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The limits of sensory processing during sleep: how far can we interact with memory contents?

par Farthouat, Juliane
Président du jury Destrebecqz, Arnaud
Promoteur Peigneux, Philippe
Publication Non publié, 2016-12-16

Thèse de doctorat

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Résumé :

Depuis une dizaine d'années, de nouveaux outils ont été développés visant à stimuler la consolidation mnésique opérant au cours du sommeil. Sur base des connaissances récentes sur la perception sensorielle résiduelle chez le sujet endormi, ainsi que des théories suggérant que la consolidation de souvenirs a lieu suite à leurs réactivations durant le sommeil, de nouveaux paradigmes ont vus le jour, permettant de biaiser cette réactivation spontanée à l'aide de stimulations externes. Toutefois, les limites et les conditions nécessaires de ce processus n'ont pas été clairement définies. Par ailleurs, si la question de stimuler la consolidation en mémoire durant le sommeil a été fortement étudiée, la possibilité d'au contraire interférer avec le contenu mnésique reste en suspens. Enfin, des études récentes suggèrent que la stimulation auditive permet non seulement de stimuler la mémoire, mais qu'il est également possible de créer de nouvelles associations entre un stimulus et une réponse respiratoire durant le sommeil. La possibilité d'établir des associations plus complexes entre stimuli reste à établir.Au cours de cette dissertation, les trois études principales de ma thèse seront successivement présentées, durant lesquelles nous nous sommes attachés à déterminer les limites du traitement sensoriel durant le sommeil et ses possibles interactions avec le contenu mnésique. Dans une première étude, nous nous sommes intéressés à la possibilité de perturber un apprentissage de paires de mots en représentant durant le sommeil des paires de mots interférentes ainsi que les oscillations cérébrales associées à la réactivation du contenu mnésique. Dans une seconde étude, nous avons développé un paradigme et une technique d'analyse des potentiels évoqués stationnaires en magnétoencéphalographie permettant de marquer la segmentation ayant lieu au cours de l'écoute d'une séquence statistique ainsi que la progression temporelle du processus d'apprentissage associé. Enfin, dans une dernière étude, nous avons testé à l'aide des potentiels évoqués stationnaires si la détection de régularités statistiques est possible au cours du sommeil.

Over the last decade, new tools have been developed to boost the memory consolidation processes taking place during sleep. Based on recent knowledge about residual sensory processing in sleeping adults, and on theoretical accounts that memory consolidation during sleep occurs via the reactivation of memory content, new paradigms have been proposed to bias spontaneous memory reactivation using sensory stimulation. However, the limits and necessary conditions for successful memory reactivation remain unclear. Also, if boosting consolidation processes has been widely studied, it remains to be tested whether it is possible, to the contrary, to interfere with memory acquisition using stimulations. Finally, recent studies suggest that auditory stimulation during sleep not only boost memory, but also that new associations can be created between stimuli and breathing responses. Whether it is possible to create more complex associations between stimuli while sleeping is an enduring question.In this doctoral dissertation, I will present 3 main studies in which we studied the limits of auditory processing during sleep and how it can interact with memory content. In a first study, we attempted to interfere with consolidation of learned word pairs by presenting interfering material during sleep, and we studied the neural oscillations associated with the reactivation of memory content. In a second study, we developed a new paradigm using auditory frequency-tagged responses and magnetoencephalography to highlight segmentation processes that take place when listening to auditory statistical streams, and visualizing their temporal evolution. In the third and last study, we tested using steady-states analyses whether statistical learning can be achieved during sleep.