Mathilde BonnefondCentre de recherche en neurosciences de Lyon (CRNL) - CNRS / Inserm / Université Claude Bernard / Université Jean Monnet
Mes recherches
Ma recherche porte sur le rôle des oscillations neuronales dans le codage de l’information. En thèse, j’ai étudié, dans l’équipe du Dr Ira Noveck à l’Institut des Sciences Cognitives MarcJeannerod (Lyon), le rôle des oscillations alpha (10Hz) dans les mécanismes inhibiteurs appliqués au raisonnement. Afin de poursuivre mon travail sur les oscillations, j’ai effectué un post-doctorat dans l’équipe du professeur Ole Jensen au Donders Institute (Nimègue, Pays-Bas ; bourse Fyssen). J’ai ensuite obtenu un CDD en tant que senior researcher dans ce même institut. Durant cette période, j’ai développé un nouveau cadre théorique concernant le rôle des oscillations dans différentes bandes de fréquence dans la communication cérébrale. C’est cette théorie qui a été à l’origine du projet pour lequel j’ai obtenu un poste à l’Inserm, au centre de recherche en neurosciences de Lyon (CRNL), le label Atip-Avenir et la bourse ERC Starting grant. Aujourd’hui, nous sommes une équipe de 8 personnes (4 post-doctorants, 1 thésard et 2 assistant de recherche) à travailler sur ce projet.
Mon projet ATIP-Avenir
Le cerveau est composé d'un ensemble de réseaux neuronaux spécialisés qui doivent communiquer entre eux afin que la cognition émerge. Ce projet teste une théorie concernant la communication flexible entre les aires cérébrales basée sur les oscillations neuronales que nous avons récemment proposée. Cette théorie postule que les oscillations lentes internes (<20 Hz) établissent ou empêchent la communication entre les zones cérébrales tandis que les oscillations gamma (>30 Hz) représentent le traitement neuronal local de l’information sensorielle. Le modèle testé fait également l’hypothèse que les oscillations gamma sont contrôlées par les oscillations lentes, ce qui permet la communication de l’information sensorielle pertinente vers les aires de traitement de plus haut niveau. Pour tester le modèle, une variété de méthodes sera utilisée, à savoir la combinaison de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle laminaire et de l’électroencéphalographie, la magnétoencéphalographie haute résolution (laminaire), la stimulation transcrânienne de courant alternatif et l’analyse de données laminaires obtenues chez le singe. L'approche théorique et les développements méthodologiques utilisés dans cette recherche serviront de base à de futures recherches fondamentales et cliniques.
Mathilde Bonnefond est également lauréate ERC Starting Grant 2016 et a bénéficié du label ATIP-Avenir.