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Fotomicrografías de microscopía electrónica de transmisión en el cuerpo estriado de las crías de rata de 5 y 21 días de edad del protocolo de exposición prenatal al etanol sin prevención del daño. Se observan mitocondrias morfológicamente anormales en A-C (mitocondria acodada en A; una larga mitocondria, en el interior de una dendrita, con forma groseramente semejante a un signo de interrogación –?– en cuya cavidad parecen disponerse otras dos pequeñas mitocondrias; mitocondria con una expansión bulbosa en C; en D, en el interior de una dendrita, se observan tres largas mitocondrias, una de las cuales – la de la izquierda – parece bifurcarse junto con la dendrita que la contiene). En E se observa un axón de trayecto sinuoso – cambia de dirección, alternadamente, al menos 4 veces en un corto tramo – que en tres ocasiones – en ambos extremos y en la zona media de la imagen – disminuye su sección de corte, indicando claramente que se aleja del plano del corte que se muestra. Las mitocondrias tienden a ubicarse en la perifieria. En F-H se muestran imágenes de un axón normal (F ) y dos segmentos contiguos del axón mostrado en E (la orientación no se ha respetado en H sino que se lo dispuso de modo tal que su puediera apreciar aproximadamente en paralelo los filamentos del citoesqueleto en las tres imágenes que se muestran invertidas, en negativo para permitir observarlo con más claridad). El citoesqueleto en el axón normal (F) se aprecia más ordenado que en G y H en los que, por ejemplo en G, se observan zonas en parches en las que falta el citoesqueleto. Se observaron neuronas con núcleos de contornos claramente irregulares, con profundas escotaduras (I), lobulados (J ) y multiindentados (K ) en los que, sin embargo, se aprecian los nucléolos (K ) rodeados por una cromatina laxa de aspecto normal. Magnificaciones primarias: 4400× (I); 5000× (E); 7000× (B,D,J,K); 20000× (A,C); 31500× (F,G,H). Foto tomada con un microscopio electrónico Zeiss EM 109T.
Dans notre système nerveux, la transmission de l’influx nerveux (messages nerveux) se fait par le biais des prolongements des neurones, les axones, entourés d’une gaine isolante appelée myéline. On observe ici une image en tissu fixé de cervelet de souris adulte. On y distingue une cellule microgliale - cellule immunitaire jouant un rôle clé de protection du cerveau ainsi que dans des processus de régénération de la gaine de myéline - en vert. Celle-ci contracte des nœuds de Ranvier - de petits domaines intercalés entre les segments de myéline,indispensables à la diffusion rapide de l’information et véritable plaque tournante d’interactions cellulaires dans le cerveau - visualisés en rouge, avec les paranœuds (zone d’ancrage de l’extrémité des couches de myéline, de part et d’autre du nœud) en bleu.
© Inserm/Desmazieres Anne.licence CC-BY-NC 4.0 international
Image accompagnant le communiqué de presse publié le 9 septembre 2021 : "Découverte d’un nouveau mode de communication des cellules de notre cerveau" presse.inserm.fr/decouverte-dun-nouveau-mode-de-communica...
En avoir plus : Outre l’étude des neurones, les chercheurs et chercheuses s’intéressent de plus en plus au rôle d’autres types de cellules du système nerveux qui aident les neurones dans leurs tâches quotidiennes. Une étude conduite par des scientifiques de l’Inserm, du CNRS, de l’AP-HP et de Sorbonne Université, regroupés au sein de l’Institut du Cerveau à l’hôpital Pitié-Salpêtrière AP-HP, montre pour la première fois une interaction entre les neurones et les microglies, des cellules immunitaires présentes dans le cerveau. Ce mode de communication jusqu’alors inconnu pourrait être clé pour mieux comprendre les mécanismes de réparation du cerveau ainsi que des pathologies comme la sclérose en plaques. Les résultats font l’objet d’une publication dans la revue Nature Communications.
B0005204 Neurons in the brain
Credit: Dr Jonathan Clarke. Wellcome Images
images@wellcome.ac.uk
Pyramidal neurons forming a network in the brain. These are nerve cells from the cerebral cortex that have one large apical dendrite and several basal dendrites.
Colour-enhanced light microscopy
2003 Published: -
Copyrighted work available under Creative Commons by-nc-nd 2.0 UK, see images.wellcome.ac.uk/indexplus/page/Prices.html
Primary cortical neurons stained for microtubule-associated protein 2 (green) and DNA (blue). Therapeutic focus: Neurodegenerative diseases. Read More: www.gereports.com/omg-microscope-strikes-again/
Ganglion sympathique autonome de petite roussette. Cette image fut prise à partir de la coupe sériée suivant la micrographie P11b_004. Le dernier colorant du trichrome a changé : il s'agit ici du bleu de toluidine (à la place du vert lumière). On reconnaît parfaitement les deux cellules ganglionnaires pourvues d’un large noyau, rond, euchromatique et légèrement excentré. Proches de ces neurones, on repère des cellules satellites (allongées et sombres), bien plus petites, ainsi que quelques neurites, dispersés çà et là (en rose).
- Pour plus de détails ou précisions, voir « Atlas of Fish Histology » CRC Press, ou « Histologie illustrée du poisson » (QUAE) ou s'adresser à Franck Genten (fgenten@gmail.com)
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Autonomic sympathetic ganglion associated with
chromaffin tissue in the dogfish kidney. Same picture than P11b_004, but here the last dye of the trichrome is toluidine blue (instead of light green). The ganglion
cells are large neurons and possess a large round
euchromatic nucleus tending to be eccentrically located
in the cytoplasm. They are associated
with flattened glial cells (satellite cells - dark elongated) quite irregularly placed due to the neuronal processes (elsewhere - pink).
- For more information or details, see « Atlas of Fish Histology » CRC Press, or « Histologie illustrée du poisson » (QUAE) or contact Franck Genten (fgenten@gmail.com)
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
Visualisation par microscopie confocale de neurones dits "induits" (exprimant le marqueur neuronal vert NeuN), visualisés rouges avec un noyau jaune, issus d'une technique appelée "reprogrammation cellulaire" dans l'hippocampe d'une souris épileptique. Ici, la reprogrammation cellulaire vise à reprogrammer l'identité de cellules non-neuronales - ici des cellules gliales, responsables normalement du maintien de l'environnement chimique et nutritif des neurones -, au sein d'un cerveau malade pour les transformer en neurones capables de s'intégrer dans les réseaux neuronaux et de prendre le relai des neurones déficients pour corriger les troubles neurologiques.
© Lentini et al., Cell Stem Cell, 2021/Inserm.licence CC-BY-NC 4.0 international
En savoir plus :
De nombreuses pathologies du système nerveux central sont associées à une mort de neurones sans que le cerveau ne soit capable de les régénérer. Ce phénomène est notamment observé dans la maladie de Parkinson ou d’Alzheimer, suite aux accidents vasculaires cérébraux mais aussi dans certaines formes d’épilepsies.
*Comment régénérer ces neurones perdus ?*
C’est à cette question qu’a répondu une équipe de chercheurs de l’Inserm, du CNRS et de l’Université Claude Bernard Lyon 1 à l’Institut Cellule Souche et Cerveau dans une étude publiée en 2021 dans la revue Cell Stem Cell.
En utilisant un modèle animal d’épilepsie, les chercheurs et chercheuses sont parvenus à transformer des cellules non-neuronales présentes dans le cerveau en nouveaux neurones inhibiteurs qui permettent de diminuer de moitié l’activité épileptique chronique. Ces travaux permettent d’envisager à terme un effet thérapeutique de cette stratégie .
Sources : Reprogramming reactive glia into interneurons reduces chronic seizure activity in a mouse model of mesial temporal lobe epilepsy Cell Stem Cell, 29 septembre 2021
a smile to say thanks to michael. this photomicrograph was taken on a zeiss axioplan microscope at 100X total magnification (10X objective, 10x eyepieces) using a zeiss cooled CCD camera and captured with zeiss axiovision 4.1 software. the red is a stain for axons, in this case axons in the corpus callosum, the 'bridge' which joins the two hemispheres of the brain together and allows them to share information. the green is a stain for glia (the 'supporting' cells for the neurons). the hollow slits at each side are the lateral ventricles - hollow spaces in your brain which contain the cerebrospinal fluid (what the docs sample when you have a 'spinal tap').
this particular brain is from a late embryonic mouse, fixed and sectioned in the coronal (face on) plane. colours were enhanced in photoshop and the picture cropped to make it pretty. if you read this far, congrats! if the above is gobbledegook, just think of this as an extreme macro shot.