Los circuitos neuronales simples compuestos por dos poblaciones de neuronas que interactúan exhiben una capacidad notable para acomodar múltiples resonancias no lineales organizadas en diagramas asombrosamente diversos e intrigantes. La figura muestra los diagramas de bloqueo de seis circuitos diferentes sintonizados para exhibir esta propiedad. Cuando es impulsado por entrada periódica, los circuitos se pueden arrastrar en los diferentes regímenes subarmónicos indicados por diferentes colores. En estos circuitos, pequeñas modulaciones de la entrada periódica pueden resultar en ritmos estables cualitativamente diferentes. Esto proporciona una estrategia para obtener una diversidad de formas de onda con múltiples escalas de tiempo a partir de la interacción no lineal de las poblaciones neuronales y su dinámica intrínseca. Crédito:Leandro Alonso
Los investigadores que estudian el cerebro han estado interesados durante mucho tiempo en sus oscilaciones neuronales, la actividad eléctrica rítmica que juega un papel importante en la transmisión de información dentro de los circuitos neuronales del cerebro. En ratas Se ha demostrado que las oscilaciones en la región del hipocampo del cerebro codifican información que describe la posición del animal en un espacio físico. Inhumanos, Las oscilaciones neuronales a menudo se estudian en relación con la epilepsia y varios trastornos del sueño, aunque quedan dudas sobre su función precisa.
Para los neurocientíficos computacionales, que estudian cómo las diferentes estructuras del cerebro procesan la información, Una faceta interesante de esta actividad es la capacidad del tejido neural para responder a estímulos externos con diferentes tipos de oscilaciones.
"Estas diversas respuestas son la base de varias preguntas importantes en neurociencia, "explicó Leandro Alonso, neurocientífico computacional y ex becario postdoctoral en la Universidad Rockefeller en la ciudad de Nueva York. "¿Cómo el mismo tejido neural hace cosas diferentes en momentos diferentes? ¿Cómo se altera la información por las conexiones y la dinámica intrínseca del circuito neural?"
Trabajando con el modelo de Wilson-Cowan, un modelo ampliamente utilizado en neurociencia computacional que describe la actividad promedio de poblaciones de neuronas interconectadas, Alonso ha diseñado una nueva herramienta matemática para ayudar a otros neurocientíficos a explorar el amplio espectro de respuestas posibles de un circuito neuronal simple.
Alonso explica sus hallazgos esta semana en la revista Caos .
"Es útil para modelar conceptos en neurociencia tener un sistema que produzca una amplia gama de comportamientos para pequeños cambios de un parámetro de control, ya que esto puede ayudar a ofrecer algunas ideas sobre cómo el mismo tejido neural muestra diferentes respuestas, "Alonso dijo, cuya investigación fue financiada por una beca de la Fundación Leon Levy.
El modelo de Alonso se basa en un concepto matemático llamado "oscilador no lineal". Cuando los osciladores, cantidades que se encuentran en un estado de fluctuación repetitiva, son lineales, el oscilador responde a una entrada externa reflejando su ritmo o frecuencia. A diferencia de, con osciladores no lineales, la frecuencia de la respuesta oscilatoria varía de la frecuencia de la entrada. A menudo también se pueden observar diferencias en la forma de las oscilaciones de la respuesta.
Aunque la oscilación no lineal no es específica de la neurociencia, Alonso se sorprendió gratamente de lo bien que se integró con el modelo de Wilson-Cowan para ofrecer una idea de cómo se pueden conectar las neuronas para que produzcan una gama diversa de oscilaciones cuando se estimulan.
"Cuando observas la complejidad de los fenómenos oscilatorios en el cerebro, Parece razonable suponer que puede explicarse por un sistema igualmente complejo que subyace a estas oscilaciones, "Dijo Alonso." Sea este el caso o no, es interesante que un circuito simple con solo dos poblaciones de neuronas interconectadas pueda producir un repertorio de actividad igualmente diverso ".
En su artículo, Alonso incluye una serie de coloridos "diagramas de bloqueo" que representan visualmente la variedad de respuestas que son posibles como parámetros del estímulo externo, como su frecuencia y amplitud, se cambian sutilmente.
"Los diferentes colores muestran cómo ha cambiado la frecuencia de la respuesta, "Explicó Alonso.
Alonso, quien comenzó a estudiar las oscilaciones no lineales de las neuronas mientras se capacitaba en el Laboratorio de Sistemas Dinámicos de la Universidad de Buenos Aires, cree que su modelo puede ayudar a otros neurocientíficos computacionales a trabajar en sus propios modelos.
"Espero que el procedimiento sea útil para derivar los parámetros de los circuitos neuronales, como sus conectividades, de modo que una oscilación entrante desencadenará varios tipos diferentes de respuestas, ", dijo Alonso." También es posible que la discusión más amplia de las oscilaciones no lineales podría ser útil para los científicos que examinan otros sistemas biológicos que exhiben respuestas dinámicas comparables ".
El próximo proyecto de investigación de Alonso será investigar las propiedades de los sistemas que tienen múltiples circuitos neuronales con estas propiedades conectadas entre sí.
