Design of a modular biomimetic neural network for the study of neurodegenerative diseases
Conception d’une plateforme modulable de réseau de neurones biomimétiques pour l’étude des maladies neurodégénératives
Résumé
Neuroscience has been the subject of many studies and has seen new fields of research emerge where technology and biology can be used to find solutions to understand and cure neurological diseases. These illness affect millions of people around the world. The World Health Organization (WHO) predicts a 3 fold increase in the number of patients in the next 30 years.Advances in neuroscience have led to the development of models describing the physiology of neurons and also methods of hardware implementation of these models. Among these methods, neuroprosthesis are devices for restoring certain neuronal functions through communication with the nervous system.This thesis work show that the realization of the biomimetic system was carried out thanks to digital components such as Field Programmable Gate Array (FPGA) which allows to benefit from the flexibility and speed of prototyping of these technologies. The real-time platform of biologically realistic neural networks developed is configurable. It becomes a neuro-computational tool allowing the realization of bio-hybrid experiments for the study of the behavior of the nervous system and more particularly of the neurodegenerative diseases.This work was placed in a larger context. The FPGA digital operator library developed for the platform has been reused for the study of dynamics similar to neural networks such as biochemical network simulation or combinatorial optimization problem solving.
Les neurosciences ont fait l’objet de nombreuses études et ont vu émerger de nouveaux domaines de recherche où la technologie et la biologie peuvent être utilisées en synergie dans le but de trouver des solutions pour comprendre et guérir les maladies neurologiques. Ces maladies affectent des millions de personnes à travers le monde. L’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) prévoit une multiplication par 3 du nombre de malades dans les 30 ans à venir.Les progrès des neurosciences ont permis l’émergence de modèles décrivant la physiologie des neurones et aussi de méthodes d’implémentation matérielle de ces modèles. Parmi ces méthodes, les neuroprothèses sont des dispositifs permettant de rétablir certaines fonctions neuronales grâce à une communication avec le système nerveux. La méthodologie de leur conception implique l’étude du comportement des cellules et la création de plateformes biomimétiques interagissant en temps réel avec les cellules vivantes.Dans ces travaux de thèse, la réalisation du système biomimétique a été menée grâce à des composants numériques tels que les Field Programmable Gate Arrays (FPGA), ce qui permet de bénéficier de la flexibilité et de la rapidité de prototypage de ces technologies. La plateforme temps réel de réseaux de neurones biologiquement réalistes développée est paramétrable. Elle devient ainsi un outil neuro-computationnel permettant la réalisation d’expériences bio-hybrides pour l’étude du comportement du système nerveux et plus particulièrement des maladies neurodégénératives.Ces travaux se sont placés dans un contexte plus large. La bibliothèque d’opérateurs numériques sur FPGA développée pour la plateforme a été réutilisée pour l’étude des dynamiques semblables à celles des réseaux de neurones telles que la simulation de réseaux biochimiques ou la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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