Mapeo de las correlaciones de entrada y salida de orden superior en redes de poblaciones neuronales

NATALI GUISANDE; MARIELA PORTESI; FERNANDO MONTANI

Congreso; XIX Congreso Regional de Física Estadística y Aplicaciones a la Materia Condensada; 2022

El cerebro humano es una red de miles de millones de células nerviosas interconectadas para formar circuitos funcionales neuronales que, entre sus múltiples funciones, construyen la percepción del mundo exterior, fijan la atención, guían las decisiones y ejecutan las acciones. Los estímulos sensoriales pueden ser compartidos por miles de neuronas simultáneamente, en la corteza cerebral hay poblaciones neuronales complejamente interconectadas que reciben miles de entradas comunes.Debido a que algunos estudios sugieren la importancia de las entradas neuronales no gaussianas en la codificación de la información neural, recientemente se desarrolló un modelo dicotomizado q-Gaussiano de entrada común, que extiende el modelo dicotomizado gaussiano a entradas no Gaussianas. En este modelo los patrones binarios de disparo se generan mediante la umbralización de una variable aleatoria q-gaussiana multivariada, y las correlaciones entre las neuronas surgen de las correlaciones en la q-gaussiana subyacente.En este trabajo se implementa computacionalmente este modelo analítico para la probabilidad conjunta de disparo de N neuronas con entradas comunes q-Gaussianas teniendo en cuenta cómo afectan las posibles fluctuaciones de temperatura al modelo. Modificando el parámetro de correlación en la entrada y el de deformación, se muestra bajo qué condiciones las correlaciones de orden superior pueden conducir a un mayor o menor número de spikes sincronizados en las salidas de la población neuronal. Se presenta un análisis exhaustivo de cómo las estadísticas de entrada se transforman en este proceso de umbral en estadísticas de salida utilizando una combinación de herramientas de teoría de grafos yteoría de la información. Además, se propone una forma de construir una red calculando los pesos sinápticos a partir de las métricas de distancias entre los trenes de spikes de van Rossum y Victor-Purpura, y posteriormente se analiza la centralidad de la red.Los resultados permiten caracterizar la actividad de disparo de la población obtenidaa partir de registros simultáneos de neuronas en todas las capas de una microcolumnacortical simulada. Además, se puede cuantificar con precisión la cantidad de correlaciones que se generan a partir de la interconectividad de orden superior de las entradas neuronales comunes superpuestas.