Contribución Oral - INFORMACIÓN CAUSAL: INVESTIGACIÓN DINÁMICA DE UNA RED NEURONAL CON UNA ALTA PROPORCIÓN DE NEURONAS INHIBITORIAS

FERNANDO MONTANI; ROMAN BARAVALLE; LISANDRO MONTANGIE; OSVALDO A ROSSO

BAHIA BLANCA

Congreso; TREFEMAC XII; 2014

Cuando las neuronas inhibidoras constituyen aproximadamente el 40 % de las neuronas, las mismas podrían tener un importante función antinociceptiva, ya que regularían muy fácilmente el nivel de actividad del resto de las neuronas. Consideramos una red simple de neuronas corticales, enriquecidas con retrasos de la conducción axonal y con plasticidad dependiente del tiempo de disparo, representativas de una columna cortical o hipercolumna con una gran proporción de neuronas inhibitorias. Cada neurona se activa siguiendo una ecuación de Hodgkin- Huxley como dinámica y está interconectada al azar a otras neuronas. La dinámica de la red es investigada a través de la estimación de la función de distribución de probabilidad Bandt y Pompe asociada a los intervalos interspike y teniendo diferentes grados de interconexión a través de las neuronas. Más específicamente se tiene en cuenta las ´´estructuras temporales sutiles´´ de la señal neuronal compleja no sólo mediante el uso de las distribuciones de probabilidad asociadas a los intervalos de interspike, sino también considerando medidas estadísticas que tengan en cuenta la información causal: la entropía permutación Shannon, la información de permutación de Fisher y complejidad estadística de permutación. Esto nos permite investigar cómo la información del sistema puede saturar a un valor finito cuando el grado de interconectividad a través de las neuronas crece, infiriendo así las propiedades dinámicas emergentes del sistema.