Alicia Garrido Peña Profile picture
Granaína divagando. PhD student Universidad Autónoma de Madrid

Apr 22, 2021, 19 tweets

¿Qué tienen que ver las neuronas, los caracoles y la informática?
Respondo en este hilo sobre mi tesis, junto a preguntas como "vale, investigas pero... ¿qué haces?" o "pero... ¿eso pa' qué?"
@RedDivulga @UAM_Madrid @UCCUAM @EDoctorado_UAM
Abro #HiloTesis

Mi tesis se titula: “Sequential neural dynamics and information processes”
Vale sí, te quedas un poco igual, pero pistas va dando.
Nos podemos quedar con:
- Secuencias Neuronales
- Dinámica
- Información

La neurociencia estudia cómo pensamos, memorizamos, actuamos…
Estos procesos se generan por la actividad de las neuronas, que generan impulsos eléctricos y los transmiten entre ellas para comunicarse mediante enlaces (sinapsis).

En circuitos de neuronas las actividades son secuenciales, generando ritmos determinados por las relaciones que se dan entre ellas. Vaya, que no son impulsos sin sentido...
Estas secuencias están relacionadas con el comportamiento, por ejemplo, actividades motoras.

Vale Alicia, muy bien todo eso. Pero que ¿dónde están los caracoles?

Estas secuencias en ritmos motores, las podemos ver cuando andamos o masticamos, pero también están en animales más simples como caracoles o cangrejos.
Así que para entender comportamientos más complejos, empezamos por los entresijos de los más simples.

Y aquí es donde nos centramos: El estudio de estas secuencias.
Pero bueno… ¿cómo?
Podemos estudiar esto en neuronas vivas (experimentalmente), neuronas simuladas (modelos dinámicos) o todo a la vez (circuitos híbridos).
Empecemos por lo experimental 👇🏻👇🏻👇🏻

Con técnicas experimentales de electrofisiología se puede registrar el comportamiento de varias neuronas a la vez, como la que se ve en la foto.
Sí, esa es la secuencia espontánea de dos neuronas que están en el mismo circuito…

¿Espontánea? ¿Sin estímulos ni nada?
¡Exactamente!
Estas neuronas forman parte de un Generador Central de Patrones (CPG) de un caracol. Este hace que abra la boca y coma.
La relación entre las neuronas hace que se genere y mantenga de forma autónoma el ritmo al masticar.

¿Y esto cómo se simula?
Con modelos dinámicos, un conjunto de ecuaciones diferenciales que representan la biofísica de la dinámica de las neuronas.
Por ejemplo, programando las ecuaciones de la izq. (entre otras) conseguimos simular la actividad de las neuronas de la derecha.

Vale, eso lo experimental y el modelo, pero... ¿Y si se combinan ambas?
No, no me refiero a hacer un caracol en plan transformer, sino a conectar modelos de neuronas con neuronas vivas.

Igual que se puede registrar la actividad de las neuronas, se pueden estimular inyectando corriente.
Las sinapsis entre neuronas implican al final corrientes, por lo que se puede implementar una sinapsis entre las neuronas y conectar neuronas de modelos con neuronas vivas.

Esto se hace en un ciclo cerrado, calculando la corriente que debe entrar en la neurona viva a partir de la actividad simulada en el modelo y recibiendo el voltaje de la viva para calcular de nuevo la corriente que debe entrar en la neurona simulada.

Recapitulando:
- Registros experimentales para estudiar los ritmos y secuencias de circuitos neuronales vivos.
- Modelos para simularlos y estudiar la dinámica de la actividad en profundidad.
- Circuitos híbridos para validar hipótesis y resultados en modelos combinando los dos.

Vale, os escucho pensar... pero y esto, ¿pa' qué?
Está claro... para hacer la cencia.

Ahora en serio...
Estudiar las secuencias temporales, la actividad coordinada de las neuronas y sus posibles restricciones nos ayuda a entender sistemas neuronales más complejos y cómo se auto-adaptan a diferentes condiciones.

Así podemos estudiar como se generan y coordinan, las secuencias temporales, la información que llevan las neuronas y cómo varía esta según el contexto o la comunicación que se de. Y posibles restricciones temporales como estas:

Además, avanzar en todo esto nos deja más cerca de cosas como prótesis neuronales, donde se puedan sustituir o complementar circuitos con otras neuronas artificiales.
También tiene aplicaciones en robótica, donde usan CPGs para coordinar los movimientos.

Y hasta aquí mi hilo, muchas gracias por leer y espero que os haya gustado!
Si queréis saber más aquí me tenéis para cualquier pregunta.
También podéis ver más cosas que hacemos en nuestro laboratorio el GNB, en la EPS de la UAM.
Os dejo el github:
github.com/GNB-UAM/

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