Un minuscule fragment de cerveau humain, à peine plus gros qu’un grain de sable, a suffi à produire 1,4 pétaoctet de données. En 2024, des chercheurs de l’université Harvard et de Google Research ont publié une reconstruction en trois dimensions d’environ un millimètre cube de cortex temporal humain, avec un niveau de détail allant jusqu’aux synapses.
Ce petit volume contient environ 57 000 cellules, 150 millions de synapses et 230 millimètres de vaisseaux sanguins. Il ne s’agit donc pas, contrairement à ce que certaines formulations ont pu laisser entendre, d’une carte complète du cerveau humain, mais d’un fragment microscopique reconstruit à une résolution nanométrique. À lui seul, il donne déjà une idée de l’incroyable complexité du cerveau.
Une section complète du fragment de cortex temporal humain étudié dans le projet H01. L’échantillon a été découpé en 5 019 sections d’environ 33,9 nm d’épaisseur. Crédit : H01 dataset, Lichtman Laboratory (Harvard University) et Connectomics at Google ; Shapson-Coe et al., Science 384, eadk4858 (2024), CC BY 4.0.
À retenir
- Les chercheurs ont reconstruit environ 1 mm³ de cortex temporal humain, et non un cerveau entier.
- L’échantillon contient environ 57 000 cellules, 150 millions de synapses et 230 mm de vaisseaux sanguins.
- Les données représentent environ 1,4 pétaoctet, soit 1,4 million de gigaoctets.
- Le tissu provenait d’une patiente de 45 ans opérée pour une épilepsie.
- La microscopie électronique et des outils de machine learning ont permis de reconstruire et d’analyser les structures en trois dimensions.
- Les données du projet H01 sont accessibles publiquement aux chercheurs.
Un seul millimètre cube de cerveau pour 1,4 pétaoctet de données
Le fragment étudié provenait du cortex temporal d’une femme de 45 ans. Le tissu avait été retiré pendant une intervention chirurgicale destinée à permettre l’accès à un foyer épileptique plus profond. Il a ensuite été rapidement fixé et préparé pour être étudié au microscope électronique.
À l’échelle macroscopique, l’échantillon paraît presque insignifiant : environ un millimètre cube, soit approximativement un millionième du volume d’un cerveau humain adulte.
À l’échelle microscopique, c’est une tout autre histoire.
La reconstruction contient environ :
- 16 000 neurones ;
- 32 000 cellules gliales ;
- 8 000 cellules associées aux vaisseaux sanguins ;
- environ 150 millions de synapses.
Les cellules gliales sont donc environ deux fois plus nombreuses que les neurones dans cet échantillon. Les oligodendrocytes, notamment impliqués dans la formation de la myéline autour des axones, constituent le type de cellule gliale le plus abondant observé par les chercheurs.
L’ensemble représente environ 1,4 pétaoctet de données, soit 1,4 million de gigaoctets. C’est beaucoup pour un morceau de cerveau qui tiendrait largement sur la tête d’une épingle.
Plus de 5 000 tranches observées au microscope électronique
Pour obtenir ce niveau de détail, l’échantillon a été découpé en plus de 5 000 sections ultrafines, d’une épaisseur moyenne d’environ 34 nanomètres.
Chaque tranche a ensuite été photographiée par microscopie électronique. La résolution des images atteignait environ 4 nanomètres par pixel dans le plan de coupe.
Vue du cortex humain à une échelle d’environ 460 µm : les corps cellulaires sont visibles parmi les profils plus clairs des vaisseaux sanguins. Crédit : H01 dataset, Lichtman Laboratory (Harvard University) et Connectomics at Google ; Shapson-Coe et al., Science 384, eadk4858 (2024), CC BY 4.0.
Une fois les milliers d’images acquises, il restait encore à reconstituer correctement le volume en trois dimensions et à identifier les structures qu’il contenait.
C’est là que les outils informatiques développés notamment par Google Research sont intervenus. Des algorithmes de machine learning ont servi à segmenter les structures, reconstruire les cellules et annoter les connexions.
Cela ne signifie pas qu’une intelligence artificielle a « compris le cerveau ». Elle a surtout permis d’automatiser une tâche de reconstruction et de classification qu’il serait pratiquement impossible de réaliser entièrement à la main.
Comme dans d’autres domaines du machine learning, les résultats nécessitent d’ailleurs toujours des vérifications humaines. C’est un problème bien connu : un algorithme peut apprendre à reconnaître des indices inattendus plutôt que le phénomène que l’on pensait lui enseigner, un biais qui rappelle l’effet Clever Hans.
57 000 cellules et près de 150 millions de synapses
La reconstruction permet de naviguer dans le tissu presque comme dans une carte en trois dimensions, depuis l’échelle des couches corticales jusqu’à celle d’une synapse individuelle.
Les chercheurs ont identifié précisément 149 871 669 synapses grâce à leurs outils de classification, dont environ 111 millions considérées comme excitatrices et 38,6 millions comme inhibitrices.
Une synapse correspond à une zone de communication entre deux cellules nerveuses. Le nombre colossal de ces connexions dans seulement un millimètre cube montre pourquoi la cartographie d’un cerveau humain entier à cette résolution représente un défi hors norme.
Comparaison, à la même échelle, d’une synapse excitatrice et d’une synapse inhibitrice observées dans le volume H01. À cette résolution de 4 nm par pixel, la différence de structure entre les deux reste subtile. Crédit : H01 dataset, Lichtman Laboratory (Harvard University) et Connectomics at Google ; Shapson-Coe et al., Science 384, eadk4858 (2024), CC BY 4.0.
Des connexions neuronales parfois étonnamment puissantes
L’une des observations les plus intrigantes concerne la force de certaines connexions.
Chaque neurone reçoit des milliers de connexions, généralement constituées d’un petit nombre de synapses. Mais les chercheurs ont découvert quelques connexions beaucoup plus importantes, avec jusqu’à une cinquantaine de synapses entre un même axone et sa cellule cible.
Ces connexions très fortes sont rares et leur fonction précise reste inconnue. Il serait donc prématuré de les associer directement à un souvenir, un réflexe ou un apprentissage particulier.
L’intérêt de ce type de carte est justement de permettre à d’autres chercheurs d’examiner ces structures plus précisément et de tester de nouvelles hypothèses.
Des structures qui ne ressemblent pas toujours aux schémas des manuels
La reconstruction a aussi révélé plusieurs particularités anatomiques inattendues.
Les chercheurs ont notamment observé que certains neurones excitateurs des couches profondes pouvaient être distingués en fonction de l’orientation de leurs dendrites.
Ils ont également repéré des axones formant des structures en boucles ou en verticilles particulièrement complexes.
Reconstruction d’un « axon whorl », une structure inhabituelle dans laquelle un axone forme des boucles et des enroulements complexes dans le fragment de cortex humain H01. La fonction de ces structures reste inconnue. Crédit : H01 dataset, Lichtman Laboratory (Harvard University) et Connectomics at Google ; Shapson-Coe et al., Science 384, eadk4858 (2024), CC BY 4.0.
Ces formes ne signifient pas nécessairement qu’un nouveau type de neurone a été découvert. Elles montrent surtout que l’architecture réelle du cortex peut être beaucoup moins régulière que les schémas simplifiés utilisés pour l’enseignement.
Les axones et les dendrites n’ont pas le même rôle
La reconstruction permet également de distinguer avec une grande précision les différentes parties des neurones.
Les dendrites reçoivent principalement les signaux provenant d’autres cellules. Les axones, eux, conduisent généralement le signal électrique du neurone vers ses cellules cibles.
Autour de certains axones se trouve une gaine de myéline, produite notamment par les oligodendrocytes, qui permet une propagation plus rapide du signal électrique.
Coupe d’un axone myélinisé dans le cortex humain : la myéline apparaît sous la forme d’un anneau sombre compact autour de l’axone. À cette résolution, les différentes lamelles de myéline ne peuvent pas être distinguées individuellement. Crédit : H01 dataset, Lichtman Laboratory (Harvard University) et Connectomics at Google ; Shapson-Coe et al., Science 384, eadk4858 (2024), CC BY 4.0.
Cette complexité anatomique n’est qu’une partie du problème. Le cerveau sélectionne également en permanence les informations qu’il reçoit. Certains phénomènes perceptifs très simples montrent déjà à quel point notre système nerveux filtre ce qui nous entoure, comme dans l’effet Troxler.
Une carte anatomique, pas une explication du fonctionnement du cerveau
La reconstruction H01 est parfois présentée comme une « carte du cerveau humain ». L’expression est spectaculaire, mais elle mérite d’être précisée.
Cette carte décrit essentiellement l’organisation anatomique et les connexions physiques d’un morceau de cortex. Elle ne permet pas de savoir directement ce que pensait la patiente, où se trouvait un souvenir précis ou comment une décision particulière était produite.
Elle constitue en revanche une formidable base de données pour étudier la connectomique, la discipline qui cherche à comprendre l’organisation des connexions entre cellules nerveuses.
Les chercheurs ont d’ailleurs rendu les données accessibles publiquement afin que d’autres équipes puissent les explorer.
Pourquoi cartographier tout le cerveau humain reste hors de portée
Le cerveau humain contient environ 86 milliards de neurones et un nombre de synapses estimé à des dizaines, voire des centaines de milliers de milliards.
Si un seul millimètre cube nécessite déjà 1,4 pétaoctet, reconstruire l’intégralité d’un cerveau humain à la même résolution demanderait des capacités de stockage, de calcul et d’imagerie gigantesques.
La connectomique a cependant énormément progressé depuis les premières cartes neuronales complètes.
En 1986, les chercheurs avaient cartographié le système nerveux de Caenorhabditis elegans, un petit ver comportant seulement quelques centaines de neurones. Depuis, des connectomes beaucoup plus complexes ont été obtenus chez d’autres espèces.
Les équipes impliquées dans ces recherches travaillent notamment sur des volumes cérébraux de souris, un modèle essentiel pour étudier l’organisation des circuits neuronaux chez les mammifères.
Une avancée qui montre surtout tout ce qu’il reste à comprendre
Le plus impressionnant dans cette reconstruction n’est peut-être pas ce qu’elle explique déjà, mais ce qu’elle révèle de la quantité d’informations encore à analyser.
Un fragment de cerveau représentant environ un millionième de l’organe contient déjà des dizaines de milliers de cellules et près de 150 millions de synapses.
La neuroscience moderne dispose désormais d’outils capables d’observer le cerveau à une précision inimaginable il y a quelques décennies. Le contraste est assez saisissant avec certaines anciennes tentatives de mesurer les capacités mentales, comme le phrénomètre électrique Lavery, censé autrefois déterminer l’intelligence et le caractère à partir de mesures du crâne.
Le cerveau, lui, continue manifestement à résister aux raccourcis.
Sources pour aller plus loin
- Shapson-Coe et al. — A petavoxel fragment of human cerebral cortex reconstructed at nanoscale resolution, Science, 2024
- Google Research — A petavoxel fragment of human cerebral cortex reconstructed at nanoscale resolution
- Google Research — Ten years of neuroscience at Google yields maps of human brain
- H01 Release — A Browsable Petascale Reconstruction of the Human Cortex
- H01 Release — données publiques et licence CC BY 4.0
- NIH — Unseen details of human brain structure revealed