CIRCUITOS CORTICALES Y DINAMICA NEURONAL EN PROCESOS DE TOMA DE DECISIONES PERCE...
CIRCUITOS CORTICALES Y DINAMICA NEURONAL EN PROCESOS DE TOMA DE DECISIONES PERCEPTUALES
ES POSIBLE OBTENER CONSIDERABLE INFORMACION SOBRE EL PROCESAMIENTO CEREBRAL POR MEDIO DE EXPERIMENTOS EN LOS CUALES SE TOMAN REGISTROS DE LA ACTIVIDAD NEURONAL MIENTRAS UN ANIMAL REALIZA UNA TAREA PARA LA CUAL HA SIDO PREVIAMENTE...
ver más
Fecha límite participación
Sin fecha límite de participación.
Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2012-01-01
No tenemos la información de la convocatoria
0%
100%
Información adicional privada
No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.
¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video
Proyectos interesantes
PERCEPT
Cortical circuits of visual perception
1M€
Cerrado
PRIORS
Neural circuit dynamics underlying expectation and their imp...
2M€
Cerrado
BFU2017-82296-P
PAPEL DE LOS CIRCUITOS DE RETROALIMENTACION EN EL PROCESAMIE...
169K€
Cerrado
CHROME
Cortical hierarchy of memories deciphering the neuronal me...
175K€
Cerrado
DendritesInVivo
Prediction and validation of in vivo dendritic processing
213K€
Cerrado
Fecha límite de participación
Sin fecha límite de participación.
Descripción del proyecto
ES POSIBLE OBTENER CONSIDERABLE INFORMACION SOBRE EL PROCESAMIENTO CEREBRAL POR MEDIO DE EXPERIMENTOS EN LOS CUALES SE TOMAN REGISTROS DE LA ACTIVIDAD NEURONAL MIENTRAS UN ANIMAL REALIZA UNA TAREA PARA LA CUAL HA SIDO PREVIAMENTE ADIESTRADO. ESTAS TAREAS PUEDEN CONTENER ELEMENTOS TALES COMO PERCEPCION DE UN ESTIMULO, MEMORIA DE CORTO PLAZO, TOMA DE DECISIONES Y EJECUCION DE UN MOVIMIENTO. LAS PROPIEDADES ESTADISTICAS DE LAS SECUENCIAS DE POTENCIALES DE ACCION PRODUCIDAS POR LAS NEURONAS VARIAN SEGUN AVANZA LA TAREA. EL CONOCIMIENTO DE ESTA EVOLUCION PUEDE RESTRINGIR EN GRAN MEDIDA LA MODELIZACION DEL SISTEMA. SIN EMBARGO RARA VEZ SE ANALIZA LA ESTADISTICA DE SEGUNDO ORDEN DE LOS DATOS EXPERIMENTALES REGISTRADOS EN ESTOS EXPERIMENTOS CON ALGUN DETALLE. EN LOS CASOS EN LOS QUE ESTOS ESTUDIOS FUERON REALIZADOS, SE HA VISTO QUE LOS MODELOS BIOFISICOS EXISTENTES NO REPRODUCEN LAS OBSERVACIONES. EN ESTE PROYECTO, QUE CONTINUA CON INVESTIGACIONES ANTERIORES DEL GRUPO SOLICITANTE, NOS PROPONEMOS COMBINAR ANALISIS DE DATOS EXPERIMENTALES, MODELIZACION Y SIMULACIONES NUMERICAS PARA EXPLICAR LOS RESULTADOS DE REGISTROS DE ELECTROFISIOLOGIA LLEVADOS A CABO EN ANIMALES MIENTRAS EJECUTAN TAREAS QUE INCLUYEN DIFERENTES FUNCIONES COGNITIVAS.LLEVAREMOS A CABO ESTOS ESTUDIOS EN EL CONTEXTO DE TAREAS DE TOMA DE DECISIONES BASADAS EN LA PERCEPCION. LOS OBJETIVOS BASICOS DE ESTE ESTUDIO SON: (1) EN PRIMER LUGAR HAREMOS UN ANALISIS DE DATOS EXPERIMENTALES PARA DETERMINAR EL GRADO DE CORRELACION ENTRE PARES DE NEURONAS, UNA VEZ QUE SE EXTRAEN LAS CORRELACIONES INDUCIDAS POR SEÑALES GENERADAS INTERNAMENTE COMUNES A LAS DOS CELULAS. PARA ELLO SE USARAN DATOS REGISTRADOS EN ANIMALES ACTIVOS QUE REALIZAN TAREAS DE TOMA DE DECISIONES PERCEPTUALES. (2) DESARROLLAREMOS METODOS MATEMATICOS PARA ESTUDIAR LA ACTIVIDAD DE REDES NEURONALES, TRATANDO EN MODO AUTOCONSISTENTE LA ESTADISTICA DE SEGUNDO ORDEN, EN ESPECIAL DENTRO DEL CONTEXTO DE MODELOS CON MULTIESTABILIDAD. COMPROBAREMOS SI LAS PREDICCIONES SON ACORDES A LOS RESULTADOS DEL ANALISIS DE LOS DATOS EXPERIMENTALES. (3) LOS EXPERIMENTOS MUESTRAN QUE EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES PERCEPTUALES TIENE LUGAR EN MODO DISTRIBUIDO ENTRE VARIAS POBLACIONES DE NEURONAS Y ENTRE VARIAS AREAS CEREBRALES (HERNANDEZ ET AL, 2010). EN CONSECUENCIA, EL ESTUDIO DE LA ACTIVIDAD CEREBRAL DEBE INCLUIR LAS RELACIONES CAUSALES ENTRE LAS POBLACIONES IMPLICADAS EN EL PROCESO. EL PRIMER PASO PARA HACER ESTE ESTUDIO ES EL DISEÑO E IMPLEMENTACION DE METODOS DE ANALISIS DE CAUSALIDAD. ESTOS METODOS SE UTILIZARAN PRIMERO EN DATOS GENERADOS CON SIMULACIONES NUMERICAS DE MODELOS DE TOMA DE DECISIONES Y LUEGO EN DATOS EXPERIMENTALES DE REGISTRO SIMULTANEO DE LA ACTIVIDAD DE POBLACIONES DE NEURONAS. (4) EN BASE A LOS RESULTADOS DE LOS OBJETIVOS ANTERIORES MODELIZAREMOS TAREAS DE DECISION DENTRO DE UN MARCO DE INFERENCIA BAYESIANA (BECK ET AL, 2008; RAO, 2010) Y DE APRENDIZAJE CON REFUERZO (SUTTON Y BARTO, 1998) QUE INCLUYA EL PROCESAMIENTO EN AREAS SENSORIALES, LA CORTEZA PREFRONTAL Y LOS GANGLIOS BASALES. ESTE MODELO PODRIA EXPLICAR LA ACTIVIDAD DEL SISTEMA DOPAMINERGICO (DE LAFUENTE Y ROMO, 2011) PARTIENDO DE PRINCIPIOS DE OPTIMIZACION DE LA RECOMPENSA Y SIMULTANEAMENTE JUSTIFICAR LA APARICION DE SEÑALES INTERNAS DURANTE EL PROCESAMIENTO DE LA TAREA (PARGA, CARNEVALE ET AL, 2012).