Les neurosciences computationnelles en ...
Type de document :
Article dans une revue scientifique
URL permanente :
Titre :
Les neurosciences computationnelles en psychiatrie : peut-on modéliser les symptômes psychotiques ?
Auteur(s) :
Gaillard, Raphaël [Auteur]
Université Paris Descartes - Paris 5 [UPD5]
Jardri, Renaud [Auteur]
Laboratoire Sciences Cognitives et Sciences Affectives - UMR 9193 [SCALab]
Université Paris Descartes - Paris 5 [UPD5]
Jardri, Renaud [Auteur]

Laboratoire Sciences Cognitives et Sciences Affectives - UMR 9193 [SCALab]
Titre de la revue :
Annales Médico-psychologiques, revue psychiatrique
Nom court de la revue :
Annales Médico-psychologiques, revue psychiatrique
Numéro :
173
Pagination :
231-235
Date de publication :
2015-03-01
ISSN :
0003-4487
Discipline(s) HAL :
Sciences cognitives
Résumé :
Les sciences ont régulièrement tenté de modéliser le vivant à travers l’étude de l’infiniment grand (en astrophysique par exemple), ou de l’infiniment petit (à travers la biologie moléculaire ou les nanotechnologies par ...
Lire la suite >Les sciences ont régulièrement tenté de modéliser le vivant à travers l’étude de l’infiniment grand (en astrophysique par exemple), ou de l’infiniment petit (à travers la biologie moléculaire ou les nanotechnologies par exemple). Pour autant, les enjeux actuels des neurosciences, tout particulièrement en psychiatrie, semblent davantage liés à la capacité de nos modèles théoriques à intégrer des données provenant de différentes échelles d’observation. C’est précisément l’un des objectifs des neurosciences computationnelles appliquées à la psychiatrie. À travers les exemples de la psychopharmacologie couplée à l’IRM fonctionnelle et de la modélisation bayésienne du fonctionnement cérébral, nous proposons un cadre de réflexion global sur les mécanismes potentiels pouvant être à l’origine du délire et des hallucinations dans la schizophrénie.Lire moins >
Lire la suite >Les sciences ont régulièrement tenté de modéliser le vivant à travers l’étude de l’infiniment grand (en astrophysique par exemple), ou de l’infiniment petit (à travers la biologie moléculaire ou les nanotechnologies par exemple). Pour autant, les enjeux actuels des neurosciences, tout particulièrement en psychiatrie, semblent davantage liés à la capacité de nos modèles théoriques à intégrer des données provenant de différentes échelles d’observation. C’est précisément l’un des objectifs des neurosciences computationnelles appliquées à la psychiatrie. À travers les exemples de la psychopharmacologie couplée à l’IRM fonctionnelle et de la modélisation bayésienne du fonctionnement cérébral, nous proposons un cadre de réflexion global sur les mécanismes potentiels pouvant être à l’origine du délire et des hallucinations dans la schizophrénie.Lire moins >
Résumé en anglais : [en]
Regularly, Science has attempted to understand life by focusing on both infinitely large and infinitely small exploratory scales (e.g. through astrophysics or molecular biology and nanotechnologies respectively). However, ...
Lire la suite >Regularly, Science has attempted to understand life by focusing on both infinitely large and infinitely small exploratory scales (e.g. through astrophysics or molecular biology and nanotechnologies respectively). However, new challenges in theoretical neurosciences, especially in the psychiatric field, rely more on integrating different levels of description. This is precisely one of the aims of computational approaches of psychiatric disorders. Through the examples of the combination of psychopharmacology with functional MRI and Bayesian modeling of neural networks, we propose a global framework in which potential underlying mechanisms for delusions and hallucinations in schizophrenia are described.Lire moins >
Lire la suite >Regularly, Science has attempted to understand life by focusing on both infinitely large and infinitely small exploratory scales (e.g. through astrophysics or molecular biology and nanotechnologies respectively). However, new challenges in theoretical neurosciences, especially in the psychiatric field, rely more on integrating different levels of description. This is precisely one of the aims of computational approaches of psychiatric disorders. Through the examples of the combination of psychopharmacology with functional MRI and Bayesian modeling of neural networks, we propose a global framework in which potential underlying mechanisms for delusions and hallucinations in schizophrenia are described.Lire moins >
Langue :
Anglais
Français
Français
Audience :
Non spécifiée
Établissement(s) :
Université de Lille
CNRS
CHU Lille
CNRS
CHU Lille
Équipe(s) de recherche :
Équipe Psychiatrie & Croyance (PsyCHIC)
Date de dépôt :
2019-02-13T14:50:53Z
2020-04-02T08:42:42Z
2020-04-02T08:42:42Z