Resumen de Estudio de la influencia de factores fisiológicos y de conectividad de red en la correlación de actividad entre pares de neuronas de interacción y disparo
Francisco Javier Veredas Navarro 
El cerebro humano es un evolucionado sistema biológico para el procesamiento de información, compuesto por numerosas, con intrincados patrones de interconexión entre ellas. Para conocer las propiedades computacionales del cerebro es importante comprender bien cómo están conectadas entre si las neuronas.
Esto no resulta una tarea fácil. Para el estudio del conexionado neuronal pueden emplearse diferentes estrategias. Los métodos fisiológicos permiten emplear registros intracelulares para registrar la actividad neuronal e inferir conectividad. Sin embargo, este tipo de técnicas adolece de excesiva localidad. Los registros neurofisiológicos extracelulares permiten registrar un número elevado de neuronas a la vez. Sin embargo, también existen importantes limitaciones para identificar conexionado a partir de los datos de este tipo de registros. Por último, es posible hacer un enfoque computacional, basado en el modelado y la simulación de circuitos neuronales que capturen las propiedades básicas de la dinámica neuronal. En esta tesis se llevan a cabo simulaciones de circuitos neuronales, para lo que se ha desarrollado un modelo de neurona de integración y disparo con un alto grado de realismo.
El objetivo principal de este trabajo consiste en comprender cuáles son los factores fisiológicos y de concectividad de red que determinan la actividad correlacionada entre pares de neuronas. Para ello, se parte del análisis mediante simulación del circuito más simple posible, una conexión monosináptica excitadora entre dos neuronas, y se prosigue con el estudio y la exploración de circuitos más complejos. Por último, se realizan métodos de optimización para llevar a cabo una búsqueda de redes alternativas al circuito monosináptico excitador que arrojen correlaciones de actividad similares a éste.
