The Anatomical, physiological and computational principles of adaptive learning in the cerebellum: the micro and macrocircuits of the brain
- Autores: Riccardo Zucca
- Directores de la Tesis: Paulus Franciscus María Joseph Verschure (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2015
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Germund Hesslow (presid.), Gustavo Deco (secret.), Giovanni Pezzulo (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
El cerebro humano es indudablemente el producto más complejo de la evolución.
Un reto muy importante para la neurociencia cognitiva y de sistemas es mejorar nuestro conocimiento sobre los sustratos neuronales de la percepción, la cognición y el comportamiento, y así entender cómo se mapean comportamiento complejos observables en animales a la actividad de sus cerebros.
Los atributos multi-escala del sistema nervioso central constituyen un sello de su arquitectura y muestra como las funciones cerebrales emergen desde la interacción de sus componentes en diferentes escalas espaciales y temporales. Para llegar a entender completamente esta funcionalidad debemos enfocar esta complejidad a diferentes escalas, con técnicas que permiten estudiar dichos niveles de organización.
Los estudios presentados en esta tesis investigan como las propiedades macroscópicas del cerebro, expresadas como comportamiento, se pueden comprender en términos de principios computacionales y la implementación neuronal. Este trabajo incluye estudios computacionales, experimentos fisiológicos, procesamiento de señales, análisis de datos, y desarrollo de nuevas herramientas de simulación y visualización.
El capítulo de introducción contextualiza el trabajo con respecto a sus antecedentes históricos, los principios neuronales del aprendizaje del cerebelo y los retos que esto implica para poder generalizar de propiedades microscópicas a funciones macroscópicas. En este capítulo se introduce el condicionamiento del parpadeo como paradigma principal de estudio y se plantea el reto en la comprensión de la inhibición núcleo olivar.
En el segundo capítulo se investiga la fisiología de las climbing fibres, su impacto sobre la actividad espontánea de regeneración de las células de Purkinje y el papel que implican en el contexto del feedback nucleo-olivar. A través de la preparación de hurones descerebrados demostramos la existencia de una relación continua entre la actividad de las climbing fibres y la supresión de la respuesta de las células de Purkinje: esto sugiere la existencia de un mecanismo de regulación intra- o extra- celular de las células de Purkinje. Para seguir, investigamos las consecuencias de la acción moduladora de las climbing fibres a nivel de comportamiento, usando el paradigma de condicionamiento del parpadeo. Junto a los resultados fisiológicos, enseñamos que la activación de las climbing fibres no interfiere con la expresión de una respuesta condicionada a menos que no se alcancen frecuencias altas.
Seguidamente (capítulo 3) investigamos las dinámicas del feedback loop negativo a través de un diseño experimental de loop cerrado, donde la actividad de la célula de Purkinje se usa como estímulo para la inferior olive. Este diseño experimental ofrece un buen nivel de control sobre el sistema y sus dinámicas y demostramos que la célula de Purkinje puede controlar su respuesta a través de la modulación de su propia entrada.
En el capítulo 4 investigamos el papel de la actividad de las climbing fibres en el aprendizaje. En particular testeamos si la señal procedente de las climbing fibres tiene un impacto único o un efecto más gradual sobre el aprendizaje como predicho por teorías precedentes. Demostramos que el número de impulsos generados por la climbing fibres puede afinar la pausa de una célula de Purkinje. Este resultado sugiere que existe una interacción continua entre las dinámicas de depresión y potenciación en la célula de Purkinje.
En el siguiente capítulo, debido a que el cerebelo no funciona en aislamiento sino interactúa continuamente con las principales áreas del sistema nervioso central, describimos nuestros estudios sobre aprendizaje del cerebelo en contexto con todo el cerebro. En el capítulo 5 aplicamos un nuevo enfoque hacia la representación, análisis y síntesis de datos cerebrales usando BrainX3. Esta es una nueva infraestructura para estudiar sistemas cerebrales complejos y multi escala que hemos probado usando datos del connectome de Hagmann. A través de simulación de lesiones y estimulación de la red investigamos la organización dinámica del cerebro humano durante el estado de reposo, demostrando el papel del ruido intrínseco como reacción a un daño cerebral.
Finalmente, en el capítulo 6, el objetivo es reconciliar el enfoque reduccionista con los requerimientos de un cerebro que opera en el mundo real. Para alcanzar este objetivo, mejoramos la infraestructura del XIM y la convertimos en un framework que integra respuesta fisiológicas de humanos y comportamiento explicito. A través de este sistema logramos reproducir el paradigma del condicionamiento clásico en los humanos que actúan en condiciones ecológicamente válidas, demostrando entonces que los conocimientos básicos obtenidos en una preparación reducida se aplican a como los humanos aprenden en el mundo natural.
En conjunto, este trabajo avanza nuestro conocimiento de los mecanismos del cerebelo involucrados en la adquisición de comportamientos motores adaptivos. Además abre las puertas a la idea de que la adopción de un enfoque computacional y experimental convergentes ofrece visiones complementarias sobre la organización del cerebro para responder a preguntas sobre funciones (en organismos saludables o enfermos) que no pueden ser reducidas a un único método o escala de observación.
