Computational models for studying the coordination of sequential bursting neural activity

• Autores: Blanca Berbel Fernández
• Directores de la Tesis: Pablo Varona (dir. tes.) , Roberto Latorre Camino (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2025
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 165
• Tribunal Calificador de la Tesis: Reynaldo Pinto (presid.) , Ángel Lareo Fernández (secret.) , Caroline Garcia Forlim (voc.) , Marcelo Bussotti Reyes (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Informática y de Telecomunicación por la Universidad Autónoma de Madrid
• Menciones:
  • Internacional
• Calificación: Sobresaliente Cum Laude
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
• Resumen

  • Una gran variedad de circuitos neuronales generan ritmos caracterizados por activaciones secuenciales, desde redes locales simples hasta sistemas nerviosos completos. Las secuencias neuronales se construyen a partir de la dinámica intrínseca de las neuronas individuales y de la topología de los circuitos en los que están integradas. Una cuestión clave en este contexto es cuáles son los mecanismos que subyacen a la dinámica secuencial robusta y cómo se regulan para mantener el orden de la secuencia al tiempo que se preserva la flexibilidad en los intervalos temporales, garantizando así una funcionalidad eficaz. Los Generadores Centrales de Patrones (CPGs, por sus siglas en inglés) son redes neuronales especializadas que generan y coordinan patrones motores rítmicos, simultáneamente robustos y flexibles. Estudios experimentales han demostrado que la variabilidad ciclo a ciclo en los ritmos de los CPGs da lugar a invariantes dinámicos secuenciales en forma de fuertes relaciones lineales entre intervalos específicos, que persisten incluso ante perturbaciones. Esta tesis investiga los mecanismos que permiten la coordinación de secuencias en los CPGs manteniendo su flexibilidad. Para ello, diseñamos modelos de circuitos mínimos con el objetivo de exponer principios fundamentales de los ritmos neuronales secuenciales. Observamos que los invariantes dinámicos secuenciales solo emergen en ritmos con suficiente variabilidad, impulsada por propiedades intrínsecas de las neuronas y la conectividad inhibitoria asimétrica. Esta variabilidad intrínseca se propaga a través de la red, estableciendo restricciones temporales en intervalos específicos, mientras que otros permanecen sin restricciones. Las fuertes relaciones existentes entre intervalos de tiempo, es decir, los invariantes dinámicos secuenciales, se establecen ciclo a ciclo y pueden ser tanto lineales como no lineales. En nuestro estudio teórico, introdujimos el acoplamiento eléctrico para explorar el papel de las uniones gap en la configuración de secuencias ciclo a ciclo. El estudio reveló que el acoplamiento eléctrico modula la excitabilidad en la dinámica neuronal, y tanto las sinapsis eléctricas como las químicas influyen en la variabilidad ciclo a ciclo de los intervalos de tiempo. Además, el aumento de la sincronización debido a la corriente eléctrica afecta a los intervalos secuenciales y a los patrones de disparo neuronales, permitiendo la emergencia de ritmos flexibles a partir de los invariantes dinámicos que restringen los intervalos. También se demostró que los cambios en la excitabilidad neuronal pueden dar lugar a la aparición de nuevos invariantes dinámicos secuenciales. Finalmente, aplicamos los conocimientos obtenidos en los CPGs mínimos para construir un modelo realista del CPG pilórico, con el objetivo de comprobar si los resultados obtenidos en configuraciones mínimas se mantenían y escalaban en modelos de circuitos completos. El circuito del CPG pilórico combina sinapsis eléctricas y químicas para generar un ritmo trifásico responsable de la regulación de los músculos que controlan la dilatación y contracción del píloro. El estudio del modelo reveló una actividad de disparo en ráfagas trifásica, tanto regular como irregular. Estos resultados son coherentes con observaciones experimentales previas. El modelo computacional permitió identificar la influencia de las sinapsis eléctricas en los intervalos temporales que construyen ciclo a ciclo la secuencia en el ritmo pilórico y también caracterizar sus relaciones. Los resultados demuestran que el acoplamiento eléctrico modula la excitabilidad y afecta a los intervalos de tiempo de cada neurona individual, así como a la duración general ciclo a ciclo. El estudio concluyó que los invariantes dinámicos secuenciales constituyen un mecanismo que favorece la coordinación de activaciones neuronales y de las duraciones de los intervalos de tiempo en la secuencia funcional de los CPGs. Este hallazgo enfatiza los múltiples mecanismos de equilibrio de dinámica neuronal cooperativa que poseen los CPGs, derivados de la interacción conjunta entre excitabilidad, variabilidad y sincronización, para lograr patrones rítmicos funcionales. Palabras clave: — Dinámica ciclo-a-ciclo, Coordinación secuencial motora, Variabilidad funcional neuronal, Dinámica neuronal transitoria, Invariante dinámico secuencial