Mecanismos de codificación y procesamiento de información en redes basadas en firmas neuronales

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones. Fecha de lectura: 21-02-202

Automatized offline and online exploration to achieve a target dynamics in biohybrid neural circuits built with living and model neurons

Biohybrid circuits of interacting living and model neurons are an advantageous means to study neural dynamics and to assess the role of specific neuron and network properties in the nervous system. Hybrid networks are also a necessary step to build effective artificial intelligence and brain hybridization. In this work, we deal with the automatized online and offline adaptation, exploration and parameter mapping to achieve a target dynamics in hybrid circuits and, in particular, those that yield dynamical invariants between living and model neurons. We address dynamical invariants that form robust cycle-by-cycle relationships between the intervals that build neural sequences from such interaction. Our methodology first attains automated adaptation of model neurons to work in the same amplitude regime and time scale of living neurons. Then, we address the automatized exploration and mapping of the synapse parameter space that lead to a specific dynamical invariant target. Our approach uses multiple configurations and parallel computing from electrophysiological recordings of living neurons to build full mappings, and genetic algorithms to achieve an instance of the target dynamics for the hybrid circuit in a short time. We illustrate and validate such strategy in the context of the study of functional sequences in neural rhythms, which can be easily generalized for any variety of hybrid circuit configuration. This approach facilitates both the building of hybrid circuits and the accomplishment of their scientific goalThis research was supported by grants AEI/FEDER PID2021-122347NB-100, PGC2018-095895-B-I00, and PID2020- 114867RB-I00 (funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and ERDF - "A way of making Europe”

Modelos neuronales de competición sin ganador

Este documento recoge el proyecto realizado cuyo objetivo es el estudio del comportamiento de modelos neuronales al ser sometidos a dos tipos de conexiones existentes en la naturaleza para producir alternancia de activaciones en una competición sin ganador. Este mecanismo se utiliza para generar ritmos en el sistema nervioso. En particular, nos centraremos en el análisis no solo del comportamiento de los voltajes de las neuronas, que corresponde a la estrategia tradicional en neurociencia computacional, sino también de las corrientes sinápticas. Las neuronas del sistema nervioso tienen dos tipos de conexiones principales entre ellas: las conexiones eléctricas, en las cuales se intercambian directamente cargas eléctricas, y las conexiones químicas en las cuales las neuronas intercambian moléculas llamadas neurotransmisores que producen un cambio en el voltaje de neurona receptora por la acción de las corrientes sinápticas que generan la unión de los transmisores con los receptores. Las conexiones eléctricas son más rápidas ya que no requieren de la acción de neurotransmisores para producir un cambio en los potenciales. Además, las conexiones eléctricas son en muchos casos bidireccionales. Por otro lado, las conexiones químicas son más lentas, pero tienen una mayor flexibilidad ya que la misma conexión pude ser excitadora o inhibidora, simplemente depende del tipo de los neurotransmisores y neuroreceptores involucrados. Para la realización de este proyecto trabajaremos con el modelo neuronal de Hindmarsh-Rose, un modelo sencillo y flexible que modela el potencial de membrana de una única neurona. El modelo de Hindmarsh-Rose ofrece una simulación de la actividad spiking-bursting observada empíricamente en algunas neuronas del sistema nervioso. Este tipo de actividad se caracteriza por una despolarización lenta sobre la que se generan los potenciales de acción. También se generalizarán los resultados en un modelo más biofísico que describe las conductancias de la membrana. Una vez establecidos los modelos, los someteremos a diferentes experimentos con todas las conexiones disponibles, tras lo cual analizamos tanto el nivel de sincronización en fase y en anti-fase, discutiendo el papel de las corrientes para generar ritmos particularmente en el modo de competición sin ganador, donde las neuronas se inhiben mutuamente, pero manteniendo su actividad rítmica

Hybrid experimental and model approaches for the caracterization of Lymnaea stagnalis neural activity. Part. I: Experimental and theoretical characterisation of CPG activity in Lymnaea stagnalis

Máster en Investigación e Innovación en las TICsCentral Pattern Generators (CPG) are neural circuits that produce and coordinate rhythmic motor activity. Their robust rhythms consist of sequences of neuron activations, which result in e ective motor patterns. These rhythms are at the same time exible and can adapt as a function of the behavioral context. This work characterises the intervals that build up the rhythm and the associated sequence of the feeding CPG of the mollusc Lymnaea Stagnalis. The study entails both the activity obtained in electrophysiolocal recordings of living neurons and in a realistic conductance-based model. The analysis reported here assesses the quanti cation of the variability of the intervals and the existence of relationships between some of these intervals and the period in the form of dynamical invariants

26th Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS*2017): Part 3 - Meeting Abstracts - Antwerp, Belgium. 15–20 July 2017

This work was produced as part of the activities of FAPESP Research,\ud Disseminations and Innovation Center for Neuromathematics (grant\ud 2013/07699-0, S. Paulo Research Foundation). NLK is supported by a\ud FAPESP postdoctoral fellowship (grant 2016/03855-5). ACR is partially\ud supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)

Advances in Clinical Neurophysiology

Including some of the newest advances in the field of neurophysiology, this book can be considered as one of the treasures that interested scientists would like to collect. It discusses many disciplines of clinical neurophysiology that are, currently, crucial in the practice as they explain methods and findings of techniques that help to improve diagnosis and to ensure better treatment. While trying to rely on evidence-based facts, this book presents some new ideas to be applied and tested in the clinical practice. Advances in Clinical Neurophysiology is important not only for the neurophysiologists but also for clinicians interested or working in wide range of specialties such as neurology, neurosurgery, intensive care units, pediatrics and so on. Generally, this book is written and designed to all those involved in, interpreting or requesting neurophysiologic tests

Dynamics and Synchronization in Neuronal Models

La tesis está principalmente dedicada al modelado y simulación de sistemas neuronales. Entre otros aspectos se investiga el papel del ruido cuando actua sobre neuronas. El fenómeno de resonancia estocástica es caracterizado tanto a nivel teórico como reportado experimentalmente en un conjunto de neuronas del sistema motor. También se estudia el papel que juega la heterogeneidad en un conjunto de neuronas acopladas demostrando que la heterogeneidad en algunos parámetros de las neuronas puede mejorar la respuesta del sistema a una modulación periódica externa. También estudiamos del efecto de la topología y el retraso en las conexiones en una red neuronal. Se explora como las propiedades topológicas y los retrasos en la conducción de diferentes clases de redes afectan la capacidad de las neuronas para establecer una relación temporal bien definida mediante sus potenciales de acción. En particular, el concepto de consistencia se introduce y estudia en una red neuronal cuando plasticidad neuronal es tenida en cuenta entre las conexiones de la re

Implementación y acondicionamiento de neuronas en PCB's

Este Trabajo Fin de Grado aborda el diseño optimizado de neuronas electrónicas con un rango dinámico amplio para su uso en la calibración temporal de experimentos híbridos con neuronas vivas y modelos neuronales en interacción bidireccional. Para ello se elige realizar la neurona electrónica de tipo hardware en placa PCB mediante el modelo Hindmarsh Rose que reproduce el comportamiento neuronal, subumbral, de disparo tónico y de disparo en ráfagas, creando así una neurona electrónica hardware que podrá ser sincronizada con otras neuronas vivas o implementadas en software en un laboratorio de electrofisiología. El diseño optimizado de la neurona hardware favorece su uso para la calibración de modelos software que utilizan tecnología de tiempo real estricto, y que se emplean en la implementación de circuitos híbridos para caracterizar la dinámica de procesamiento de información en el sistema nervioso. Como parte de introducción y estado del arte, se pone en situación al lector primeramente de las características básicas de las neuronas biológicas para después entrar en el detalle de los modelos matemáticos de actividad neuronal y finalizar con las características de las neuronas electrónicas y de su uso en circuitos híbridos. En particular, se ha analizado el modelo matemático de Hindmarsh-Rose para realizar su implementación con componentes analógicos de forma que exhiba un amplio rango de comportamientos neuronales. Se comienza el trabajo analizando implementaciones hardware anteriores y proponiendo una nueva versión de neurona hardware implementada en PCB capaz de reproducir los estados de reposo, oscilaciones sub-umbrales, modo de disparo tónico y de comportamiento en ráfagas, regular e irregular. Una vez escogido el diseño hardware, seleccionados los componentes y realizadas las simulaciones software del circuito final, mediante herramientas de creación de diseño PCB se implementan e imprimen las placas y se sueldan los componentes para obtener finalmente la neurona hardware completa. El nuevo modelo de neurona hardware se ha validado de forma aislada comprobando el correcto funcionamiento en la totalidad del rango dinámico. A continuación, conectándolo a un modelo de neurona implementada en software y posteriormente mediante sinapsis software se ha realizado la conexión con una neurona viva. En todas las pruebas se ha analizado la efectividad del modelo en cuanto a la sincronización con las neuronas software y neuronas vivas realizando modelos híbridos, así como su uso para realizar la calibración temporal de las neuronas software. El trabajo termina con una discusión de los resultados y una propuesta de trabajo futuro.This Bachelor Thesis approaches the optimized design of electronic neurons with a wide dynamic range use in the temporary calibration of hybrid experiments with living neurons and neural models in bidirectional interaction. The electronic hardware neuron has been implemented in PCB as a version of the Hindmarsh Rose’s model that reproduces the neuronal, subthreshold behaviour, tonic spiking and bursting. This electronic neuron with a wide dynamic range can be synchronized with other living neurons or implemented in software in an electrophysiology laboratory. The optimized design of the hardware neuron is used for the calibration of software models, that employs strict real-time technology, and also in the implementation of hybrid circuits to characterize the dynamics of information processing in the nervous system. As part of the introduction and state of art, the basic characteristics of biological neurons and the detail of mathematical models of neuronal activity are explained, including the characteristics of electronic neurons and their use in hybrid circuits. The work begins by analysing previous hardware implementations and proposing a new version of hardware neuron implemented in PCB capable of reproducing states of rest, subthreshold oscillations, regular or irregular tonic spiking and bursting modes. Once the hardware design and components are selected, the software simulations of the final circuit made and the PCB design of the layers printed and soldered, the complete hardware neuron is obtained. The new hardware neuron model has been validated in isolation, verifying the correct functioning of the entire dynamic range. Then by using a computational synapse model the hardware neuron has been connected to a software neuron model and then to a living neuron. In all the tests, the effectiveness of the model in the synchronization with the software neurons and living neurons has been analysed by making hybrid models, as well as the temporary calibration of the software neurons. Finally, there is a discussion of the results and a proposal for future work