Pr Emad Eskandar sur l’apprentissage et les comportements addictifs
À propos
Dans cet épisode, Dr Elisabetta Burchi s’entretient avec le Professeur Emad N. Eskandar, M.D., expert en neurologie possédant de nombreux centres d’intérêt spécialisés liés aux fonctions cérébrales. Le Professeur Eskandar nous parle de l’apprentissage et des comportements addictifs.
En particulier, il évoque ses travaux sur la construction de modèles prédictifs visant à comprendre les aspects comportementaux et neurophysiologiques de l’apprentissage et des comportements addictifs.
Invité
Professeur Emad N. Eskandar, M.D.
Professeur, Département Leo M. Davidoff de Neurochirurgie
Professeur, Département de Psychiatrie et Sciences du Comportement
Professeur, Département de Neurosciences Dominick P. Purpura
Président du Département Leo M. Davidoff de Neurochirurgie
Titulaire de la chaire Jeffrey P. Bergstein en Neurochirurgie, Département Leo M. Davidoff de Neurochirurgie
Titulaire de la chaire David B. Keidan en Neurochirurgie, Département Leo M. Davidoff de Neurochirurgie
Lien : https://einsteinmed.edu/faculty/15647/emad-eskandar/
Hôte
Dr Elisabetta Burchi, M.D., MBA
Psychiatre clinicienne
Parasym/Nurosym
Interview
Dr Elisabetta Burchi 0:00
Bonjour à tous. C’est un plaisir d’accueillir aujourd’hui le Professeur Emad Eskandar, médecin et professeur renommé de neurochirurgie au Montefiore Medical Center de New York.
Je dirais que le Professeur Eskandar est un polymathe et que nous pourrions réellement discuter de tout à partir des modèles qu’il a développés.
Mais aujourd’hui, notre sujet sera l’apprentissage. L’apprentissage et les phénomènes biologiques qui le sous-tendent. [Il reflète] notre capacité à nous adapter et à prospérer dans un environnement en constante évolution, et constitue également une caractéristique fondamentale de l’être humain, de notre cerveau et de notre esprit.
L’apprentissage est une fonction qui, lorsqu’elle est perturbée, peut être à l’origine de nombreuses conditions mentales. Les modèles récemment développés par le Professeur Eskandar pourraient expliquer le lien entre les perturbations de l’apprentissage et l’addiction.
Ainsi, nous aimerions en savoir davantage à ce sujet, ainsi que sur les potentialités de la neuromodulation pour restaurer un apprentissage perturbé.
Professeur Emad Eskandar 1:40
Eh bien, merci beaucoup de m’avoir invité aujourd’hui. C’est un véritable plaisir d’être ici et j’attends notre discussion avec impatience.
Comme vous le dites, l’apprentissage est vraiment essentiel à ce que nous sommes. Les êtres humains arrivent dans le monde avec quelques comportements réflexes de base, mais en réalité, la grande majorité de notre répertoire comportemental repose sur des choses que nous avons apprises.
Et cela est vrai pour la plupart des vertébrés, mais c’est particulièrement vrai chez les humains puisque une grande partie du cerveau est en réalité consacrée à l’apprentissage.
Une façon de voir les choses est qu’il existe essentiellement trois types de circuits dans le cerveau qui remplissent différentes fonctions, et l’apprentissage mobilise ces différents circuits.
Un circuit implique une partie du cortex préfrontal qui est chargée d’identifier les éléments saillants, c’est-à-dire les choses importantes, intéressantes ou ayant de la valeur pour la personne.
Un autre grand circuit est impliqué dans l’aspect exécutif de l’apprentissage : comment associer une séquence particulière de comportements à un mouvement ou à un résultat spécifique.
Et enfin, le dernier circuit est essentiellement impliqué dans le raffinement de ces schémas de mouvement, afin de les rendre aussi fluides et efficaces que possible.
Voilà donc les trois circuits. Ils impliquent tous une partie du cortex préfrontal ainsi qu’une structure des ganglions de la base appelée le striatum.
Dans une expérience typique d’apprentissage, on peut identifier quelque chose d’intéressant par essais et erreurs, puis chercher la meilleure façon de le faire. Une fois que l’on y est parvenu, on peut répéter cette action plusieurs fois jusqu’à apprendre réellement le chemin optimal.
L’action finit alors par devenir une performance habituelle. Il n’y a rien de négatif dans le fait qu’un comportement devienne habituel ; cela signifie simplement que l’action est devenue extrêmement bien intégrée. Vous êtes très à l’aise et efficace pour la réaliser.
Voilà donc les trois grands circuits dont nous allons parler.
Dr Elisabetta Burchi 3:46
Donc Emad, au début, nous avons un apprentissage dirigé vers un objectif, et avec le temps cet apprentissage dirigé vers un objectif devient tellement intégré qu’il devient une habitude, n’est-ce pas ?
Professeur Emad Eskandar 4:03
Vous avez raison. Et encore une fois, parfois le mot « habitude » a une connotation négative, mais dans ce contexte il n’y a rien de négatif. Cela signifie simplement que, par exemple, toutes les étapes que je fais pour entrer dans ma voiture puis conduire deviennent automatiques, sans que j’aie vraiment besoin d’y penser. C’est ce que j’entends par apprentissage habituel.
Cela atteint un stade où [les actions] deviennent très familières et où je n’ai plus besoin d’y réfléchir constamment.
Une partie très importante de tout ce système est le mécanisme de rétroaction — lorsque nous explorons de nouveaux environnements et apprenons, il doit y avoir une forme d’indication, de retour d’information. « Est-ce la bonne étape ? » « Est-ce la bonne chose à faire ou non ? »
Le retour d’information venant de l’extérieur peut prendre de nombreuses formes, mais il existe également un signal de rétroaction interne fourni par des neurones du mésencéphale qui relient le cortex au tronc cérébral.
Ces neurones dopaminergiques se trouvent dans le mésencéphale et transmettent un signal particulier appelé erreur de prédiction de récompense, ce qui signifie essentiellement qu’ils signalent la différence entre le résultat attendu et ce qui se produit réellement.
Ainsi, si je rencontre un résultat positivement inattendu — lorsque j’explore et découvre quelque chose d’inattendument bénéfique — cela provoque une décharge de ces neurones dopaminergiques. C’est une erreur de prédiction de récompense positive.
Si je rencontre quelque chose de négatif, il y a une réduction de leur activité. Et si je trouve exactement ce à quoi je m’attendais, il n’y a aucun changement [dans l’erreur de prédiction de récompense].
C’est un système extrêmement finement réglé qui fonctionne remarquablement bien et nous permet d’apprendre une quantité incroyable de choses.
Qu’il s’agisse d’apprendre un domaine de connaissance particulier, de jouer du piano ou même potentiellement d’apprendre un sport — tous suivent la même séquence.
On commence sans savoir exactement quoi faire, puis on procède par essais et erreurs afin d’explorer différentes possibilités pour trouver la meilleure méthode.
Finalement, cela devient extrêmement bien appris et habituel. Toute la rétroaction liée à cet apprentissage repose sur ces signaux dopaminergiques internes.
Dr Elisabetta Burchi 6:24
Je suis désolée de vous interrompre. C’est un sujet immense — ce lien entre l’apprentissage et la récompense comme signal interne et biologique permettant de consolider l’apprentissage. Cela a du sens d’un point de vue évolutif, n’est-ce pas ?
Nous avons tendance à apprendre ce qui procure une récompense. En général, ce qui procure une récompense est quelque chose d’avantageux d’un point de vue évolutif. Nous pouvons penser à la nourriture, et nous pouvons penser au sexe.
Professeur Emad Eskandar 7:07
Cela peut être n’importe quoi. Il y a la récompense externe réelle — l’exemple le plus simple étant la nourriture. Par exemple, je grimpe à un arbre puis je trouve un fruit. C’est une récompense externe évidente.
Il peut y avoir d’autres récompenses. Cela peut être quelque chose de positif comme un environnement permettant de se connecter à quelqu’un. Ou cela peut être simplement des mots — si je suis étudiant et que l’enseignant me félicite, c’est aussi une forme de récompense. Ce sont donc les nombreuses nuances des récompenses externes.
Mais intérieurement, elles sont toutes signalées par la même chose — les neurones dopaminergiques. Il existe donc cette convergence où tous ces résultats potentiellement gratifiants sont consolidés dans un seul signal.
Cela est attractif d’une certaine manière parce que cette consolidation facilite le traitement par le système ; il n’existe pas dix signaux internes de récompense différents.
Mais c’est aussi une vulnérabilité parce qu’il n’existe désormais qu’un seul signal hautement privilégié, potentiellement susceptible d’être perturbé. C’est un point très important.
En étudiant l’apprentissage, nous avons appris beaucoup de choses. Par exemple, quelles parties du cerveau sont impliquées ; comme je l’ai déjà expliqué, il existe ce circuit de la saillance, le circuit de l’apprentissage, et le circuit de la performance habituelle.
Nous avons également appris qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage en trouvant des moyens d’imiter cette libération épisodique ou pulsatile de dopamine. On peut réellement améliorer l’apprentissage au-delà du niveau normal.
Dans certains cas, cela peut même être utilisé pour traiter des personnes ayant subi une lésion cérébrale — comme un AVC — afin d’améliorer leur récupération.
Voilà certaines des choses que nous avons apprises.
Ce qui est intéressant, c’est que ces trois grands circuits — les régions corticales et les neurones dopaminergiques — sont aussi les mêmes circuits impliqués dans divers comportements addictifs. Ce sont exactement les mêmes circuits.
Il a toujours été très intéressant de réfléchir à cela, mais toute la profondeur de cette connexion n’a pas encore été complètement comprise. Comment l’un influence l’autre.
L’idée sur laquelle nous travaillons est donc de construire essentiellement un mimétisme computationnel de cela — un modèle ou un système informatique. Il s’agit de codes qui apprennent, et qui apprennent en utilisant les mêmes règles que celles utilisées dans l’apprentissage biologique.
Le système possède un agent qui représenterait l’organisme ou la personne, ainsi qu’un environnement comportant de nombreux états différents, des choix possibles et différentes récompenses. Il possède également un signal de rétroaction — le signal de rétroaction interne — qui fonctionne exactement [comme son équivalent biologique] et fournit une erreur de prédiction de récompense, exactement comme le fait la dopamine dans le monde réel.
Nous voulions spécifiquement examiner ces différentes facettes du système d’apprentissage. Dans un premier test simple, nous avons demandé à l’agent de trouver le chemin le plus court entre un point de départ et un point de récompense, ce qu’il a fait très facilement. Ensuite, nous avons demandé à l’agent de trouver son chemin dans un labyrinthe jusqu’au point de récompense, et là encore il y est parvenu très facilement. Nous savons donc que [le système] fonctionne.
Ensuite, nous avons voulu utiliser ce système pour simuler et nous donner des idées ou des prédictions sur ce qui se passerait si ce système était perturbé par une substance addictive.
Au départ, nous n’avions qu’un seul point de récompense, puis nous en avons ajouté quatre ayant une valeur de récompense interne approximativement équivalente.
Conceptuellement, vous pouvez imaginer qu’il s’agit de la nourriture, l’eau, l’abri et la compagnie sociale. Tous étaient importants. Tous étaient nécessaires.
Ils avaient globalement une valeur de récompense interne équivalente, sauf lorsqu’un de ces éléments devenait fortement privatif et gagnait alors davantage de valeur. Mais dans des circonstances normales, ils avaient tous essentiellement des valeurs de récompense normales.
Dans ce cas, l’agent visitait tous [les points] avec une fréquence à peu près égale et développait un cycle ou un parcours. Il allait au point numéro un, puis au numéro deux, puis au numéro trois, puis au numéro quatre, et ainsi de suite.
Fait intéressant, une variété de substances addictives — y compris les psychostimulants comme la cocaïne et les amphétamines, toute la classe des opiacés et narcotiques, ainsi que l’éthanol — provoquent toutes une libération pulsatile de dopamine.
Mais elles le font d’une manière supra-physiologique.
Normalement, un événement gratifiant pourrait générer une seule impulsion dopaminergique d’une certaine amplitude, mais ces substances produisent des trains d’impulsions — cinq, dix impulsions — dont chacune peut être cinq fois plus importante qu’une impulsion spontanée normale.
Ces substances stimulent donc le système de manière extrêmement intense. C’est un signal de rétroaction interne extrêmement puissant.
À partir de cela, nous sommes revenus à notre modèle et avons dit : « D’accord, nous avons maintenant nos quatre états de récompense relativement équivalents. Que se passerait-il si nous en ajoutions un ayant une valeur de récompense interne cinq fois supérieure aux autres ? »
Dr Elisabetta Burchi 13:28
Comme les substances addictives ?
Professeur Emad Eskandar 13:29
[Hoche la tête]. Comment l’agent se comporte-t-il dans ce contexte ? Que fait-il ?
Ce qui se produit ensuite, c’est que l’agent commence essentiellement à identifier : « ceci possède une valeur de récompense interne très élevée » et commence à visiter ce site très fréquemment — beaucoup plus fréquemment que les autres.
En réalité, le nombre de fois où il visite les autres sites — que nous avions définis comme étant par exemple la nourriture, l’abri et l’eau — diminue considérablement. Il se rend vers cette source hautement gratifiante au détriment des autres.
Dr Elisabetta Burchi 13:58
En réalité, cela détourne complètement le comportement.
Professeur Emad Eskandar 14:17
Oui, exactement. Je vois cela comme un paysage décisionnel. Il existe de très nombreux états possibles dans lesquels un organisme ou une personne peut se trouver, avec de nombreux choix possibles au fil du temps.
Ce qui se produit alors, c’est que tout le paysage devient véritablement déformé — ou distordu — de sorte que, quel que soit l’état dans lequel se trouve l’agent, il est orienté vers l’état suivant qui le rapproche de l’objet ou de l’état possédant une très forte valeur de récompense interne.
Si vous imaginez ces états comme différentes combinaisons de comportements stimulants représentant des circuits neuronaux associés à des actions et des choix possibles, c’est comme si une immense partie des circuits à travers ces trois grandes régions était désormais totalement absorbée par ce processus.
Nous pensons que cela est très intéressant. À un niveau supérieur — un niveau mental — nous pouvons spéculer sur ce que cela signifie pour les personnes.
Vous pouvez imaginer une personne malheureusement atteinte d’une addiction sévère à une substance. Nous constatons souvent qu’elle ne prend plus soin d’elle-même. Elle ne mange plus correctement. Elle est négligée. Elle peut devenir sans-abri.
Elle dépriorise effectivement ces besoins essentiels de la vie quotidienne au profit de l’addiction.
C’est une illustration directe de ce que nous venons de décrire.
Dr Elisabetta Burchi 16:00
Pour résumer ce premier résultat parmi les nombreuses expériences menées par vous-même et d’autres scientifiques au cours des dernières décennies : cela montre que les régions cérébrales sous-tendant l’apprentissage — phénomène physiologique normal — et celles impliquées dans les comportements addictifs se chevauchent.
C’était la théorie, et c’est quelque chose que vous avez démontré.
Ensuite, vous avez observé que la dopamine est impliquée dans l’apprentissage ainsi que dans les comportements d’apprentissage et d’addiction.
Pouvez-vous résumer en quelques phrases ce que votre modèle apporte à notre compréhension ?
Professeur Emad Eskandar 17:09
En résumé, il nous fournit de véritables prédictions. Des prédictions concrètes concernant les conséquences de ces comportements.
Je pense que les gens avaient déjà reconnu le chevauchement et le rôle potentiel de la dopamine. Mais l’étape suivante consiste à dire : en supposant que ces deux éléments soient vrais, « qu’est-ce que cela produit ? »
« Quelles sont les prédictions pour les neurocircuits et quelles sont les prédictions pour le comportement observable ? »
C’est cette partie qui manquait.
Peut-on réellement modéliser cela et produire un ensemble de prédictions ?
Évidemment, disposer d’un modèle est très important parce que nous pouvons le confronter à la réalité, le tester. Si les prédictions sont validées, alors nous acceptons le modèle. Si elles sont totalement inexactes, nous pouvons l’abandonner.
Ou, si elles sont partiellement inexactes, nous pouvons le réviser.
Au moins, le modèle nous donne une voie à suivre.
Dr Elisabetta Burchi 18:00
Vous pouvez mieux comprendre le phénomène, mais la puissance du modèle peut également servir à élaborer des stratégies pour agir sur celui-ci.
Professeur Emad Eskandar 18:19
Exactement. Le modèle capture effectivement une grande partie de ce qui se passe à la fois sur le plan comportemental et neurophysiologique.
Nous pouvons alors dire : « De quelles façons pouvons-nous intervenir et modifier cela ? »
Nous pouvons tester cela dans le modèle. Si cela fonctionne dans le modèle, alors il existe une probabilité raisonnable que cela fonctionne également dans le monde réel.
Cela nous donne un objet plus maniable à étudier qu’une personne réelle avec toute sa complexité.
Voilà donc un premier ensemble de prédictions : l’abandon ou la dépriorisation des besoins essentiels.
Un autre aspect qui émerge est cette tendance : une fois ces comportements formés, ils deviennent profondément enracinés — ils deviennent compulsifs.
Comme je l’ai dit précédemment, l’habitude en soi n’a pas de connotation négative. Mais lorsqu’elle devient une compulsion, cela signifie que la personne continue à agir malgré les conséquences négatives.
Ce n’est pas le cas des habitudes normales — celles dont je parle peuvent être facilement désapprises ou remplacées — mais les compulsions persistent.
Elles persistent malgré leurs conséquences négatives, malgré le fait qu’elles ne soient plus utiles ou deviennent contre-productives.
La tendance à développer ces habitudes extrêmement difficiles à inverser apparaît également dans le modèle.
La troisième chose qui ressort du modèle — et qui est également pertinente — concerne la version complète du modèle incluant les conséquences négatives.
Le modèle complet intègre à la fois les conséquences positives et négatives — c’est ce qui conduit aux choix effectués.
Lorsque nous exécutons le modèle, nous observons essentiellement une dévalorisation relative des conséquences négatives.
Autrement dit, l’agent présente une tolérance au risque beaucoup plus élevée. Il adopte des choix comportant beaucoup plus de risques dans ce contexte.
Encore une fois, nous pouvons spéculer que cela reflète potentiellement le comportement des personnes souffrant de graves troubles liés à l’usage de substances.
Lorsqu’elles cherchent à obtenir la substance, elles adoptent souvent des comportements extrêmement risqués susceptibles de leur attirer des problèmes avec la police ou des problèmes juridiques.
Elles peuvent être incarcérées ou perdre leur emploi.
Les comportements à haut risque comme l’utilisation de seringues contaminées, par exemple, ou d’autres comportements dangereux, sont des choses que ces mêmes personnes n’adopteraient pas en dehors de ce contexte.
Le modèle suggère que, dans ce contexte, elles perçoivent le risque comme inférieur à ce qu’il est réellement.
Il existe une véritable dévalorisation du risque, et ce sont souvent ces comportements risqués qui deviennent très problématiques.
Voilà donc l’ensemble des idées qui émergent de notre modèle.
Dr Elisabetta Burchi 21:49
Je vois la valeur et le potentiel d’application de votre modèle pour réduire la stigmatisation encore associée à ces troubles.
Dans ce domaine, nous savons qu’il existe des bases biologiques expliquant le phénomène, mais j’apprécie particulièrement votre explication selon laquelle l’addiction se situe sur un spectre — des formes les plus sévères jusqu’aux simples stimulants — et que toutes ont en commun la dopamine.
Et lorsqu’il existe une perturbation de la dopamine, comme vous l’avez très bien expliqué comme dénominateur commun de toutes les substances addictives, votre modèle met désormais en évidence les fondements biologiques de ce phénomène.
S’agit-il d’un type de modèle d’apprentissage automatique ? Nous ne l’avons pas encore bien expliqué, Emad, car je sais que vous êtes également capable de coder et de faire beaucoup d’autres choses. Quel type de modèle est le vôtre ? Peut-être quelques mots à ce sujet.
Professeur Emad Eskandar 23:18
C’est un modèle computationnel, mais il est dynamique parce qu’il est itératif.
Ce n’est pas un système codé de manière rigide — nous avons créé un système qui apprend, puis nous observons comment cet apprentissage évolue dans différents contextes.
Les règles du modèle sont très simples : trouver le site de récompense et utiliser l’erreur de prédiction de récompense, et cetera, et rien d’autre.
Tout le reste émerge du système lui-même — il apprend ces choses.
J’apprécie cela parce que c’est plus représentatif de ce qui se passe réellement.
Bien entendu, cela reste très simplifié, car je ne peux pas inclure tous les degrés de liberté ni tous les neurones réellement présents dans le cerveau.
Mais si le système manifeste déjà ce comportement malgré ce nombre très réduit de degrés de liberté, cela me suggère qu’il peut y avoir une part de vérité ou de valeur dans ces prédictions.
Cependant, elles doivent être testées.
La prochaine étape pour nous est donc de les valider — les tester dans différents modèles expérimentaux, notamment chez des animaux de laboratoire, afin de confirmer ces éléments spécifiques.
En réalité, si les circuits de l’apprentissage deviennent fortement distordus, alors c’est cela qui contribue au comportement.
Et il pourrait y avoir des éléments encore plus importants que la simple valeur hédonique des substances — ce n’est pas uniquement la recherche de ces substances parce qu’elles procurent du plaisir.
Les personnes persistent à les rechercher longtemps après que toute valeur hédonique ait quasiment disparu.
Cette valeur devient probablement infinitésimale, et pourtant le comportement persiste.
Nous allons donc chercher à comprendre dans quelle mesure cela est lié aux modifications profondes des circuits neuronaux et aux poids des connexions au sein de ces circuits.
Puis l’étape suivante, comme vous l’avez mentionné plus tôt, consiste à utiliser cette compréhension pour intervenir via des techniques de neuromodulation et tenter de restaurer un paysage décisionnel plus équilibré, moins déformé ou distordu, plus plat si vous voulez. Plus varié, ce genre de chose.
Dr Elisabetta Burchi 25:45
C’est fascinant de voir comment les pics changent radicalement le paysage. J’ai vu les images que vous m’avez fournies — vos modèles produisent de véritables paysages représentant les chemins de résistance des différentes décisions que le cerveau peut prendre dans différentes situations biologiques.
Comme vous l’avez très bien expliqué, pour le traduire dans un langage plus accessible, lorsque les substances addictives perturbent le fonctionnement normal de ces signaux internes de récompense en affectant la dopamine, ce paysage devient totalement perturbé.
Alors, pour le remodeler, que devons-nous faire, Emad ? Faisons un bond en avant : comment envisagez-vous l’utilisation de la neuromodulation pour réajuster ce paysage ?
Professeur Emad Eskandar 27:05
Commençons par imaginer — à un niveau très abstrait — un paysage décisionnel plat.
Il existe quelques turbulences : certaines choses sont légèrement plus hautes, d’autres légèrement plus basses. Ce serait une situation où, essentiellement, vous disposez du libre arbitre, d’une capacité maximale à changer.
C’est comme dire : « D’accord, je vais vers cette destination » ou « Non, cela m’intéresse davantage, je vais ici », sans être excessivement biaisé.
Et j’imagine que dans l’addiction, au lieu d’avoir ce paysage relativement plat, c’est comme s’il y avait désormais un immense trou dedans.
Dès que vous vous en approchez, vous commencez à tourner autour, et il devient presque inévitable de tomber dedans. Vous ne pouvez pas l’éviter.
Vous devez rester très, très loin de ce trou.
Et parfois vous ne pouvez même plus atteindre d’autres points du paysage parce que cette déformation est devenue énorme.
Il faut donc restaurer cet équilibre. Il faut éliminer cette énorme perturbation.
Il existe différentes façons d’y réfléchir du point de vue de la neuromodulation.
Vous voulez restaurer des poids normaux au sein de ces circuits.
Une approche consiste à exposer des personnes ou des animaux expérimentaux à quelque chose de provocateur — un stimulus qui déclencherait normalement une réponse conduisant à vouloir obtenir la substance.
Puis trouver un moyen d’atténuer cette libération pulsatile de dopamine, et répéter cela encore et encore.
Avec le temps, les circuits cessent d’être renforcés et reviennent progressivement à quelque chose de plus normal.
Ce serait une manière de procéder.
Une autre approche consiste à identifier d’autres schémas de stimulation comportementale, plus adaptatifs ou productifs, et à les renforcer sélectivement afin qu’ils acquièrent une valeur égale ou supérieure à celle du comportement négatif.
Donc une approche, ou une combinaison des deux.
L’objectif est essentiellement de restaurer cet équilibre, mais cela demande encore du travail. Évidemment, il faudra davantage de précision dans la manière d’appliquer la neuromodulation, et cetera, mais cela semble potentiellement réalisable.
Dr Elisabetta Burchi 29:21
Il me semble que la combinaison des approches comportementales — et bien sûr pharmacologiques — mais surtout comportementales et neuromodulatrices, pourrait réellement représenter le futur pour accélérer un nouvel apprentissage ou un apprentissage plus sain chez les individus.
Professeur Emad Eskandar 29:47
Exactement. Et ce faisant, vous redonnez en réalité à la personne cette liberté de faire d’autres choix.
Parce qu’à ce moment-là, une si grande partie des circuits n’est plus gravée dans ce comportement.
Vous restaurez réellement cette capacité à prendre des décisions de manière équilibrée et à envisager une gamme beaucoup plus large de choix sans être constamment attiré dans ce « trou ».
Et avec le temps, si l’on poursuit suffisamment longtemps, je pense que les thérapies comportementales seront extrêmement importantes.
Si l’on continue à renforcer cela, les patients peuvent réellement retrouver leur autonomie et leur capacité à prendre des décisions appropriées, au lieu d’être constamment déformés par ce problème.
Dr Elisabetta Burchi 30:37
Je pense, Emad, que ce n’est pas seulement un sujet intéressant, mais véritablement le cœur du problème, comme nous l’avons dit au début de cet entretien.
Parce que le libre arbitre et la capacité de prendre des décisions délibérées sont probablement les caractéristiques les plus importantes de l’être humain.
Ainsi, tenter de résoudre ces troubles et aider les personnes confrontées à ces problèmes est quelque chose de profondément important.
Bien sûr, nous aimerions en savoir davantage.
Ces trente minutes d’entretien ne sont qu’un aperçu de ce qui se passe en coulisses.
Nous continuerons à suivre vos travaux de très près.
Professeur Emad Eskandar 31:32
J’ai vraiment apprécié parler avec vous et partager mes réflexions.
Nous verrons, lorsque nous referons le point dans quelques années, tout ce que vous aurez accompli dans ce domaine de l’apprentissage.
Dr Elisabetta Burchi 31:41
Je dirais même plus rapidement, puisque vous avez justement parlé d’apprentissage. Maintenant, il faut accélérer le processus. Merci.
Professeur Emad Eskandar 31:54
Merci encore pour votre temps, je l’apprécie sincèrement.