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Pendant des années, les scientifiques ont estimé que cette organisation dépendait principalement de signaux chimiques échangés entre les cellules. Cependant, ces signaux perdent de leur force sur de longues distances, ce qui représente une difficulté pour les structures de grande taille comme le cerveau en développement.
Des chercheurs du Cold Spring Harbor Laboratory ont par conséquent exploré une piste différente. Ils se sont demandé si l'histoire familiale des cellules, ou leur lignée, jouait un rôle clé dans leur placement. L'idée repose sur le fait que les cellules issues d'un même ancêtre ont tendance à rester voisines au fil des divisions, un peu comme les membres d'une famille s'installent souvent dans la même région.
Pour tester cette hypothèse, l'équipe a d'abord conçu un modèle mathématique. Ce modèle montre comment des structures organisées peuvent émerger simplement à partir des relations de parenté entre les cellules, sans nécessiter de communication à longue portée. Par la suite, ils ont examiné l'expression des gènes dans des cerveaux de souris en développement.
Les observations sur les souris ont été complétées par des expériences sur des poissons-zèbres, confirmant que le modèle s'applique à des cerveaux de tailles différentes. Les résultats indiquent que les signaux chimiques et les mécanismes liés à la lignée agissent conjointement pour guider les cellules vers leur emplacement correct.
Cette découverte pourrait avoir des répercussions au-delà du domaine des neurosciences. Elle pourrait nous en apprendre sur la croissance d'autres tissus, comme certaines tumeurs, où les cellules se multiplient de manière désorganisée. De plus, elle inspire la conception de systèmes d'intelligence artificielle capables de s'auto-répliquer et de transmettre des informations d'une génération à l'autre.
Les neuroscientifiques ont suivi les motifs d'expression génique dans deux régions adjacentes du cerveau du poisson-zèbre, colorées en rouge et bleu.
Crédit: Zador lab/CSHL
La manière dont une structure aussi élaborée que le cerveau se construit à partir d'une seule cellule offre aussi des pistes de recherche sur l'origine de l'intelligence.
Le rôle de la lignée cellulaire dans l'organisation tissulaire
La notion de lignée cellulaire désigne la relation de parenté entre les cellules issues d'une même cellule originelle, ou progénitrice. Au cours du développement, chaque division cellulaire crée des cellules filles qui héritent non seulement du matériel génétique, mais aussi, selon cette nouvelle théorie, d'une information positionnelle liée à leur ascendance.
Contrairement aux signaux chimiques qui doivent voyager à travers le tissu, cette information positionnelle basée sur la lignée est intrinsèque aux cellules. Elle émerge des schémas de division et de migration: les cellules provenant d'une même lignée ont une forte probabilité de rester spatialement proches les unes des autres au fur et à mesure que l'organe se développe. Ce mécanisme permet une organisation à grande échelle sans nécessiter de coordination centrale détaillée.
Cette perspective transforme notre compréhension de la morphogenèse, le processus par lequel les tissus prennent leur forme. Elle indique que des règles simples de parenté et de proximité peuvent générer des structures extrêmement ordonnées et fonctionnelles, comme le cerveau, à partir d'un état initial très simple.
Inspirations biologiques pour l'intelligence artificielle
Les principes découverts dans le développement cérébral, comme la transmission d'information par la lignée, ouvrent des voies de recherche pour l'intelligence artificielle. En particulier, ils intéressent le domaine des systèmes auto-réplicatifs et évolutifs, où des agents artificiels doivent se multiplier et s'organiser de manière autonome.
Dans ces systèmes, l'idée est d'incorporer un mécanisme où une 'génération' d'agents transmet non seulement des données, mais aussi un contexte ou une 'position' fonctionnelle à la génération suivante. Cela pourrait permettre à des réseaux d'agents de développer une organisation détaillée et spécialisée sans programmation explicite pour chaque individu.
Cette approche, dite bio-inspirée, cherche à imiter les processus efficaces observés dans la nature. Elle contraste avec les méthodes traditionnelles d'IA qui reposent souvent sur une architecture fixe et une centralisation des décisions.
En étudiant comment le cerveau réalise cette prouesse, les informaticiens peuvent concevoir des algorithmes plus robustes et adaptatifs. Ces systèmes pourraient, à terme, mieux gérer des tâches dans des environnements changeants ou inconnus, en héritant et en adaptant les 'savoirs' de leurs prédécesseurs de manière distribuée.