Usando par\u00e1metros medidos en el hipocampo de rat\u00f3n, los investigadores crearon un modelo de red integral de la regi\u00f3n del cerebro. Cr\u00e9dito: Peter Rigaud\/IST Austria <\/p>\n
Nuestros cerebros pueden distinguir patrones muy similares, gracias a un proceso llamado separaci\u00f3n de patrones. Sin embargo, a\u00fan no se comprende completamente c\u00f3mo nuestros cerebros separan los patrones. Utilizando un modelo inform\u00e1tico a gran escala de la circunvoluci\u00f3n dentada, una regi\u00f3n del cerebro involucrada en la separaci\u00f3n de patrones, Peter Jonas, profesor del Instituto de Ciencia y Tecnolog\u00eda (IST) de Austria, descubri\u00f3 que las neuronas inhibidoras activadas por un patr\u00f3n suprimen todas las neuronas vecinas. desactivando as\u00ed patrones similares \u00abcompetitivos\u00bb. Este es el resultado de un estudio publicado en Nature Computational Science. <\/p>\n
Un gato negro es enga\u00f1osamente similar a una pantera, aparte de su tama\u00f1o. Hacer esta distinci\u00f3n es crucial cuando se est\u00e1 siendo perseguido, y algo que los humanos logran gracias a la separaci\u00f3n de patrones, el proceso en el que el cerebro distingue patrones muy similares y desencadena comportamientos muy diferentes como respuesta: acariciar al gato o huir de la pantera. Este proceso tambi\u00e9n est\u00e1 ligado al aprendizaje. \u00abNecesitamos no solo separar patrones similares, sino tambi\u00e9n almacenarlos y recuperarlos con precisi\u00f3n, por ejemplo, para la pr\u00f3xima vez que nos encontremos con una pantera. Por lo tanto, investigamos c\u00f3mo se produce la separaci\u00f3n de patrones en el hipocampo, un circuito de memoria clave\u00bb, dice Peter Jonas, Profesor de IST Austria y autor principal del estudio.<\/p>\n
500\u00a0000 neuronas en un modelo<\/p>\n
En investigaciones anteriores, Jonas y su equipo midieron par\u00e1metros cruciales de las sinapsis, los puntos de conexi\u00f3n de las neuronas, y reglas de conectividad, que son necesarias para comprender el procesamiento de la informaci\u00f3n en la red del hipocampo en ratones y ratas. Ahora, Jonas us\u00f3 estos par\u00e1metros reales para construir un modelo preciso de la red, un desaf\u00edo, ya que, por lo general, los modelos de circuitos cerebrales se construyen con solo 10 a 1000 neuronas. La circunvoluci\u00f3n dentada de las ratas, sin embargo, contiene 500.000 neuronas excitatorias, llamadas c\u00e9lulas granulares. \u00abEn modelos reducidos, no podemos conectar los par\u00e1metros sin\u00e1pticos medidos del circuito neuronal. Pero como quer\u00edamos imitar lo que sucede en el cerebro y usar las mediciones sin\u00e1pticas que obtuvimos previamente, implementamos una red en su tama\u00f1o completo, con 500\u00a0000 c\u00e9lulas granulares\u00bb.<\/p>\n
La inhibici\u00f3n separa patrones<\/p>\n
Usando este modelo de computadora, Jonas prob\u00f3 diferentes hip\u00f3tesis sobre c\u00f3mo funciona la separaci\u00f3n de patrones. \u00abCon este modelo no podemos simplemente copiar la biolog\u00eda, sino cambiar sistem\u00e1ticamente los par\u00e1metros y desentra\u00f1ar los factores. Esto nos permite comprender los c\u00e1lculos en el cerebro y c\u00f3mo los factores biol\u00f3gicos respaldan o limitan el c\u00e1lculo\u00bb.<\/p>\n
El profesor Peter Jonas descubri\u00f3 un nuevo mecanismo de separaci\u00f3n de patrones. Cr\u00e9dito: Peter Rigaud\/IST Austria <\/p>\n
Hist\u00f3ricamente, seg\u00fan los datos del cerebelo, los neurocient\u00edficos pensaban que la separaci\u00f3n de patrones se basaba en la expansi\u00f3n: un patr\u00f3n se proyecta desde una cantidad menor de neuronas a una gran cantidad de neuronas en la siguiente capa de procesamiento . Esto expandir\u00eda el patr\u00f3n y facilitar\u00eda la detecci\u00f3n de diferencias. Si bien la expansi\u00f3n es un mecanismo potencial en el cerebelo, es menos probable que funcione en el hipocampo, donde las c\u00e9lulas granulares convergen en un n\u00famero menor de neuronas CA3 en la siguiente capa.<\/p>\n
\u00abClaramente, la expansi\u00f3n puede no ser\u00e1 el \u00fanico mecanismo en el hipocampo\u00bb, afirma Jonas. \u00abLa evidencia de nuestro modelo realista sugiere que la inhibici\u00f3n de las neuronas activas que impiden que otras neuronas se disparen juega un papel importante\u00bb. Matem\u00e1ticamente, se ha demostrado que reducir la actividad en una red facilita la distinci\u00f3n de diferencias entre patrones. Usando el modelo del hipocampo, Jonas cuestion\u00f3 el papel de la inhibici\u00f3n. \u00abCuando la inhibici\u00f3n es parte del modelo, los patrones se separan s\u00f3lidamente. Pero cuando eliminamos la inhibici\u00f3n, este ya no es el caso. Estos datos de modelado cambian la visi\u00f3n hist\u00f3rica de la expansi\u00f3n del c\u00f3digo a un mecanismo basado en la inhibici\u00f3n\u00bb.<\/p>\n
Los nuevos datos tambi\u00e9n explican un resultado de una investigaci\u00f3n anterior que dej\u00f3 desconcertado a Jonas. \u00abAnteriormente, encontramos que la inhibici\u00f3n en la circunvoluci\u00f3n dentada est\u00e1 restringida localmente. Las neuronas activadas solo inhiben otras c\u00e9lulas dentro de un radio de 300 micr\u00f3metros. Durante mucho tiempo nos hemos preguntado cu\u00e1l podr\u00eda ser el papel funcional de tal inhibici\u00f3n focal\u00bb. El modelo de red muestra que dicha inhibici\u00f3n focal puede separar mejor los patrones que la inhibici\u00f3n global, en la que se amortigua toda la actividad de la red. La velocidad es esencial en la separaci\u00f3n de patrones, y la inhibici\u00f3n focal reduce los retrasos: las neuronas en un patr\u00f3n se encienden e inhiben muy r\u00e1pidamente las c\u00e9lulas circundantes, asegurando que otros patrones no se activen. \u00abEs una soluci\u00f3n genial, pero no muy intuitiva, y solo pudimos resolver esto usando el modelo\u00bb, se\u00f1ala Jonas. Como pr\u00f3ximo paso, Jonas planea transferir los resultados al sistema biol\u00f3gico y llevar a cabo experimentos de comportamiento, explorando m\u00e1s a fondo c\u00f3mo la inhibici\u00f3n contribuye a la separaci\u00f3n de patrones. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
La inhibici\u00f3n lateral mantiene separados recuerdos similares M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Peter Jonas, C\u00f3mo las reglas de conectividad y las propiedades sin\u00e1pticas dan forma a la eficacia de la separaci\u00f3n de patrones en la red gyrusCA3 de la corteza entorrinal, Nature Computational Science (2021). DOI: 10.1038\/s43588-021-00157-1. www.nature.com\/articles\/s43588-021-00157-1 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Computational Science <\/p>\n Proporcionado por el Instituto de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Austria Cita<\/strong>: Completo -Modelo biol\u00f3gicamente realista a escala del hipocampo de rat\u00f3n descubre un nuevo mecanismo para la separaci\u00f3n de patrones (16 de diciembre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-full-scale-biologically-realistic-mouse- hippocampus.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Usando par\u00e1metros medidos en el hipocampo de rat\u00f3n, los investigadores crearon un modelo de red integral de la regi\u00f3n del cerebro. Cr\u00e9dito: Peter Rigaud\/IST Austria Nuestros cerebros pueden distinguir patrones muy similares, gracias a un proceso llamado separaci\u00f3n de patrones. Sin embargo, a\u00fan no se comprende completamente c\u00f3mo nuestros cerebros separan los patrones. Utilizando un … Continuar leyendo \u00abModelo biol\u00f3gicamente realista a gran escala del hipocampo de rat\u00f3n descubre un nuevo mecanismo para la separaci\u00f3n de patrones\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-4373","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4373","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4373"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4373\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4373"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4373"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4373"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}