thesis

2.4 Les modèles impulsionnels 61
Figure 2.5 – Adaptation dans un modèle biophysique de neurone. Il s’agit du modèle
de Traub-Miles (Benda et Herz 2003).
2.4.5 Mécanismes d’adaptation
Adaptation
Les modèles impulsionnels classiques ne capturent pas le phénomène électrophysiologique
d’adaptation de la fréquence de décharge (spike-frequency
adaptation), qui est pourtant observé dans pratiquement tous les types de neurones
biologiques (Benda et Herz 2003). Soumis à un courant constant d’intensité
suffisamment importante, la plupart des neurones tendent en effet à émettre une
succession de potentiels d’action de plus en plus espacés (voir figure 2.5). Ce
phénomène est dû principalement à des courants d’adaptation générés par des canaux
dépendant du voltage ou du calcium, activés lors de l’émission de potentiels
d’action.
Il est possible de capturer ce phénomène de manière artificielle dans les modèles
impulsionnels en ajoutant une variable d’adaptation. Donnons comme exemple le
modèle exponentiel adaptatif (Brette et Gerstner 2005) :
τ dV
dt = (V0
� �
V − VT
− V ) + ∆T exp − w + RI
∆T
dw
τw
dt = a(V − V0) − w
⎧
⎨V
→ Vr
V = θ :
⎩w
→ w + b
Le courant d’adaptation est couplé au potentiel de membrane de manière linéaire
par le paramètre a, et de manière impulsionnelle (à chaque potentiel d’action) par
le paramètre b. Ce modèle peut reproduire de nombreuses propriétés électrophysiologiques.