Identificación precisa de la comunicación entre múltiples poblaciones neuronales interactivas

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Neurociencia Computacional
• Neurociencia de Sistemas

Sus antecedentes:

• Las grabaciones neuronales simultáneas en múltiples regiones cerebrales son ahora factibles.
• Los modelos existentes luchan por diferenciar con precisión las fuentes de comunicación que influyen en las poblaciones neuronales.
• Esta limitación dificulta una comprensión clara de la comunicación neuronal interregional.

Objetivo del estudio:

• Presentar un marco computacional novedoso, Análisis de Factores Latentes Multirregión mediante Sistemas Dinámicos (MR-LFADS).
• Desarrollar un modelo capaz de desentrañar la comunicación interregional, las entradas externas y la dinámica neuronal local.
• Mejorar la precisión de la modelización del procesamiento de información en todo el cerebro.

Principales métodos:

• MR-LFADS es un autoencoder variacional secuencial diseñado para analizar datos neuronales multirregión.
• El modelo emplea sistemas dinámicos para capturar las dependencias temporales en la actividad neuronal.
• Se valida utilizando simulaciones de redes multirregión entrenadas en tareas y datos de electrofisiología a gran escala.

Principales resultados:

• MR-LFADS demostró un rendimiento superior en la identificación de la comunicación en redes neuronales simuladas en comparación con los métodos existentes.
• El modelo predijo con éxito los efectos en todo el cerebro de las perturbaciones del circuito en datos de electrofisiología reales, incluso para perturbaciones no utilizadas durante el entrenamiento.
• MR-LFADS desentraña eficazmente distintas fuentes de actividad neuronal, incluida la comunicación interregional y la dinámica local.

Conclusiones:

• MR-LFADS ofrece un avance significativo en la modelización de la comunicación neuronal en múltiples regiones cerebrales.
• El modelo proporciona una representación más precisa del procesamiento de información en todo el cerebro.
• MR-LFADS es una herramienta valiosa para descubrir los principios fundamentales que rigen las interacciones neuronales y el flujo de información en el cerebro.