L’utilisation de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) a permis aux neuroscientifiques d’identifier les régions cérébrales impliquées dans le traitement du langage. Cependant, cette technique présente des limites en termes de résolution, ne permettant pas de distinguer les activités spécifiques des petits groupes de neurones. Pour pallier cette lacune, les chercheurs du MIT ont utilisé une méthode plus précise, en enregistrant directement l’activité électrique du cerveau.
Cette nouvelle approche a permis d’identifier différents groupes de neurones, appelés « fenêtres temporelles », qui semblent traiter des quantités variables de contexte linguistique, allant d’un seul mot à environ six mots. Ces fenêtres temporelles reflètent des fonctions distinctes pour chaque population neuronale, certaines analysant la signification des mots individuels et d’autres interprétant des significations complexes résultant de la combinaison de plusieurs mots.
Les chercheurs ont observé pour la première fois une hétérogénéité au sein du réseau linguistique, mettant en lumière l’existence d’une structure complexe que l’IRMf ne peut pas révéler en raison de la superposition spatiale des populations neuronales. Cette étude, publiée dans le journal « Comportement humain », représente une avancée majeure dans la compréhension du fonctionnement du cerveau lors du traitement du langage.
En comparant les données électriques enregistrées avec un modèle informatique, les chercheurs ont identifié trois groupes de populations neuronales dans les zones de traitement du langage, correspondant à des fenêtres temporelles d’un, quatre ou six mots. Ces découvertes ouvrent de nouvelles perspectives pour étudier les différentes échelles de temps utilisées par le cerveau pour traiter les informations linguistiques.
Cette approche plus précise et détaillée de l’activité neuronale a été rendue possible grâce à l’enregistrement direct de l’activité électrique, une méthode complexe nécessitant l’implantation d’électrodes chez des patients souffrant de maladies neurologiques. Les résultats de cette recherche ont des implications importantes pour la compréhension du fonctionnement du cerveau humain et ouvrent de nouvelles pistes de recherche dans le domaine de la neurologie.
Cette étude a été soutenue par plusieurs institutions de recherche et de financement, démontrant l’importance de la collaboration interdisciplinaire pour faire avancer la recherche en neurosciences. Les prochaines étapes consisteront à explorer en détail les fonctions spécifiques associées à chaque fenêtre temporelle, afin de mieux comprendre le traitement du langage dans le cerveau humain.
En savoir plus : https://news.mit.edu/2024/scientists-find-neurons-process-language-on-different-timescales-0826
