Marie Estelle Bellet

Neural activity in the visual cortex is driven by the stimulus and modulated by multiple task-related variables, including spatial attention, eye movements, and perceptual decisions. These multiple influences are each typically described as nonlinear interactions such as gain or normalization, raising the question of how these diverse signals can be combined through cellular or circuit mechanisms. Here we address this problem by examining neuronal responses in macaque visual areas V2 and V3 during a visual discrimination task that dissociates spatial attention from motor planning and microsaccadic eye movements. Using a statistical modeling framework, we show that attentional, microsaccade-related, and choice-related influences on neural activity are best explained by a simple additive stimulus-independent input modulation, which manifests as a gain via a spiking nonlinearity. In addition to explaining how interactions between variables might be accomplished mechanistically, this framework also resolves a controversy about the relationship between microsaccades and spatial attention. We find that neither microsaccade direction nor microsaccade-related neural activity accounts for attentional modulation, although these variables are often correlated, leading to apparent interactions. Thus, visual cortex can integrate sensory, motor-related, and cognitive signals through a parsimonious mechanism that preserves stable stimulus representations while supporting flexible, context-dependent modulation.

Étude de l’encodage de séquences dans le cortex préfrontal des primates non-humain: À travers les espèces, la capacité à traiter des séquences est cruciale pour la communication, qu'il s'agisse du chant des oiseaux, des vocalisations des primates non humains ou du langage chez les humains. Bien que le langage soit unique à l'homme, les primates non humains sont capables de reconnaître certaines structures séquentielles de plus haut niveau, appelées modèles algébriques. Il a été démontré que le cortex préfrontal (CPF) joue un rôle dans le traitement de ces modèles séquentiels. Cependant, la question reste de savoir quel mécanisme le CPF utilise pour encoder les régularités séquentielles. Ma thèse explore l'encodage neuronal des séquences dans le CPF des primates non humains. L'accent est mis sur le paradigme local-global, qui nous permet d'examiner la représentation des structures de haut niveau, perçues uniquement sous la conscience.En utilisant des enregistrements électrophysiologiques chroniques chez des macaques, j'ai étudié l'activité des populations neuronales du CPF pendant une tâche passive de traitement des séquences. Mes résultats montrent que les ensembles neuronaux dans le CPF encodent divers aspects des séquences dans des sous-espaces distincts, allant de représentations spécifiques au stimulus à des représentations plus abstraites et généralisées. La structure séquentielle globale, dont le traitement reflète la perception consciente, est encodée par les populations neuronales du CPF.Ces résultats offrent un aperçu des mécanismes de représentation des séquences chez les primates non humains et soulèvent plusieurs questions de suivi importantes. Celles-ci incluent la relation entre les codes spécifiques au stimulus et les codes abstraits au sein du CPF, les caractéristiques des réponses aux déviations, et la manière dont ces processus neuronaux sont liés à la perception consciente. De plus, mon travail appelle à de nouvelles recherches sur les mécanismes plus larges qui sous-tendent l'encodage de l'information abstraite dans le cerveau.

SUMMARY: When exposed to sensory sequences, do macaque monkeys spontaneously form abstract internal models that generalize to novel experiences? Here, we show that neuronal populations in macaque ventrolateral prefrontal cortex encode visual sequences by factorizing them into separate codes for the specific pictures presented and for their abstract sequential structure. Ventrolateral prefrontal neurons were recorded while macaque monkeys passively viewed visual sequences and sequence mismatches in the local-global paradigm. Even without any overt task or response requirements, prefrontal populations spontaneously built up representations of sequence structure, serial order, and image identity within distinct but superimposed neuronal subspaces. Representations of sequence structure rapidly updated following single exposure to a mismatch sequence, while orthogonal populations represent mismatches for sequences of different complexity. Finally, those representations generalized across sequences following the same structure but comprising different images. These results suggest that prefrontal populations spontaneously encode rich internal models of visual sequences that reflect both content-specific and abstract information.