La conectómica funcional revela la regla general de cableado en la corteza visual del ratón

Área de la Ciencia:

• La neurociencia
• Neurociencia computacional
• Neurociencia de los sistemas

Sus antecedentes:

• Comprender la conectividad de los circuitos neuronales es clave para descifrar la computación cerebral.
• En la corteza visual del ratón, las neuronas con propiedades de respuesta similares muestran conexiones sinápticas preferenciales.
• Las reglas de conectividad más amplias a través de capas y áreas corticales siguen siendo en gran medida desconocidas.

Objetivo del estudio:

• Analizar la conectividad sináptica y las propiedades funcionales neuronales a través de capas y áreas corticales utilizando el conjunto de datos MICrONS.
• Investigar la universalidad de los principios de conectividad similar.
• Diferenciar las funciones de la función y la sintonía espacial en las conexiones sinápticas y explorar las reglas de conectividad de orden superior.

Principales métodos:

• Análisis del conjunto de datos MICRONS a escala milimétrica para la conectividad sináptica y las propiedades funcionales.
• Utilizando un modelo de gemelo digital para separar la sintonía neuronal en componentes de características y espaciales.
• Emplear redes neuronales recurrentes (RNN) para modelar las reglas de conectividad y realizar estudios de ablación.

Principales resultados:

• Las neuronas con propiedades de respuesta similares exhiben conectividad preferencial dentro y entre capas y áreas, incluidas las conexiones de retroalimentación.
• La sintonización de las características neuronales, no la ubicación del campo receptivo espacial, predice conexiones sinápticas a escala fina.
• Una regla de orden superior revela una mayor similitud funcional en las cohortes de neuronas postsinápticas aguas abajo que la predicha por las reglas de pares.
• Las RNN entrenadas en tareas de clasificación desarrollan patrones de conectividad que reflejan las reglas biológicas, y interrumpir las conexiones "similares" perjudica el rendimiento de las RNN.

Conclusiones:

• La conectividad similar, impulsada por el ajuste de características, es un principio universal en toda la jerarquía visual.
• Las reglas de conectividad de orden superior contribuyen a la similitud funcional en los circuitos neuronales.
• Estos principios de conectividad son funcionalmente relevantes para el procesamiento sensorial y el aprendizaje.
• Existen principios compartidos entre las redes neuronales biológicas y las redes neuronales recurrentes artificiales.