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Resumen de Biophysical mechanisms and sources of extracellular potentials in the hippocampus

Antonio Fernández Ruiz

  • En las últimas décadas el estudio de la función del Sistema Nervioso ha ido evolucionando desde los niveles celular y molecular hacia una perspectiva más sistémica. Debido a los recientes desarrollos en técnicas para registrar y manipular la actividad de grandes poblaciones neuronales en animales durante el comportamiento, el volumen de data disponible se ha incrementado rápidamente. Aunque este incremento en la cantidad de datos sobre la actividad de los circuitos neuronales abre nuevas posibilidades para entender el procesamiento de información en el cerebro, también plantea nuevos desafíos para su análisis e interpretación. Una variable que permite capturar la actividad de múltiples poblaciones neuronales en diferentes aéreas con gran resolución tanto espacial como temporal es el potencial de campo local (o LFP por sus siglas en inglés). A pesar de la potencial utilidad del LFP para desentrañar las computaciones realizadas por los circuitos neuronales durante el comportamiento, su empleo se ha visto limitado por las dificultades al intentar interpretarlos. En esta tesis estudiamos las bases biofísicas de los LFPs como un camino para alcanzar un mejor entendimiento de esta señal en términos de sus mecanismos fisiológicos subyacentes.

    En este trabajo nos centramos en el hipocampo de los roedores debido a su importante papel en numerosas funciones cognitivas (como la memoria o la navegación espacial) y las ventajas que supone su estructura laminar simplificada para el estudio de los LFPs. Aprovechando la ventaja de los registros de gran densidad con multielectrodos de silicio en ratas durante el comportamiento hemos mapeado la distribución espaciotemporal de los LFPs a lo largo de los ejes dorsoventral y transversal en el hipocampo. Hemos implementado un novedoso método que combina el empleo del Análisis de Componentes Independientes (ICA por sus siglas en inglés) y el análisis de fuentes de corriente (CSD) para separar e identificar las fuentes sinápticas de los LFPs en el hipocampo. Así mismo hemos construido un modelo tridimensional del hipocampo dorsal de la rata, implementando en él la distribución espaciotemporal de dichas fuentes y simulando los LFPs empleando el Método de Elementos Finitos (FEM). Mediante estas simulaciones reproducimos los patrones electrofisiológicos más comunes observados en el hipocampo así como sus características laminares. Ello nos ha permitido alcanzar un mejor entendimiento de la generación de potenciales extracelulares en el hipocampo.

    Para probar la relevancia de los conocimientos adquiridos acerca de las bases biofísicas de los LFPs en el hipocampo, los hemos aplicado al estudio de las oscilaciones theta y gamma en el circuito hipocampo- corteza entorhinal durante distintos estados conductuales. Hemos encontrado tres fuentes de oscilaciones gamma en la región de CA1, cada una con diferente distribución laminar y características espectrales. El gamma lento (30-60 Hz), producido por el input de CA3 a CA1, alcanza su máximo en la fase descendente del ciclo theta, mientras que el gamma de media frecuencia (60-120 Hz), producido por el input de las células de la capa 3 de la corteza entorhinal a CA1, es dominante en el pico del ciclo theta. Una tercera fuente de oscilaciones de alta frecuencia (100-180 Hz) es de origen local y alcanza su máxima potencia en el valle del ciclo theta. Mostramos que durante diferentes estados conductuales y etapas de una tarea de memoria los inputs de CA3 y la corteza entorhinal pueden competir o cooperar para modular la salida de CA1 y su comunicación con otras regiones.

    Los resultados presentados en esta tesis constituyen un avance en nuestro entendimiento e interpretación de los LFPs y oscilaciones neuronales. Subrayan la importancia del empleo de métodos adecuados para el estudio de la actividad de los circuitos neuronales. Así mismo demuestran la utilidad de los LFPs para extraer información relevante a este respecto a pesar de su gran complejidad.


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