Codificacion neuronal, sincronizacion y estados colectivos

LISANDRO MONTANGIE; FERNANDO MONTANI

Conferencia; Primeras Jornadas de Tesistas de La Facultad de Ciencias Exactas, UNLP; 2015

Las correlaciones entre los potenciales de acción en una población de neuronas son encontradasampliamente en el cerebro. Aunque los modelos que representan las interacciones entre pares deneuronas han demostrado ser capaces de capturar algunos de los rasgos más importantes de laactividad de la población a nivel de la retina, la evidencia muestra que un análisis de correlaciónneuronal de este tipo no resuelve la dinámica poblacional de cooperación por si mismo. En nuestro trabajo investigamos las componentes de correlación teniendo en cuenta interacciones de ordenes mayores que dos, considerando primero un número pequeño de neuronas y luego tomando el limite termodinámico de un número muy grande de neuronas. En la primera aproximación propuesta, se demuestra que la existencia de un término de correlación mixto dependiente del estímulo define el escenario para la interacción entre la correlación de ruido y de señal, produciendo redundancia o sinergia en dependencia directa con el signo de dicho termino. A nivel de un número grande de neuronas interactuantes, determinamos cómo las correlaciones dependen de la estructura de interacción de la entrada neuronal, mostrando que la distribución conjunta de actividad se deforma a medida que el parámetro de correlación aumenta, produciendo un aumento de los estados de sincronización. Además, mostramos cómo no linealidades de entrada de la neurona pueden dar forma a las correlaciones de orden superior y mejorar el rendimiento de codificación por poblaciones neuronales.