Neuroimagerie des mécanismes d'apprentissage à plusieurs échelles de temps.

 

L'apprentissage est un processus fondamental qui permet aux êtres vivants, y compris les humains, d'acquérir de nouvelles connaissances et compétences. Au cours des dernières décennies, la neuroimagerie a joué un rôle essentiel dans la compréhension des mécanismes cérébraux sous-jacents à l'apprentissage (Smith et al., 2010 ; Squire et al., 2015). Une caractéristique clé de l'apprentissage est sa dynamique temporelle, qui peut varier de courtes échelles de temps, telles que les millisecondes, à des échelles de temps plus longues, allant de quelques secondes à plusieurs années. Dans cet article, nous examinerons l'utilisation de la neuroimagerie pour étudier les mécanismes d'apprentissage à plusieurs échelles de temps, en mettant l'accent sur les techniques et les résultats clés.

Les mécanismes d'apprentissage à courtes échelles de temps : À une échelle de temps très courte, des techniques telles que l'électroencéphalographie (EEG) et la magnétoencéphalographie (MEG) permettent d'analyser les réponses cérébrales en temps réel lors de tâches d'apprentissage (Makeig et al., 2004 ; Hämäläinen et al., 1993). Par exemple, des études ont utilisé l'EEG pour étudier les changements rapides dans l'activité cérébrale lors de l'apprentissage perceptuel, montrant des modulations de la synchronisation des oscillations cérébrales dans des bandes de fréquence spécifiques (van Dijk et al., 2008; Spaak et al., 2014).

Les mécanismes d'apprentissage à échelles de temps intermédiaires : À des échelles de temps intermédiaires, des techniques d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) ont permis d'étudier les changements de connectivité fonctionnelle et structurale associés à l'apprentissage (Dayan et al., 2008; Büchel et al., 2010). Par exemple, des études ont révélé des modifications de la connectivité entre différentes régions cérébrales impliquées dans des tâches d'apprentissage, telles que l'augmentation de la connectivité fonctionnelle entre le cortex préfrontal et le système limbique lors de l'apprentissage émotionnel (Etkin et al., 2011; Phelps et al., 2004).

Les mécanismes d'apprentissage à longues échelles de temps : À des échelles de temps plus longues, l'utilisation de l'IRMf a également permis d'étudier les changements structurels du cerveau associés à l'apprentissage au fil du temps (Draganski et al., 2006; Boyke et al., 2008). Par exemple, des études longitudinales ont montré une augmentation de la densité de matière grise dans des régions cérébrales spécifiques chez les individus qui ont acquis une nouvelle compétence, telle que l'apprentissage d'un instrument de musique (Gaser et al., 2003; Bengtsson et al., 2005). Ces résultats suggèrent une plasticité structurelle du cerveau en réponse à l'apprentissage.

En outre, la neuroimagerie a également permis de mieux comprendre les mécanismes d'apprentissage à différentes échelles de temps en intégrant les données de différentes techniques. Par exemple, des études ont combiné l'IRMf avec l'EEG pour examiner les corrélats neuronaux de l'apprentissage à court terme et à long terme, révélant des changements dynamiques dans l'activité cérébrale à différentes échelles temporelles (Huster et al., 2014; Schabus et al., 2017).

La neuroimagerie offre des opportunités uniques pour étudier les mécanismes d'apprentissage à plusieurs échelles de temps, permettant ainsi de mieux comprendre la dynamique temporelle de l'apprentissage dans le cerveau humain. En combinant différentes techniques d'imagerie et en intégrant des données longitudinales, il est possible d'obtenir une vision plus complète des changements cérébraux qui se produisent lors de l'apprentissage. Ces avancées dans la compréhension de l'apprentissage à plusieurs échelles de temps peuvent avoir des implications importantes dans le développement de stratégies d'enseignement et de thérapies basées sur la plasticité cérébrale.

Philogène Bernadin, Psychologue

Etudiant en Master Neuroscience & Psychology à Tomsk State University dans la Fédération de Russie

Téléphone+50937176232

Email : philogenebernadin@yahoo.fr

Date : 23/05/2023

Références

• Bengtsson SL, Nagy Z, Skare S, Forsman L, Forssberg H, Ullén F. Extensive piano practicing has regionally specific effects on white matter development. Nat Neurosci. 2005;8(9):1148-1150.
• Boyke J, Driemeyer J, Gaser C, Büchel C, May A. Training-induced brain structure changes in the elderly. J Neurosci. 2008;28(28):7031-7035.
• Büchel C, Dolan RJ. Classical fear conditioning in functional neuroimaging. Curr Opin Neurobiol. 2010;20(1):127-132.
• Dayan E, Cohen LG. Neuroplasticity subserving motor skill learning. Neuron. 2011;72(3):443-454.
• Draganski B, Gaser C, Kempermann G, et al. Temporal and spatial dynamics of brain structure changes during extensive learning. J Neurosci. 2006;26(23):6314-6317.
• Etkin A, Egner T, Kalisch R. Emotional processing in anterior cingulate and medial prefrontal cortex. Trends Cogn Sci. 2011;15(2):85-93.