Comparteix:

Maria Masoliver Vila defensa la seva tesi sobre codificació neuronal de senyals dèbils

03/03/2020

La Maria Masoliver va defensar la seva tesi dirigida per la Cristina Masoller el 20 de Febrer al Campus de Terrassa. Titulada ‘’Neuronal encoding and transmission of weak periodic signals’’, la tesi presenta un codi neuronal temporal basat no en el temps en què les neurones disparen els potencials d’acció sino en el temps relatiu entre ells i demostra que és un mecanisme plausible per codificar la informació dels estímuls externs periòdics febles.

Les neurones sensorials disparen seqüències d'impulsos elèctrics (coneguts com a potencials d'acció) per codificar i transmetre informació d'estímuls temporals externs. La codificació neuronal és el camp d'investigació que estudia la relació entre els estímuls externs i les respostes neuronals. Atès que no hi ha una relació única entre ells, els mecanismes subjacents a la codificació neural encara no es comprenen plenament. No obstant això, se sap que les neurones utilitzen diferents mecanismes per codificar els estímuls externs, que poden ser complementaris en diferents situacions. Una qüestió important és com el soroll neuronal (fluctuacions elèctriques estocàstiques que no transmeten cap informació) influeix en la codificació neuronal.


Es centren en com les neurones responen a un senyal feble i periòdic. El senyal es considera prou feble com per ser subumbral, és a dir, per si sol no indueix a les neurones a disparar. No obstant això, el soroll neuronal desencadena potencials d'acció que codifiquen la informació del senyal feble. En aquesta situació s'ha proposat un mecanisme de codificació basat en patrons simbòlics per a neurones desacoblades; en aquesta tesis han tractat de determinar si aquest mecanisme és plausible per a neurones acoblades.

Han fet servir, primerament, el model neuronal Fitzhugh-Nagumo per estudiar dues neurones acoblades. Hem considerat la situació en la qual només una neurona percep el senyal feble (l'anomanem neurona 1). Han caracteritzat el paper de l'acoblament en la codificació del senyal i han analitzat les seqüències d'intervals entre potencials d'acció de la neurona 1 utilitzant el mètode anlàlisi simbòlic, el qual pot capturar patrons d'mpulsos elèctrics preferits i infreqüents (definits pel temps relatiu entre impulsos). De fet, han demostrat que el mecanisme de codificació és robust a l'acoblament: la neurona que percep el senyal dispara una seqüència d'impulsos elèctrics, la qual conté patrons preferits i infreqüents que depenen de l'amplitud i freqüència del senyal.

Segon, han aplicat l'anàlisi simbòlic a les seqüències intervals entre potencials d'acció generats per dues neurones acoblades simulades amb el model neuronal Morris-lecar. Han investigat si diferents tipus de neurones (pel que fa al tipus d'excitabilitat neuronal, classe 1 o classe 2) generen seqüències de potencials d'acció similars, i hem caracteritzat les diferències en la codificació i transmissió del senyal en canviar el tipus d'acoblament (sinapsis elèctriques o químiques excitatòries) . Estableixen que depenent de la freqüència del senyal, combinacions específiques de neurona/classe i tipus d'acoblament permeten una codificació més efectiva, o una transmissió més efectiva del senyal.

Han analitzat, per últim, l'activitat d'un conjunt de neurones, quan totes elles perceben el senyal feble. L'anàlisi simbòlic l'han aplicat a les seqüències d'accions de potencials de totes les neurones i han demostrat que un conjunt neuronal també codifica la informació del senyal en forma de patrons d'accions de potencials preferits o poc freqüents, com ho fan una sola o dues neurones acoblades. A més, han establert que l'acoblament neuronal és beneficiós per a la codificació de senyals (el conjunt neuronal detecta senyals d'amplitud més feble) i que només uns pocs enllaços entre neurones poden millorar significativament la codificació de senyals (les probabilitats dels patrons preferits i dels poc freqüents prenen valors més extrems).

Keywords
r_n