El cultivo in vitro de células nerviosas ofrece un entorno experimental adecuado para estudiar las redes neuronales

Un modelo probabilístico infiere de la actividad neuronal la actividad cerebral

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Un artículo publicado el 11 de noviembre en PLOS Computational Biology  define un criterio probabilístico común capaz de dar cuenta de los diferentes y complejos acontecimientos dinámicos que coexisten en la actividad espontánea de las redes neuronales invivo, que se podría aplicar in vitro a cultivos celulares e in silico a modelos computacionales.

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UPF / Un trabajo en el que ha participado Gustavo Deco, investigador ICREA del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) y jefe del Grupo de Investigación en Neurociencia Computacional de la UPF, que ha sido coordinado por Paolo Del Giudice, investigador del Instituto de Tecnología de Israel y en el que han participado investigadores italianos.

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De comportamientos casi lineales a la sincronización abrupta y transitoria de redes

La actividad espontánea de las redes neuronales excitables exhibe todo un amplio espectro de dinámicas que van desde comportamientos casi lineales y pequeñas fluctuaciones cercanas a la actividad estacionaria, a dramáticos acontecimientos tales como la sincronización abrupta y transitoria de las redes neuronales.

Las diferentes maneras en que se suceden los fenómenos espontáneos en el cerebro pueden implicar diferentes tipos de respuesta

La comprensión de los fundamentos de esta versatilidad dinámica es importante, ya que las diferentes maneras en que se suceden los fenómenos espontáneos en el cerebro pueden implicar diferentes tipos de respuesta a los estímulos entrantes y diferentes rutas de procesamiento de información.

El cultivo in vitro de células nerviosas ofrece un entorno experimental adecuado para estudiar las redes neuronales, su excitabilidad y su dinámica en condiciones experimentales controladas. Las recientes observaciones in vitro han puesto de manifiesto que las redes neuronales pueden presentar características espacio temporales similares a las descritas en los sistemas físicos como estados críticos. El significado de todo esto está por ser desvelado.

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Un modelo unitario capaz de explicar la enorme versatilidad de las dinámicas cerebrales

El modelo probabilístico que se define en el trabajo publicado en PLOS Computational Biology  sugiere que la enorme variedad de actividad cerebral podría estar regida a partir de un único parámetro que mediría la proximidad a un tipo de inestabilidad de tipo oscilatorio que la red amplificaría en fluctuaciones y en una amplia de gama de escalas de espacio y de tiempo. A partir de este supuesto, los autores proponen un procedimiento para inferir de la actividad neuronal la dinámica cerebral.

La dinámica observada en la red neuronal in vitro es compatible con un equilibrio de excitación-inhibición correspondiente a un régimen ligeramente por debajo de un punto crítico. Finalmente, el trabajo propone un método para inferir la fatiga del sistema y su evolución en el tiempo. Un mecanismo que, in vitro, parece mostrar múltiples escalas de tiempo, lo cual indicaría una posible coexistencia de diferentes mecanismos de fatiga en el sistema.

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Trabajo de referencia:

Guido Gigante, Gustavo Deco, Shimon Marom, Paolo Del Giudice (2015), “Network Events on Multiple Space and Time Scales in Cultured Neural Networks ans in a Stochastic Rate Model “, PLOS Computational Biology, 11 de noviembre.

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