Courir en hurlant ou reculer lentement ? Une nouvelle étude met en lumière les réponses du cerveau aux scènes chargées d’émotion

La capacité à reconnaître et à réagir à des situations chargées d’émotions est essentielle au succès évolutif d’une espèce. Une nouvelle étude publiée dans Nature Communications fait progresser notre compréhension de la façon dont le cerveau réagit aux objets et aux scènes chargées d’émotion.

La recherche, menée par la neuroscientifique du Trinity College de Dublin, la professeure Sonia Bishop, et le chercheur de Google Samy Abdel-Ghaffar alors qu’il était doctorant dans le laboratoire du professeur Bishop à l’UC Berkeley, a identifié comment le cerveau représente différentes catégories de stimuli émotionnels d’une manière qui permet plus qu’une simple dichotomie « approche/évitement » pour guider les réponses comportementales.

Sonia Bishop, aujourd’hui présidente du département de psychologie de l’École de psychologie de Trinity et auteure principale de l’étude, explique : « Il est extrêmement important pour toutes les espèces de pouvoir reconnaître et réagir de manière appropriée aux stimuli émotionnellement importants, qu’il s’agisse de ne pas manger de nourriture avariée, de fuir un ours, d’approcher une personne attirante dans un bar ou de réconforter un enfant en pleurs.

« La manière dont le cerveau nous permet de réagir de manière nuancée à des situations et à des stimuli chargés d’émotions suscite depuis longtemps un intérêt. Mais on sait peu de choses sur la manière dont le cerveau stocke les schémas ou les représentations neuronales pour soutenir les choix comportementaux nuancés que nous faisons en réponse à des stimuli naturels émotionnels.

« Les études en neurosciences sur le comportement motivé se concentrent souvent sur des approches simples ou des comportements d’évitement, comme appuyer sur un levier pour obtenir de la nourriture ou changer d’emplacement pour éviter un choc électrique. Cependant, face à des stimuli émotionnels naturels, les humains ne choisissent pas simplement entre « approcher » ou « éviter ».

« Ils choisissent plutôt parmi une gamme complexe de réponses appropriées. Ainsi, par exemple, notre réaction d’« éviter » face à un gros ours (quitter la zone dès que possible) est différente de notre réaction d’« éviter » face à un animal faible et malade (ne pas trop s’approcher). De même, notre réaction d’« approche » face aux stimuli positifs d’un partenaire potentiel diffère de notre réaction d’« approche » face à un bébé mignon.

« Nos recherches révèlent que le cortex temporal occipital est non seulement adapté à différentes catégories de stimuli, mais qu’il décompose également ces catégories en fonction de leurs caractéristiques émotionnelles d’une manière qui est bien adaptée pour guider la sélection entre des comportements alternatifs. »

L’équipe de recherche, du Trinity College de Dublin, de l’Université de Californie à Berkeley, de l’Université du Texas à Austin, de Google et de l’Université du Nevada à Reno, a analysé l’activité cérébrale d’un petit groupe de volontaires visionnant plus de 1 500 images représentant des scènes émotionnelles naturelles telles qu’un couple en train de s’embrasser, une personne blessée dans un lit d’hôpital, une maison luxueuse et un chien agressif.

Les participants ont été invités à classer les images comme positives, négatives ou neutres et à évaluer l’intensité émotionnelle des images. Un deuxième groupe de participants a choisi les réponses comportementales qui correspondaient le mieux à chaque scène.

En utilisant une modélisation de pointe de l’activité cérébrale divisée en minuscules cubes (de moins de 3 mm³), l’étude a découvert que le cortex occipital temporal (OTC), une région située à l’arrière du cerveau, est réglé pour représenter à la fois le type de stimulus (être humain seul, couple, foule, reptile, mammifère, nourriture, objet, bâtiment, paysage, etc.) et les caractéristiques émotionnelles du stimulus, qu’il soit négatif, positif ou neutre et également qu’il soit d’intensité émotionnelle élevée ou faible.

L’apprentissage automatique a montré que ces modèles de réglage stables étaient plus efficaces pour prédire les comportements correspondant aux images par le deuxième groupe de participants que ce qui pourrait être réalisé en appliquant l’apprentissage automatique directement aux caractéristiques de l’image, ce qui suggère que l’OTC extrait et représente efficacement les informations nécessaires pour guider le comportement.

Samy Abdel-Ghaffar de Google a commenté : « Pour ce projet, nous avons utilisé la modélisation Voxel-Wise, qui combine des méthodes d’apprentissage automatique, de grands ensembles de données et des modèles d’encodage, pour nous donner une compréhension beaucoup plus fine de ce que représente chaque partie de l’OTC que les méthodes traditionnelles de neuroimagerie. Cette approche nous a permis d’explorer la représentation entrelacée des caractéristiques catégorielles et émotionnelles de la scène, et a ouvert la voie à une nouvelle compréhension de la façon dont les représentations de l’OTC prédisent le comportement. »

Le professeur Bishop a ajouté : « Ces résultats élargissent nos connaissances sur la manière dont le cerveau humain représente les stimuli naturels émotionnels. De plus, le paradigme utilisé n’implique pas de tâche complexe, ce qui rend cette approche adaptée à l’avenir, par exemple pour mieux comprendre comment les individus souffrant de diverses pathologies neurologiques et psychiatriques diffèrent dans le traitement des stimuli naturels émotionnels. »