Functional connectivity analysis during processing of grammatical violations of natural and artificial language: evidence for shared mechanisms.

La comprensión del lenguaje es un proceso de extrema complejidad. El estudio de sus bases neurofisiológicas se ha facilitado gracias al registro de la actividad electroencefalográfica, (EEG), identificándose potenciales evocados relacionados con procesos cognitivos específicos durante el procesamiento de oraciones o palabras. Los potenciales evocados son el producto de la actividad en diversas bandas de frecuencia del EEG. La descomposición de la señal en dichas bandas posibilita distinguir diferentes actividades con distintos valores funcionales y la manera en la cual distintas regiones interactúan durante el proceso de comprensión del lenguaje. En este trabajo analizamos para tres bandas de frecuencias distintas (theta, alfa y beta), el grado de conectividad funcional entre electrodos durante el procesamiento de oraciones gramaticales y no gramaticales en lenguaje natural y artificial. 15 adultos sanos fueron entrenados en las reglas combinatorias de una gramática artificial. En el testeo se registró la actividad electroencefalográfica mientras se presentaban 80 ensayos nuevos, de los cuales 40 presentaba un error de las reglas entrenadas. Se presentaron además 80 oraciones en castellano, 40 de ellas con un error gramatical. La aparición de un error elicitó un potencial N400 y P600 equivalente en ambas gramáticas, e indujo en ambos casos un mismo patrón de conectividad funcional entre electrodos. Los resultados muestran que el procesamiento de oraciones no gramaticales durante la comprensión del lenguaje natural es funcionalmente equivalente a la detección de errores combinatorios de reglas estadísticas, como las entrenadas en gramática artificial.Functional connectivity analysis during processing of grammatical violations of natural and artificial language: evidence for shared mechanisms. Language comprehension is an extremely complex process. The study of its neurophysiological bases has been facilitated due to the use of electroencephalographic (EEG) recordings, identifying evoked potentials related to specific cognitive processes during sentence or word processing. Evoked potentials are the product of activity in different frequency bands of the EEG. Signal decomposition into these frequency bands allows to distinguish between activities with different functional values and the manner in which regions interact during language comprehension. In the present work we analyzed for three frequency bands (theta, alpha and beta), the level of functional connectivity between electrodes while processing grammatical and non-grammatical sentences in natural and artificial language. 15 normotypic adults were trained in the use of combinatorial rules of an artificial grammar. In the test phase, EEG activity was recorded while 80 new trials were presented, 40 of which showed an error of the previously trained rules. In addition, 80 Spanish sentences were presented, 40 of which had a grammatical error. The appearance of an error elicited a biphasic N400/P600 complex, and induced the same pattern of functional connectivity in both grammars. Results show that processing of non-grammatical sentences during natural language comprehension is functionally equivalent to the detection of combinatorial errors of statistical rules, such as those trained in the artificial grammar.Fil: Moguilner, Sebastian Gabriel. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: Tabullo, Angel Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales; ArgentinaFil: Wainselboim, Alejandro Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales; Argentin

The impact of regional heterogeneity in whole-brain dynamics in the presence of oscillations

Large variability exists across brain regions in health and disease, considering their cellular and molecular composition, connectivity and function. Large-scale whole-brain models comprising coupled brain regions provide insights into the underlying dynamics that shape complex patterns of spontaneous brain activity. In particular, biophysically grounded mean-field whole-brain models in the asynchronous regime were used to demonstrate the dynamical consequences of including regional variability. Nevertheless, the role of heterogeneities when brain dynamics are supporting by synchronous oscillating state, which is a ubiquitous phenomenon in brain, remains poorly understood. Here, we implemented two models capable of presenting oscillatory behaviour with different levels of abstraction: a phenomenological Stuart Landau model and an exact mean-field model. The fit of these models informed by structural-to-functional–weighted MRI signal (T1w/T2w) allowed to explore the implication of the inclusion of heterogeneities for modelling resting-state fMRI recordings from healthy participants. We found that disease-specific regional functional heterogeneity imposed dynamical consequences within the oscillatory regime in fMRI recordings from neurodegeneration with specific impacts in brain atrophy/structure (Alzheimer patients). Overall, we found that models with oscillations perform better when structural and functional regional heterogeneities are considered showing that phenomenological and biophysical models behave similarly at the brink of the Hopf bifurcation.Fil: Sanz Perl Hernandez, Yonatan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Universidad de San Andrés; Argentina. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Zamora Lopez, Gorka. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Montbrió, Ernest. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Monge Asensio, Martí. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Vohryzek, Jakub. Universitat Pompeu Fabra; España. University of Oxford; Reino UnidoFil: Fittipaldi, María Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; Argentina. University of California; Estados Unidos. Trinity College; IrlandaFil: Gonzalez Campo, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; ArgentinaFil: Moguilner, Sebastian Gabriel. University of California; Estados Unidos. Trinity College; Irlanda. Universidad Adolfo Ibañez; ChileFil: Ibañez, Agustin Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; Argentina. University of California; Estados Unidos. Trinity College; Irlanda. Universidad Adolfo Ibañez; ChileFil: Tagliazucchi, Enzo Rodolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Universidad de San Andrés; Argentina. Universidad Adolfo Ibañez; ChileFil: Yeo, B. T. Thomas. National University of Singapore; SingapurFil: Kringelbach, Morten L.. University of Oxford; Reino Unido. University Aarhus; Dinamarca. Universidade do Minho; PortugalFil: Deco, Gustavo. Universitat Pompeu Fabra; España. Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences; Alemania. Monash University; Australi

How meaning unfolds in neural time: Embodied reactivations can precede multimodal semantic effects during language processing

Research on how the brain construes meaning during language use has prompted two conflicting accounts. According to the ‘grounded view’, word understanding involves quick reactivations of sensorimotor (embodied)experiences evoked by the stimuli, with simultaneous or later engagement of multimodal (conceptual)systems integrating information from various sensory streams. Contrariwise, for the ‘symbolic view’, this capacity depends crucially on multimodal operations, with embodied systems playing epiphenomenal roles after comprehension. To test these contradictory hypotheses, the present magnetoencephalography study assessed implicit semantic access to grammatically constrained action and non-action verbs (n = 100 per category)while measuring spatiotemporally precise signals from the primary motor cortex (M1, a core region subserving bodily movements)and the anterior temporal lobe (ATL, a putative multimodal semantic hub). Convergent evidence from sensor- and source-level analyses revealed that increased modulations for action verbs occurred earlier in M1 (∼130–190 ms)than in specific ATL hubs (∼250–410 ms). Moreover, machine-learning decoding showed that trial-by-trial classification peaks emerged faster in M1 (∼100–175 ms)than in the ATL (∼345–500 ms), with over 71% accuracy in both cases. Considering their latencies, these results challenge the ‘symbolic view’ and its implication that sensorimotor mechanisms play only secondary roles in semantic processing. Instead, our findings support the ‘grounded view’, showing that early semantic effects are critically driven by embodied reactivations and that these cannot be reduced to post-comprehension epiphenomena, even when words are individually classified. Briefly, our study offers non-trivial insights to constrain fine-grained models of language and understand how meaning unfolds in neural time.Fil: García, Adolfo Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Educación Elemental y Especial; ArgentinaFil: Moguilner, Sebastian Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro. Archivo Histórico del Centro Atómico Bariloche e Instituto Balseiro | Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Balseiro. Archivo Histórico del Centro Atómico Bariloche e Instituto Balseiro; ArgentinaFil: Torquati, Kathya. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencias Cognitivas y Traslacional; ArgentinaFil: García Marco, Enrique. Universidad de La Laguna; España. Universidad Nacional de Educación a Distancia; EspañaFil: Herrera, Eduar. Universidad Icesi; ColombiaFil: Muñoz, Edison. Universidad de Santiago de Chile; ChileFil: Castillo, Eduardo. Florida Hospital for Children; Estados UnidosFil: Kleineschay, Tara. Florida Hospital for Children; Estados UnidosFil: Sedeño, Lucas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencias Cognitivas y Traslacional; ArgentinaFil: Ibañez, Agustin Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencias Cognitivas y Traslacional; Argentina. Universidad Adolfo Ibañez; Chile. Universidad Autónoma del Caribe; Colombi

Structural and functional motor-network disruptions predict selective action-concept deficits: Evidence from frontal lobe epilepsy

Built on neurodegenerative lesions models, the disrupted motor grounding hypothesis (DMGH) posits that motor-system alterations selectively impair action comprehension. However, major doubts remain concerning the dissociability, neural signatures, and etiological generalizability of such deficits. Few studies have compared action-concept outcomes between disorders affecting and sparing motor circuitry, and none has examined their multimodal network predictors via data-driven approaches. Here, we first assessed action- and object-concept processing in patients with frontal lobe epilepsy (FLE), patients with posterior cortex epilepsy (PCE), and healthy controls. Then, we examined structural and functional network signatures via diffusion tensor imaging and resting-state connectivity measures. Finally, we used these measures to predict behavioral performance with an XGBoost machine learning regression algorithm. Relative to controls, FLE (but not PCE) patients exhibited selective action-concept deficits together with structural and functional abnormalities along motor networks. The XGBoost model reached a significantly large effect size only for action-concept outcomes in FLE, mainly predicted by structural (cortico-spinal tract, anterior thalamic radiation, uncinate fasciculus) and functional (M1-parietal/supramarginal connectivity) motor networks. These results extend the DMGH, suggesting that action-concept deficits are dissociable markers of frontal/motor (relative to posterior) disruptions, directly related to the structural and functional integrity of motor networks, and traceable beyond canonical movement disorders.Fil: Moguilner, Sebastian Gabriel. Fundación Escuela de Medicina Nuclear; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. University of California; Estados UnidosFil: Birba, Agustina. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemáticas y Ciencias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fino, Daniel. Fundación Escuela de Medicina Nuclear; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; Argentina. Fundación Argentina para el Desarrollo en Salud; ArgentinaFil: Isoardi, Ricardo. Fundación Escuela de Medicina Nuclear; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; ArgentinaFil: Huetagoyena, Celeste. Neuromed Argentina S.a.; Argentina. Universidad Catolica de Cuyo. Universidad Catolica de Cuyo Sede Mendoza.; ArgentinaFil: Otoya, Raúl. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; ArgentinaFil: Tirapu, Viviana. Fundación Escuela de Medicina Nuclear; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Universidad Catolica de Cuyo. Universidad Catolica de Cuyo Sede Mendoza.; ArgentinaFil: Cremaschi, Fabián. Fundación Escuela de Medicina Nuclear; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Universidad Catolica de Cuyo. Universidad Catolica de Cuyo Sede Mendoza.; Argentina. Hospital Santa Isabel de Hungría; ArgentinaFil: Sedeño, Lucas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; ArgentinaFil: Ibáñez, Santiago Agustín. Universidad de San Andrés; Argentina. Universidad Adolfo Ibañez; Chile. University of California; Estados Unidos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: García, Adolfo Martín. Universidad de San Andrés; Argentina. Universidad de Santiago de Chile; Chile. University of California; Estados Unidos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Dynamic brain fluctuations outperform connectivity measures and mirror pathophysiological profiles across dementia subtypes: a multicenter study

From molecular mechanisms to global brain networks, atypical fluctuations are the hallmark of neurodegeneration. Yet, traditional fMRI research on resting-state networks (RSNs) has favored static and average connectivity methods, which by overlooking the fluctuation dynamics triggered by neurodegeneration, have yielded inconsistent results. The present multicenter study introduces a data-driven machine learning pipeline based on dynamic connectivity fluctuation analysis (DCFA) on RS-fMRI data from 300 participants belonging to three groups: behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) patients, Alzheimer's disease (AD) patients, and healthy controls. We considered non-linear oscillatory patterns across combined and individual resting-state networks (RSNs), namely: the salience network (SN), mostly affected in bvFTD; the default mode network (DMN), mostly affected in AD; the executive network (EN), partially compromised in both conditions; the motor network (MN); and the visual network (VN). These RSNs were entered as features for dementia classification using a recent robust machine learning approach (a Bayesian hyperparameter tuned Gradient Boosting Machines (GBM) algorithm), across four independent datasets with different MR scanners and recording parameters. The machine learning classification accuracy analysis revealed a systematic and unique tailored architecture of RSN disruption. The classification accuracy ranking showed that the most affected networks for bvFTD were the SN + EN network pair (mean accuracy = 86.43%, AUC = 0.91, sensitivity = 86.45%, specificity = 87.54%); for AD, the DMN + EN network pair (mean accuracy = 86.63%, AUC = 0.89, sensitivity = 88.37%, specificity = 84.62%); and for the bvFTD vs. AD classification, the DMN + SN network pair (mean accuracy = 82.67%, AUC = 0.86, sensitivity = 81.27%, specificity = 83.01%). Moreover, the DFCA classification systematically outperformed canonical connectivity approaches (including both static and linear dynamic connectivity). Our findings suggest that non-linear dynamical fluctuations surpass two traditional seed-based functional connectivity approaches and provide a pathophysiological characterization of global brain networks in neurodegenerative conditions (AD and bvFTD) across multicenter data.Fil: Moguilner, Sebastian Gabriel. University of California; Estados Unidos. Trinity College; Irlanda. Fundación Escuela de Medicina Nuclear; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: García, Adolfo Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. University of California; Estados Unidos. Trinity College; Irlanda. Universidad de San Andrés; Argentina. Universidad Catolica de Cuyo. Facultad de Educacion.; ArgentinaFil: Sanz Perl Hernandez, Yonatan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; ArgentinaFil: Tagliazucchi, Enzo Rodolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; ArgentinaFil: Piguet, Olivier. The University Of Sydney; AustraliaFil: Kumfor, Fiona. The University Of Sydney; AustraliaFil: Reyes, Pablo. Pontificia Universidad Javeriana; Colombia. Hospital Universitario Fundación Santa Fe; Colombia. Hospital Universitario San Ignacio; ColombiaFil: Matallana, Diana. Pontificia Universidad Javeriana; Colombia. Hospital Universitario Fundación Santa Fe; Colombia. Hospital Universitario San Ignacio; ColombiaFil: Sedeño, Lucas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencias Cognitivas y Traslacional; ArgentinaFil: Ibañez, Agustin Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. University of California; Estados Unidos. Trinity College; Irlanda. Universidad de San Andrés; Argentina. Universidad Autónoma del Caribe; Colombia. Universidad Adolfo Ibañez; Chil

Interoception primes emotional processing: multimodal evidence from neurodegeneration

Recent frameworks in cognitive neuroscience and behavioral neurology underscore interoceptive priors as core modulators of negative emotions. However, the field lacks experimental designs manipulating the priming of emotions via interoception and exploring their multimodal signatures in neurodegenerative models. Here, we designed a novel task that involves interoceptive and control-exteroceptive priming conditions followed by post-interoception and post-exteroception facial emotion recognition (FER). We recruited 114 participants, including healthy controls (HCs) as well as patients with behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD), Parkinson's disease (PD), and Alzheimer's disease (AD). We measured online EEG modulations of the heart-evoked potential (HEP), and associations with both brain structural and resting-state functional connectivity patterns. Behaviorally, post-interoception negative FER was enhanced in HCs but selectively disrupted in bvFTD and PD, with AD presenting generalized disruptions across emotion types. Only bvFTD presented impaired interoceptive accuracy. Increased HEP modulations during post-interoception negative FER was observed in HCs and AD, but not in bvFTD or PD patients. Across all groups, post-interoception negative FER correlated with the volume of the insula and the ACC. Also, negative FER was associated with functional connectivity along the (a) salience network in the post-interoception condition, and along the (b) executive network in the post-exteroception condition. These patterns were selectively disrupted in bvFTD (a) and PD (b), respectively. Our approach underscores the multidimensional impact of interoception on emotion, while revealing a specific pathophysiological marker of bvFTD. These findings inform a promising theoretical and clinical agenda in the fields of nteroception, emotion, allostasis, and neurodegeneration.Fil: Salamone, Paula Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina. Universidad de San Andrés; ArgentinaFil: Legaz, Agustina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina. Universidad de San Andrés; ArgentinaFil: Sedeño, Lucas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; ArgentinaFil: Moguilner, Sebastian Gabriel. University of California; Estados Unidos. Trinity College; Irlanda. Fundación Escuela de Medicina Nuclear; ArgentinaFil: Fraile Vázquez, Matías. Universidad de San Andrés; ArgentinaFil: Gonzalez Campo, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; ArgentinaFil: Fittipaldi, María Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; ArgentinaFil: Yoris, Adrián Isidro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; ArgentinaFil: Miranda, Magdalena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; ArgentinaFil: Birba, Agustina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; ArgentinaFil: Galiani, Agustina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; ArgentinaFil: Abrevaya, Sofia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; ArgentinaFil: Neely, Alejandra. Universidad Adolfo Ibañez; ChileFil: Martorell Caro, Miguel Angel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; ArgentinaFil: Alifano Ferrero, Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva. Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva; ArgentinaFil: Villagra, Roque. Universidad de Chile; ChileFil: Anunziata, Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigación Médica Mercedes y Martín Ferreyra. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigación Médica Mercedes y Martín Ferreyra; ArgentinaFil: Oliveira, Maira Okada de. University of California; Estados Unidos. Universidade de Sao Paulo; Brasil. Hospital Santa Marcelina; BrasilFil: Pautassi, Ricardo Marcos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigación Médica Mercedes y Martín Ferreyra. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigación Médica Mercedes y Martín Ferreyra; ArgentinaFil: Slachevsky, Andrea. Universidad de Chile.; Chile. Gerosciences Center for Brain Health and Metabolism; Chile. Universidad del Desarrollo; ChileFil: Serrano, Cecilia Mariela. Unidad Asistencial "Dr. César Milstein"; ArgentinaFil: García, Adolfo Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; Argentina. University of California; Estados Unidos. Trinity College; Irlanda. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Educación Elemental y Especial; Argentina. Universidad de Santiago de Chile; ChileFil: Ibáñez, Santiago Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés; Argentina. University of California; Estados Unidos. Trinity College; Irlanda. Universidad Adolfo Ibañez; Chil