L’étude décrit comment les substances psychédéliques classiques induisent des hallucinations visuelles complexes, générant des perceptions à la fois cohérentes à bas niveau et surréalistes, semblables à des rêves, à un plus haut niveau. Face au manque de modèles mécanistiques concrets expliquant ces phénomènes tout en restant cohérents avec les effets pharmacologiques connus, les auteurs proposent l’“hypothèse onirogène”.
Cette hypothèse postule que les effets perceptuels des psychédéliques résultent d’une action pharmacologique qui induit des états d’activité neuronale très similaires à ceux observés pendant le rêve. Pour simuler ces effets, la recherche utilise des modèles de réseaux neuronaux entraînés avec l’algorithme Wake-Sleep (Veille-Sommeil). Cet algorithme d’apprentissage machine se base sur deux phases : une phase de perception (“veille”) où les entrées sensorielles sont encodées, et une phase générative (“rêve”) où le réseau génère une activité interne. L’action des psychédéliques est simulée en déplaçant partiellement le modèle vers l’état de “sommeil”, ce qui augmente l’influence des connexions descendantes (top-down), en accord avec l’impact des psychédéliques sur les dendrites apicales.
Les résultats de cette manipulation reproduisent plusieurs phénomènes observés expérimentalement, tels que l’émergence d’hallucinations, une augmentation de la variabilité conditionnée par le stimulus, ainsi qu’une forte augmentation de la plasticité synaptique. L’étude fournit également plusieurs prédictions testables pour valider ou invalider l’hypothèse onirogène.
L’étude vise à proposer et explorer un modèle mécanistique pour les effets des substances psychédéliques classiques, appelé l’“hypothèse onirogène”.
L’objectif principal est de démontrer que ces substances induisent un état de conscience semblable au rêve en modifiant l’équilibre entre les voies neuronales ascendantes (bottom-up), qui transmettent l’information sensorielle, et les voies descendantes (top-down), habituellement utilisées pour les séquences de “replay” cérébral. L’étude cherche à simuler cet effet à l’aide de réseaux de neurones artificiels pour reproduire les hallucinations et l’augmentation de la plasticité synaptique observées sous l’influence de ces composés.
- Modèle de base : L’étude utilise des réseaux de neurones artificiels (ANNs) entraînés avec l’algorithme Wake-Sleep (Veille-Sommeil). Ce modèle comporte une voie de “reconnaissance” ascendante (bottom-up) et une voie “générative” descendante (top-down).
- Simulation de l’effet psychédélique : L’effet des substances psychédéliques est modélisé par la manipulation d’un paramètre global, noté α, qui fait varier l’équilibre du réseau entre un état de “veille” (α=0, dominé par les entrées ascendantes) et un état de ‘sommeil’ (α=1, dominé par les entrées descendantes). Une augmentation de α simule une dose croissante de psychédélique.
- Données d’entraînement : Les modèles sont entraînés sur des ensembles de données d’images, notamment MNIST (chiffres manuscrits) et CIFAR10 (images naturelles), pour analyser les hallucinations visuelles.
- Modèles avancés : Pour générer des hallucinations plus complexes et réalistes, l’étude utilise également des modèles pré-entraînés plus puissants, les Very Deep Variational Autoencoders (VDVAE), sur des ensembles de données d’images à plus haute résolution comme Tiny ImageNet et FFHQ-256 (visages humains).
- Analyses : Les effets sont évalués en visualisant l’activité de la couche d’entrée du réseau (simulant la perception), ainsi qu’en mesurant la plasticité synaptique, la variabilité de l’activité neuronale et les corrélations entre les neurones.
- Génération d’hallucinations : Le modèle parvient à reproduire des hallucinations. L’augmentation du paramètre α (dose simulée) déforme progressivement l’entrée visuelle de manière structurée et génère des motifs complexes, même en l’absence de stimulus (condition “yeux fermés”). La nature des hallucinations dépend fortement des données sur lesquelles le réseau a été entraîné.
- Augmentation de la plasticité synaptique : La simulation montre une augmentation significative de la plasticité au niveau des synapses apicales et basales pour des doses intermédiaires (α ≈ 0.5), ce qui est cohérent avec les résultats expérimentaux récents.
- Augmentation de la variabilité neuronale : Le modèle prédit une augmentation marquée de la variabilité de l’activité neuronale pour un stimulus donné lorsque la dose simulée augmente. Ce résultat est en accord avec la Théorie du Cerveau Entropique (Entropic Brain Theory).
- Structure de corrélation préservée : Bien que la variabilité augmente, la structure des corrélations par paires entre les neurones reste largement préservée à travers les différentes doses simulées. Cependant, l’influence causale des couches supérieures sur les couches inférieures du réseau augmente considérablement.
- Hallucinations complexes : Les modèles VDVAE pré-entraînés génèrent des hallucinations beaucoup plus riches, incluant des motifs texturaux, des formes géométriques et des altérations faciales étranges, se rapprochant davantage des descriptions d’expériences psychédéliques complexes.
L’étude propose que l’hypothèse onirogène constitue un cadre mécanistique solide pour comprendre comment les substances psychédéliques classiques génèrent des hallucinations et favorisent la plasticité neuronale. Les résultats suggèrent que ces composés déplacent le fonctionnement du néocortex vers un état qui ressemble fonctionnellement au rêve, où la perception est moins contrainte par les entrées sensorielles externes et davantage influencée par les modèles génératifs internes du cerveau.
Cette augmentation de l’influence descendante (top-down) et de la variabilité neuronale qui en résulte pourrait expliquer la forte augmentation de la plasticité synaptique. Cette plasticité “aberrante” pourrait être bénéfique sur le plan thérapeutique en aidant les réseaux neuronaux à sortir de schémas d’activité rigides et pathologiques, ce qui ouvre des perspectives pour le traitement de troubles tels que la dépression ou le trouble de stress post-traumatique (TSPT).
Enfin, le modèle formule des prédictions spécifiques et testables qui peuvent guider la recherche expérimentale future pour valider ou affiner cette hypothèse, notamment en ce qui concerne la dynamique de l’activité neuronale et les changements de connectivité fonctionnelle dans le cerveau sous l’effet des psychédéliques.
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