Des cellules cérébrales humaines individuelles calculent comme des réseaux de neurones artificiels profonds, selon les scientifiques

Pendant des décennies, les neuroscientifiques ont expliqué la supériorité cognitive humaine par le simple nombre — environ 100 milliards de neurones reliés par des billions de connexions. Une nouvelle étude majeure de l'Université hébraïque de Jérusalem, publiée dans les <em>Proceedings of the National Academy of Sciences</em>, remet en question cette hypothèse en démontrant que les neurones corticaux humains individuels sont eux-mêmes des machines de calcul extraordinaires.

L'équipe de recherche, dirigée par les professeurs Idan Segev et Mickey London, ainsi que par les doctorants Ido Aizenbud et Daniela Yoeli, a développé une méthode innovante pour quantifier la complexité computationnelle d'un seul neurone. Ils ont utilisé une modélisation informatique avancée combinée à l'intelligence artificielle : en mesurant le degré de sophistication qu'un réseau de neurones artificiel devait atteindre pour reproduire le comportement entrée-sortie d'un neurone biologique, ils ont pu déduire la puissance de calcul propre à ce neurone. Plus le modèle d'IA requis était complexe, plus la cellule biologique était puissante.

Les résultats ont été frappants. Les neurones corticaux humains, avec leurs arborisations dendritiques richement ramifiées et leurs propriétés électriques distinctives, effectuaient des calculs comparables à ceux de réseaux de neurones profonds entiers — et non de simples interrupteurs marche-arrêt. Cette capacité était significativement supérieure à celle observée dans les neurones d'autres mammifères étudiés dans des conditions comparables.

Pour la santé cérébrale et la longévité, ces résultats ont des implications importantes. Si les neurones individuels contribuent à ce point à la sophistication computationnelle, préserver leur intégrité structurelle — en particulier l'arborisation dendritique et la transmission des signaux électriques — devient une priorité pour maintenir la fonction cognitive avec l'âge. La neurodégénérescence liée à l'âge pourrait donc représenter une perte de puissance de calcul cellulaire, et pas seulement une perte du nombre de neurones. Les interventions ciblant la santé des dendrites, la plasticité synaptique et l'énergétique neuronale pourraient s'avérer plus efficaces qu'on ne le pensait auparavant.

Des réserves demeurent. Il s'agit d'une étude computationnelle et de modélisation ; elle ne teste pas directement la cognition comportementale. Les comparaisons entre espèces nécessitent des contrôles méthodologiques rigoureux. Traduire ces découvertes en stratégies concrètes de lutte contre le vieillissement ou de préservation cognitive nécessitera des travaux expérimentaux et cliniques supplémentaires.