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Thérapie cellulaire et rétinite pigmentaire

S. R. Y. CAJAL, Histologie Du Système Nerveux de l'Homme et Des Vertébrés, Maloine, Paris

On estime à 1,5 million le nombre de personnes atteintes de rétinite pigmentaire, dont 35 000 en France ; cette pathologie dégénérative se caractérise par une perte progressive de la vision jusqu'à la cécité. Son incurabilité est aujourd'hui remise en question par des chercheurs français d'I-Stem, un laboratoire de l'AFM-Téléthon, et de l'Institut de la Vision, dont les travaux ont consisté à injecter dans l'oeil des cellules d'épithélium pigmentaire rétinien (la couche externe et monocellulaire de la rétine), obtenues à partir de cellules souches embryonnaires humaines. L'expérience avait déjà été tentée par une équipe américaine en 2012, mais les cellules étaient alors mises en suspension, ce qui entraînait une durée de vie relativement faible après transplantation.

Les chercheurs ont donc mis au point une sorte de "patch cellulaire" en réunissant des cellules d'épithélium pigmentaire rétinien dérivées de cellules pluripotentes sur une membrane amniotique issue de placenta humain ; pour évaluer l'intérêt de cette technique, le pansement a ensuite été greffé sous la rétine de rats présentant une rétinite pigmentaire héréditaire. Il en résulte, après trois mois d'observation, que ces derniers présentent une bien meilleure acuité visuelle que d'autres animaux auxquels ont été administrées des cellules en suspension.

Suite à ce premier résultat, un essai clinique sera mené au Centre hospitalier national d’ophtalmologie des Quinze-Vingt à Paris, sur quelques patients souffrant d'une certaine forme de rétinite pigmentaire. Cet essai constituera la première thérapie cellulaire destinée à traiter une affection visuelle en France ; c'est d'autant plus ambitieux qu'on sait les difficultés de greffes de cellules chez l'Homme : la tolérance immunitaire et les risques de rejets, ou au contraire la prolifération éventuelle des cellules. Si les résultats sont concluants, cette approche pourra être appliquée à toutes les pathologies dans lesquelles on observe une altération de l’épithélium pigmentaire rétinien, notamment dans la dégénérescence maculaire liée à l'age qui touche plus d'un million de personnes en France.
Publié le 19/01/2018

Pour en savoir plus

  • une vidéo de vulgarisation https://www.youtube.com/watch?v=tRc_fpkP0eo
  • une interview http://www.universcience.tv/video-christelle-monville-et-la-retine-11613.html
  • des cours (vidéos) http://www.istem.eu/savoir-faire/sous-rubrique/

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Vers des réseaux de synapses artificiels
Une synapse électronique capable d'apprentissage a été créée, avec en vue la création de systèmes tels que des caméras économes en énergie.

La mémoire et la synapse

Dans le cerveau, les informations sont transmises par des signaux électriques véhiculés par les neurones. Ces cellules sont connectées entre elles grâce à des synapses, dont les caractéristiques sont modulées en fonction des impulsions qu'elles reçoivent. Ainsi, une stimulation régulière provoque un renforcement des connexions synaptiques dans le temps. Ces modifications moléculaires sont appelées potentialisations à long terme.

Dans l'hippocampe, siège de la mémoire, cette capacité de la synapse à adapter sa résistance participe à la capacité d'apprentissage des êtres vivants. Les neurones de cette zone, très plastiques, renforcent les connexions qui reçoivent des influx nerveux. Cette augmentation de l'efficacité peut durer de plusieurs heures à plusieurs semaines. Dans une démarche de biomimétisme, l'électronique peut reprendre les principes de fonctionnement du vivant pour créer des synapses artificielles.

Le memristor, synapse artificielle

S'inspirant de ce mécanisme, une équipe de scientifiques a créé une synapse artificielle sur une puce électronique, le flux d'électrons jouant le rôle des neurotransmetteurs. Ils ont appliqué le principe du memristor, dont la force de résistance varie en fonction du courant qui le traverse et imite donc le fonctionnement de son équivalent biologique. Le nanocomposant électronique, formé d'une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes, garde en mémoire les tensions électriques qui lui ont été appliquées.

Les scientifiques ont également développé un modèle physique qui explicite cette capacité d'apprentissage autonome et prédit son fonctionnement. Ces travaux ouvrent la voie à la création d'un réseau de synapses moins énergivores que ceux utilisés actuellement dans certains algorithmes de reconnaissance d'images. De plus, l'étude de ces modèles va permettre de créer des architectures électroniques de plus en plus complexes, comme des ensembles de neurones artificiels interconnectés par ces memristors.

Des systèmes d'apprentissage bio-inspirés

De tels réseaux pourraient révolutionner l'apprentissage profond des machines, le deep learning, en devenant l'une des briques d'un futur cerveau artificiel qui répliquerait les capacités d'un cerveau du monde vivant. Ainsi, après avoir étudié ce comportement dynamique à l'échelle d'un memristor, les chercheur·euse·s ont simulé l'apprentissage non-supervisé d'un réseau artificiel composé de quarante-cinq memristors pour la reconnaissance de formes simples.

Ces travaux sont à la base d'un nouveau type de caméra destiné à la reconnaissance de formes en temps réel, qui n'active ses pixels que si la scène présente dans l'angle de vision est modifiée. Les architectures électroniques nouvelles seraient plus efficaces dans les tâches d'apprentissage, non pour remplacer totalement l'architecture traditionnelle des micro-processeurs mais pour les compléter. Dans le cadre du projet européen ULPEC H2020 visant à concevoir une caméra bio-inspirée, les scientifiques du CNRS envisagent de traiter l'information reçue par un réseau de neurones d'environ mille memristors.

En savoir plus

La synapse, sur Le cerveau à tous les niveaux

Fonctionnement d'une synapse, sur Sciences en ligne

Quatre questions sur le cerveau, sur Sciences en ligne

Des machines qui parlent entre elles ?, sur Sciences en ligne

Des synapses électroniques capables d'apprendre : vers un cerveau artificiel ?, communiqué de presse du CNRS

Arthur Jeannot
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