partie du cerveau où vous voyez les cellules de grille chez les rats.
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So back to Homer.
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391000
2000
Donc revenons à Homer.
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He's probably remembering where his car was
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393000
2000
Il se rappelle probablement où sa voiture était
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in terms of the distances and directions
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395000
2000
en termes de distances et de directions
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to extended buildings and boundaries
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397000
2000
par rapport aux bâtiments étendus et aux frontières
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around the location where he parked.
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399000
2000
autour de l'endroit où il s'est garé.
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And that would be represented
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401000
2000
Et cela serait représenté
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by the firing of boundary-detecting cells.
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403000
2000
par la décharge de cellules de détection des frontières.
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He's also remembering the path he took out of the car park,
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405000
3000
Il se rappelle aussi le chemin qu'il a pris en sortant du parking,
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which would be represented in the firing of grid cells.
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408000
3000
ce qui serait représenté par la décharge de cellules de grille.
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Now both of these kinds of cells
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411000
2000
Maintenant ces deux types de cellules
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can make the place cells fire.
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413000
2000
peuvent faire émettre les cellules de localisation.
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And he can return to the location where he parked
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415000
2000
Et il peut retourner à l'endroit où il s'est garé
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by moving so as to find where it is
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417000
3000
en se déplaçant de façon à trouver l'endroit où elle est
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that best matches the firing pattern
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420000
2000
qui correspond le mieux au motif de décharge
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of the place cells in his brain currently
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422000
2000
actuel des cellules de localisation dans son cerveau
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with the stored pattern where he parked his car.
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424000
3000
et au motif enregistré quand il a garé sa voiture.
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And that guides him back to that location
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427000
2000
Et ça le ramène à cet endroit
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irrespective of visual cues
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429000
2000
indépendamment des repères visuels
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like whether his car's actually there.
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431000
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comme de savoir si sa voiture est là.
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Maybe it's been towed.
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433000
2000
Peut-être qu'elle a été remorquée.
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But he knows where it was, so he knows to go and get it.
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435000
3000
Mais il sait où elle était, donc il sait y aller et la récupérer.
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So beyond spatial memory,
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438000
2000
Donc au-delà de la mémoire spatiale,
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if we look for this grid-like firing pattern
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440000
2000
si nous cherchons ce motif de décharge en forme de grille
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throughout the whole brain,
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442000
2000
à travers tout le cerveau,
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we see it in a whole series of locations
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444000
3000
nous le voyons dans toute une série d'endroits
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which are always active
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447000
2000
qui sont toujours actifs
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when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
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449000
2000
quand nous faisons toutes sortes de taches de mémoire autobiographique ,
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like remembering the last time you went to a wedding, for example.
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451000
3000
comme se rappeler la dernière fois que nous sommes allés à un mariage par exemple.
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So it may be that the neural mechanisms
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454000
2000
Donc peut-être que les mécanismes neuronaux
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for representing the space around us
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456000
3000
pour représenter l'espace autour de nous
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are also used for generating visual imagery
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459000
4000
sont aussi utilisés pour générer une imagerie visuelle
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so that we can recreate the spatial scene, at least,
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463000
3000
de manière à pouvoir recréer la scène spatiale, au moins,
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of the events that have happened to us when we want to imagine them.
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466000
3000
des évènements qui nous sont arrivés quand nous voulons les imaginer.
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So if this was happening,
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469000
2000
Donc si cela se produisait,
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your memories could start by place cells activating each other
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471000
3000
vos souvenirs pourraient commencer par des cellules de localisation s'activant les unes les autres
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via these dense interconnections
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474000
2000
via ces interconnections denses
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and then reactivating boundary cells
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476000
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et réactivant alors les cellules frontière
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to create the spatial structure
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478000
2000
pour créer la structure spatiale
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of the scene around your viewpoint.
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480000
2000
de la scène autour de notre point de vue.
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And grid cells could move this viewpoint through that space.
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482000
2000
Et les cellules de grilles pourraient déplacer ce point de vue dans cet espace.
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Another kind of cell, head direction cells,
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484000
2000
Un autre type de cellule, les cellules de direction,
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which I didn't mention yet,
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486000
2000
que je n'ai pas encore mentionnées,
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they fire like a compass according to which way you're facing.
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488000
3000
déchargent comme un compas en fonction de la direction que vous regardez.
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They could define the viewing direction
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491000
2000
Elle peuvent définir la direction de la vue
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from which you want to generate an image for your visual imagery,
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493000
3000
à partir de laquelle vous voulez générer une image pour votre imagerie visuelle,
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so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
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496000
3000
et que vous puissiez imaginer ce qui vous est arrivé quand vous étiez à ce mariage par exemple.
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So this is just one example
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499000
2000
C'est juste un exemple
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of a new era really
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501000
2000
d'une nouvelle ère
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in cognitive neuroscience
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503000
2000
en neuroscience cognitive
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where we're beginning to understand
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où on commence à comprendre
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psychological processes
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les processus psychologiques
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like how you remember or imagine or even think
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tels que comment vous vous souvenez ou imaginez ou même pensez
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in terms of the actions
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512000
2000
en termes d'actions
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of the billions of individual neurons that make up our brains.
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514000
3000
des milliards de neurones individuels qui constituent vos cerveaux.
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
Merci beaucoup.
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(Applause)
223
519000
3000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - NeuroscientistAt University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.
Why you should listen
Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?
To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.
A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.
Neil Burgess | Speaker | TED.com