La formation d’une mémoire flexible est une capacité clé dans des environnements dynamiques car elle permet de suivre et prédire la valeur évolutive (récompense ou punition) résultant d’un choix. Comment les circuits cérébraux calculent-ils ces valeurs ? Cette question est essentielle pour comprendre comment de nombreux troubles du comportement se développent en raison d’un calcul erroné des valeurs associées aux choix, par exemple dans le cas de la toxicomanie. Chez les mammifères comme chez les insectes, les circuits associatifs permettent la mise à jour constante de la mémoire à la suite d’expériences répétitives. Leur fonctionnement repose sur des signaux modulateurs délivrés par les neurones dopaminergiques, qui reçoivent eux-mêmes des connexions récurrentes en provenance de la sortie du circuit. De nombreuses questions demeurent quant aux mécanismes de calcul de la valeur apprise, notamment en ce qui concerne le rôle des connexions récurrentes au sein du circuit et les voies moléculaires en aval des signaux dopaminergiques qui peuvent fixer un niveau spécifique de plasticité. J’étudie ces questions dans le circuit associatif du cerveau de la larve de Drosophila melanogaster.

Mes recherches portent sur deux mécanismes principaux :

1. D’une part, le rôle des connexions récurrentes dans l’ajustement de la plasticité dopaminergique. Les hypothèses sur lesquelles je me concentre sont basées sur les théories de l’apprentissage par renforcement ainsi que sur les connaissances du connectome du cerveau larvaire (Winding et al., Science 2023). En utilisant des outils neurogénétiques, nous manipulons transitoirement les neurones renforçant la dopamine ainsi que les neurones feedback présynaptiques, tout en testant l’effet de cette manipulation sur le réglage fin des comportements appris et sur les réponses de la dopamine à des stimuli prédits ou inattendus.

2. D’autre part, le rôle des différents récepteurs de la dopamine et des seconds messagers dans la mise en œuvre de la plasticité synaptique au cours de l’entraînement. Ici, je fonde mes hypothèses sur des découvertes antérieures concernant l’implication de types distincts de récepteurs de la dopamine dans la mise en place de mémoires associatives de différents types. Je prévois d’utiliser des techniques d’interférence ARN pour neutraliser des récepteurs spécifiques dans des neurones spécifiques et de mettre en place une imagerie in vivo des seconds messagers.

La larve de drosophile permet de combiner des approches sophistiquées et multi-échelles. Grâce au suivi en ligne, au ciblage génétique spécifique des neurones (pour activer, inhiber ou imager l’activité neuronale), à la modélisation informatique des réseaux et à l’utilisation d’un connectome détaillé, nous pouvons étudier la manière dont les réseaux récurrents mettent en œuvre l’apprentissage par renforcement à un niveau de précision sans précédent.

Article dans une revue

2021

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Claire Eschbach, Akira Fushiki, Michael Winding, Bruno Afonso, Ingrid Andrade, et al.. Circuits for integrating learned and innate valences in the insect brain. eLife, 2021, 10, pp.10:e62567. ⟨10.7554/eLife.62567⟩. ⟨hal-04193586⟩

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2020

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Claire Eschbach, Akira Fushiki, Michael Winding, Casey Schneider-Mizell, Mei Shao, et al.. Recurrent architecture for adaptive regulation of learning in the insect brain. Nature Neuroscience, 2020, 23 (4), pp.544-555. ⟨10.1038/s41593-020-0607-9⟩. ⟨hal-04193610⟩

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Claire Eschbach, Marta Zlatic. Useful road maps: studying Drosophila larva’s central nervous system with the help of connectomics. Current Opinion in Neurobiology, 2020, 65, pp.129-137. ⟨10.1016/j.conb.2020.09.008⟩. ⟨hal-04193602⟩

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2018

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Birgit Michels, Hanna Zwaka, Ruth Bartels, Oleh Lushchak, Katrin Franke, et al.. Memory enhancement by ferulic acid ester across species. Science Advances , 2018, 4 (10), pp.eaat6994. ⟨10.1126/sciadv.aat6994⟩. ⟨hal-04204818⟩

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Timo Saumweber, Astrid Rohwedder, Michael Schleyer, Katharina Eichler, Yi-Chun Chen, et al.. Functional architecture of reward learning in mushroom body extrinsic neurons of larval Drosophila. Nature Communications, 2018, 9 (1), pp.1104. ⟨10.1038/s41467-018-03130-1⟩. ⟨hal-04193626⟩

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2017

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Maria Almeida-Carvalho, Dimitri Berh, Andreas Braun, Yi-Chun Chen, Katharina Eichler, et al.. The Ol1mpiad: concordance of behavioural faculties of stage 1 and stage 3 Drosophila larvae. Journal of Experimental Biology, 2017, 220 (13), pp.2452-2475. ⟨10.1242/jeb.156646⟩. ⟨hal-04193647⟩

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Katharina Eichler, Feng Li, Ashok Litwin-Kumar, Youngser Park, Ingrid Andrade, et al.. The complete connectome of a learning and memory centre in an insect brain. Nature, 2017, 548 (7666), pp.175-182. ⟨10.1038/nature23455⟩. ⟨hal-04193636⟩

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Birgit Michels, Timo Saumweber, Roland Biernacki, Jeanette Thum, Rupert Glasgow, et al.. Pavlovian Conditioning of Larval Drosophila: An Illustrated, Multilingual, Hands-On Manual for Odor-Taste Associative Learning in Maggots. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 2017, 11, pp.45. ⟨10.3389/fnbeh.2017.00045⟩. ⟨hal-04193657⟩

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2011

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Claire Eschbach, Carmen Cano, Hannah Haberkern, Karla Schraut, Chonglin Guan, et al.. Associative learning between odorants and mechanosensory punishment in larval Drosophila. Journal of Experimental Biology, 2011, 214 (23), pp.3897-3905. ⟨10.1242/jeb.060533⟩. ⟨hal-04205893⟩

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Claire Eschbach, Katrin Vogt, Michael Schmuker, Bertram Gerber. The Similarity between Odors and Their Binary Mixtures in Drosophila. Chemical Senses, 2011, 36 (7), pp.613-621. ⟨10.1093/chemse/bjr016⟩. ⟨hal-04193669⟩

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Thomas Niewalda, Thomas Völler, Claire Eschbach, Julia Ehmer, Wen-Chuang Chou, et al.. A Combined Perceptual, Physico-Chemical, and Imaging Approach to ‘Odour-Distances’ Suggests a Categorizing Function of the Drosophila Antennal Lobe. PLoS ONE, 2011, 6 (9), pp.e24300. ⟨10.1371/journal.pone.0024300⟩. ⟨hal-04193696⟩

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2009

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Roxana Josens, Claire Eschbach, Martin Giurfa. Differential conditioning and long-term olfactory memory in individual Camponotus fellah ants. Journal of Experimental Biology, 2009, 212 (12), pp.1904-1911. ⟨10.1242/jeb.030080⟩. ⟨hal-04193703⟩

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