Neurociencia computacional
Rama de la neurociencia

La neurociencia computacional (también conocida como neurociencia teórica o neurociencia matemática ) es una rama de  la neurociencia  que emplea las matemáticas , la informática , el análisis teórico y las abstracciones del cerebro para comprender los principios que gobiernan el desarrollo , la estructura , la fisiología y las capacidades cognitivas del sistema nervioso . [1] [2] [3] [4]

La neurociencia computacional emplea simulaciones computacionales [5] para validar y resolver modelos matemáticos, por lo que puede considerarse un subcampo de la neurociencia teórica; sin embargo, los dos campos suelen ser sinónimos. [6] El término neurociencia matemática también se utiliza a veces para enfatizar la naturaleza cuantitativa del campo. [7]

La neurociencia computacional se centra en la descripción de neuronas biológicamente plausibles (y sistemas neuronales ) y su fisiología y dinámica, y por lo tanto no se ocupa directamente de los modelos biológicamente poco realistas utilizados en el conexionismo , la teoría del control , la cibernética , la psicología cuantitativa , el aprendizaje automático , las redes neuronales artificiales , la inteligencia artificial y la teoría del aprendizaje computacional ; [8] [9] [10] aunque existe una inspiración mutua y a veces no hay un límite estricto entre los campos, [11] [12] [13] con la abstracción del modelo en la neurociencia computacional dependiendo del alcance de la investigación y la granularidad con la que se analizan las entidades biológicas.

Los modelos de la neurociencia teórica tienen como objetivo captar las características esenciales del sistema biológico en múltiples escalas espacio-temporales, desde las corrientes de membrana y el acoplamiento químico a través de las oscilaciones de la red , la arquitectura columnar y topográfica, los núcleos, hasta las facultades psicológicas como la memoria, el aprendizaje y el comportamiento. Estos modelos computacionales enmarcan hipótesis que pueden probarse directamente mediante experimentos biológicos o psicológicos.

Historia

El término "neurociencia computacional" fue introducido por Eric L. Schwartz , quien organizó una conferencia, celebrada en 1985 en Carmel, California , a petición de la Fundación para el Desarrollo de Sistemas para proporcionar un resumen del estado actual de un campo que hasta ese momento se conocía con una variedad de nombres, como modelado neuronal, teoría del cerebro y redes neuronales. Las actas de esta reunión definitoria se publicaron en 1990 como el libro Computational Neuroscience . [14] La primera de las reuniones internacionales abiertas anuales centradas en la neurociencia computacional fue organizada por James M. Bower y John Miller en San Francisco, California, en 1989. [15] El primer programa educativo de posgrado en neurociencia computacional se organizó como el programa de doctorado en sistemas neuronales y computacionales en el Instituto de Tecnología de California en 1985.

Las primeras raíces históricas del campo [16] se pueden rastrear hasta el trabajo de personas como Louis Lapicque , Hodgkin & Huxley , Hubel y Wiesel y David Marr . Lapicque introdujo el modelo de integración y disparo de la neurona en un artículo seminal publicado en 1907, [17] un modelo aún popular para los estudios de redes neuronales artificiales debido a su simplicidad (ver una revisión reciente [18] ).

Unos 40 años después, Hodgkin y Huxley desarrollaron la pinza de voltaje y crearon el primer modelo biofísico del potencial de acción . Hubel y Wiesel descubrieron que las neuronas de la corteza visual primaria , la primera área cortical en procesar información procedente de la retina , tienen campos receptivos orientados y están organizadas en columnas. [19] El trabajo de David Marr se centró en las interacciones entre neuronas, sugiriendo enfoques computacionales para el estudio de cómo los grupos funcionales de neuronas dentro del hipocampo y el neocórtex interactúan, almacenan, procesan y transmiten información. El modelado computacional de neuronas y dendritas biofísicamente realistas comenzó con el trabajo de Wilfrid Rall , con el primer modelo multicompartimental utilizando la teoría del cable .

Temas principales

La investigación en neurociencia computacional puede clasificarse, a grandes rasgos, en varias líneas de investigación. La mayoría de los neurocientíficos computacionales colaboran estrechamente con los experimentalistas en el análisis de nuevos datos y la síntesis de nuevos modelos de fenómenos biológicos.

Modelado de neuronas individuales

Incluso una sola neurona tiene características biofísicas complejas y puede realizar cálculos (p. ej., [20] ). El modelo original de Hodgkin y Huxley solo empleaba dos corrientes sensibles al voltaje (los canales iónicos sensibles al voltaje son moléculas de glicoproteína que se extienden a través de la bicapa lipídica, lo que permite que los iones atraviesen el axolema en determinadas condiciones), la corriente de sodio de acción rápida y la corriente de potasio de rectificación interna. Aunque tuvo éxito en la predicción del momento y las características cualitativas del potencial de acción, no logró predecir una serie de características importantes como la adaptación y la derivación . Los científicos ahora creen que existe una amplia variedad de corrientes sensibles al voltaje, y las implicaciones de las diferentes dinámicas, modulaciones y sensibilidad de estas corrientes es un tema importante de la neurociencia computacional. [21]

Las funciones computacionales de las dendritas complejas también están siendo objeto de una intensa investigación. Existe una gran cantidad de literatura sobre cómo interactúan las diferentes corrientes con las propiedades geométricas de las neuronas. [22]

Existen numerosos paquetes de software, como GENESIS y NEURON , que permiten modelar de forma rápida y sistemática neuronas realistas mediante silico . Blue Brain , un proyecto fundado por Henry Markram de la Escuela Politécnica Federal de Lausana , tiene como objetivo construir una simulación biofísicamente detallada de una columna cortical en la supercomputadora Blue Gene .

El modelado de la riqueza de las propiedades biofísicas a escala de una sola neurona puede proporcionar mecanismos que sirvan como bloques de construcción para la dinámica de redes. [23] Sin embargo, las descripciones detalladas de las neuronas son computacionalmente costosas y este costo computacional puede limitar la búsqueda de investigaciones realistas de redes, donde se necesita simular muchas neuronas. Como resultado, los investigadores que estudian circuitos neuronales grandes generalmente representan cada neurona y sinapsis con un modelo artificialmente simple, ignorando gran parte del detalle biológico. Por lo tanto, existe un impulso para producir modelos neuronales simplificados que puedan mantener una fidelidad biológica significativa con una sobrecarga computacional baja. Se han desarrollado algoritmos para producir modelos neuronales sustitutos simplificados, fieles y de ejecución más rápida a partir de modelos neuronales detallados y computacionalmente costosos. [24]

Modelado de interacciones neurona-glía

Las células gliales participan de manera significativa en la regulación de la actividad neuronal tanto a nivel celular como de red. El modelado de esta interacción permite esclarecer el ciclo del potasio , [25] [26] tan importante para mantener la homeostasis y prevenir las convulsiones epilépticas. El modelado revela el papel de las protuberancias gliales que pueden penetrar en algunos casos la hendidura sináptica para interferir en la transmisión sináptica y así controlar la comunicación sináptica. [27]

Desarrollo, patrones axónicos y guía

La neurociencia computacional pretende abordar una amplia gama de cuestiones, entre ellas: ¿Cómo se forman los axones y las dendritas durante el desarrollo? ¿Cómo saben los axones a dónde apuntar y cómo alcanzar esos objetivos? ¿Cómo migran las neuronas a la posición adecuada en los sistemas central y periférico? ¿Cómo se forman las sinapsis? Sabemos por la biología molecular que distintas partes del sistema nervioso liberan señales químicas distintas, desde factores de crecimiento hasta hormonas que modulan e influyen en el crecimiento y el desarrollo de las conexiones funcionales entre neuronas.

Las investigaciones teóricas sobre la formación y el patrón de la conexión sináptica y la morfología aún están en sus inicios. Una hipótesis que ha ganado cierta atención recientemente es la hipótesis del cableado mínimo , que postula que la formación de axones y dendritas minimiza de manera efectiva la asignación de recursos mientras mantiene el almacenamiento máximo de información. [28]

Procesamiento sensorial

Los primeros modelos sobre el procesamiento sensorial entendidos dentro de un marco teórico se atribuyen a Horace Barlow . De manera algo similar a la hipótesis del cableado mínimo descrita en la sección anterior, Barlow entendió que el procesamiento de los primeros sistemas sensoriales era una forma de codificación eficiente , donde las neuronas codificaban información que minimizaba el número de picos. Desde entonces, el trabajo experimental y computacional ha apoyado esta hipótesis de una forma u otra. En el ejemplo del procesamiento visual, la codificación eficiente se manifiesta en las formas de codificación espacial eficiente, codificación de color, codificación temporal/de movimiento, codificación estéreo y combinaciones de ellas. [29]

Más adelante en la vía visual, incluso la información visual codificada de manera eficiente es demasiada para la capacidad del cuello de botella de información, el cuello de botella de la atención visual. [30] Se ha desarrollado una teoría posterior, la Hipótesis de Saliencia V1 (V1SH) , sobre la selección atencional exógena de una fracción de la entrada visual para su posterior procesamiento, guiada por un mapa de saliencia de abajo hacia arriba en la corteza visual primaria. [31]

La investigación actual sobre el procesamiento sensorial se divide entre un modelo biofísico de diferentes subsistemas y un modelo más teórico de la percepción. Los modelos actuales de percepción han sugerido que el cerebro realiza alguna forma de inferencia bayesiana e integración de diferentes informaciones sensoriales para generar nuestra percepción del mundo físico. [32] [33]

Control de motor

Se han desarrollado muchos modelos sobre la forma en que el cerebro controla el movimiento. Entre ellos se incluyen modelos de procesamiento en el cerebro, como el papel del cerebelo en la corrección de errores, el aprendizaje de habilidades en la corteza motora y los ganglios basales, o el control del reflejo vestíbulo-ocular. También se incluyen muchos modelos normativos, como los de tipo bayesiano o de control óptimo, que se basan en la idea de que el cerebro resuelve sus problemas de manera eficiente.

Memoria y plasticidad sináptica

Los primeros modelos de memoria se basaban principalmente en los postulados del aprendizaje hebbiano . Se han desarrollado modelos biológicamente relevantes, como la red de Hopfield, para abordar las propiedades del estilo asociativo (también conocido como "direccionable por contenido") de memoria que se da en los sistemas biológicos. Estos intentos se centran principalmente en la formación de la memoria a medio y largo plazo , que se localiza en el hipocampo .

Uno de los principales problemas de la memoria neurofisiológica es cómo se mantiene y cambia a través de múltiples escalas de tiempo. Las sinapsis inestables son fáciles de entrenar, pero también propensas a la interrupción estocástica. Las sinapsis estables olvidan con menos facilidad, pero también son más difíciles de consolidar. Es probable que las herramientas computacionales contribuyan en gran medida a nuestra comprensión de cómo funcionan las sinapsis y cómo cambian en relación con el estímulo externo en las próximas décadas.

Comportamientos de las redes

Las neuronas biológicas están conectadas entre sí de una manera compleja y recurrente. Estas conexiones son, a diferencia de la mayoría de las redes neuronales artificiales , dispersas y, por lo general, específicas. No se sabe cómo se transmite la información a través de estas redes escasamente conectadas, aunque se conocen con cierto detalle áreas específicas del cerebro, como la corteza visual . [34] También se desconoce cuáles son las funciones computacionales de estos patrones de conectividad específicos, si es que existen.

Las interacciones de las neuronas en una red pequeña pueden reducirse a menudo a modelos simples como el modelo de Ising . La mecánica estadística de estos sistemas simples está bien caracterizada teóricamente. Algunas evidencias recientes sugieren que la dinámica de redes neuronales arbitrarias puede reducirse a interacciones por pares. [35] Sin embargo, no se sabe si esta dinámica descriptiva imparte alguna función computacional importante. Con la aparición de la microscopía de dos fotones y la obtención de imágenes de calcio , ahora tenemos métodos experimentales poderosos con los que probar las nuevas teorías sobre las redes neuronales.

En algunos casos, las interacciones complejas entre neuronas inhibidoras y excitadoras se pueden simplificar utilizando la teoría del campo medio , que da lugar al modelo poblacional de redes neuronales. [36] Si bien muchos neuroteóricos prefieren estos modelos con una complejidad reducida, otros sostienen que descubrir relaciones estructurales y funcionales depende de incluir la mayor cantidad posible de estructura neuronal y de red. Los modelos de este tipo se construyen típicamente en grandes plataformas de simulación como GENESIS o NEURON. Ha habido algunos intentos de proporcionar métodos unificados que conecten e integren estos niveles de complejidad. [37]

Atención visual, identificación y categorización

La atención visual puede describirse como un conjunto de mecanismos que limitan cierto procesamiento a un subconjunto de estímulos entrantes. [38] Los mecanismos de atención dan forma a lo que vemos y a aquello sobre lo que podemos actuar. Permiten la selección simultánea de cierta información (preferiblemente, relevante) y la inhibición de otra información. Para tener una especificación más concreta del mecanismo subyacente a la atención visual y la vinculación de características, se han propuesto varios modelos computacionales que apuntan a explicar los hallazgos psicofísicos. En general, todos los modelos postulan la existencia de un mapa de prominencia o prioridad para registrar las áreas potencialmente interesantes de la entrada retiniana, y un mecanismo de compuerta para reducir la cantidad de información visual entrante, de modo que los recursos computacionales limitados del cerebro puedan manejarla. [39] Un ejemplo de teoría que se está probando ampliamente desde el punto de vista conductual y fisiológico es la Hipótesis de Prominencia V1 , que sostiene que se crea un mapa de prominencia de abajo hacia arriba en la corteza visual primaria para guiar la atención de manera exógena. [31] La neurociencia computacional proporciona un marco matemático para estudiar los mecanismos implicados en la función cerebral y permite la simulación y predicción completa de síndromes neuropsicológicos.

Cognición, discriminación y aprendizaje

El modelado computacional de las funciones cognitivas superiores ha comenzado recientemente [ ¿cuándo? ] . Los datos experimentales provienen principalmente de registros de una sola unidad en primates . El lóbulo frontal y el lóbulo parietal funcionan como integradores de información de múltiples modalidades sensoriales. Existen algunas ideas tentativas sobre cómo circuitos funcionales mutuamente inhibidores simples en estas áreas pueden llevar a cabo cálculos biológicamente relevantes. [40]

El cerebro parece tener una capacidad de discriminación y adaptación particularmente buena en determinados contextos. Por ejemplo, los seres humanos parecen tener una enorme capacidad para memorizar y reconocer rostros . Uno de los objetivos clave de la neurociencia computacional es analizar cómo los sistemas biológicos llevan a cabo estos cálculos complejos de manera eficiente y, potencialmente, replicar estos procesos en la construcción de máquinas inteligentes.

Los principios organizativos a gran escala del cerebro han sido ilustrados por muchos campos, entre ellos la biología, la psicología y la práctica clínica. La neurociencia integradora intenta consolidar estas observaciones mediante modelos descriptivos unificados y bases de datos de mediciones y registros de conducta. Estas son las bases para algunos modelos cuantitativos de la actividad cerebral a gran escala. [41]

La Comprensión Representacional Computacional de la Mente ( CRUM ) es otro intento de modelar la cognición humana a través de procesos simulados como sistemas adquiridos basados ​​en reglas en la toma de decisiones y la manipulación de representaciones visuales en la toma de decisiones.

Conciencia

Uno de los objetivos últimos de la psicología y la neurociencia es poder explicar la experiencia cotidiana de la vida consciente. Francis Crick , Giulio Tononi y Christof Koch intentaron formular marcos coherentes para el trabajo futuro en correlatos neuronales de la conciencia (NCC), aunque gran parte del trabajo en este campo sigue siendo especulativo. [42]

Neurociencia clínica computacional

La neurociencia clínica computacional es un campo que reúne a expertos en neurociencia, neurología , psiquiatría , ciencias de la decisión y modelado computacional para definir e investigar cuantitativamente problemas en enfermedades neurológicas y psiquiátricas , y para formar científicos y médicos que deseen aplicar estos modelos al diagnóstico y tratamiento. [43] [44]

Neurociencia computacional predictiva

La neurociencia computacional predictiva es un campo reciente que combina el procesamiento de señales, la neurociencia, los datos clínicos y el aprendizaje automático para predecir el cerebro durante el coma [45] o la anestesia. [46] Por ejemplo, es posible anticipar estados cerebrales profundos utilizando la señal EEG. Estos estados se pueden utilizar para anticipar la concentración hipnótica que se administrará al paciente.

Psiquiatría computacional

La psiquiatría computacional es un nuevo campo emergente que reúne a expertos en aprendizaje automático , neurociencia , neurología , psiquiatría y psicología para proporcionar una comprensión de los trastornos psiquiátricos. [47] [48] [49]

Tecnología

Computación neuromórfica

Un ordenador/chip neuromórfico es cualquier dispositivo que utiliza neuronas artificiales físicas (fabricadas a partir de silicio) para realizar cálculos (véase: computación neuromórfica , red neuronal física ). Una de las ventajas de utilizar un ordenador modelo físico como este es que absorbe la carga computacional del procesador (en el sentido de que los elementos estructurales y algunos de los funcionales no tienen que programarse ya que están en el hardware). En los últimos tiempos, [50] la tecnología neuromórfica se ha utilizado para construir superordenadores que se utilizan en colaboraciones internacionales en neurociencia. Algunos ejemplos incluyen el superordenador SpiNNaker del Proyecto Cerebro Humano y el ordenador BrainScaleS. [51]

Véase también

Referencias

  1. ^ Trappenberg, Thomas P. (2010). Fundamentos de la neurociencia computacional . Estados Unidos: Oxford University Press Inc. pp. 2. ISBN 978-0-19-851582-1.
  2. ^ Patricia S. Churchland; Christof Koch; Terrence J. Sejnowski (1993). "¿Qué es la neurociencia computacional?". En Eric L. Schwartz (ed.). Computational Neuroscience. MIT Press. págs. 46–55. Archivado desde el original el 4 de junio de 2011. Consultado el 11 de junio de 2009 .
  3. ^ Dayan P .; Abbott, LF (2001). Neurociencia teórica: modelado computacional y matemático de sistemas neuronales . Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN 978-0-262-04199-7.
  4. ^ Gerstner, W.; Kistler, W.; Naud, R.; Paninski, L. (2014). Dinámica neuronal . Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press. ISBN 9781107447615.
  5. ^ Fan, Xue; Markram, Henry (2019). "Una breve historia de la neurociencia de la simulación". Frontiers in Neuroinformatics . 13 : 32. doi : 10.3389/fninf.2019.00032 . ISSN  1662-5196. PMC 6513977 . PMID  31133838. 
  6. ^ Thomas, Trappenberg (2010). Fundamentos de la neurociencia computacional. OUP Oxford. p. 2. ISBN 978-0199568413. Recuperado el 17 de enero de 2017 .
  7. ^ Gutkin, Boris; Pinto, David; Ermentrout, Bard (1 de marzo de 2003). "Neurociencia matemática: de las neuronas a los circuitos y a los sistemas". Journal of Physiology-Paris . Neurogeometría y percepción visual. 97 (2): 209–219. doi :10.1016/j.jphysparis.2003.09.005. ISSN  0928-4257. PMID  14766142. S2CID  10040483.
  8. ^ Kriegeskorte, Nikolaus; Douglas, Pamela K. (septiembre de 2018). "Neurociencia computacional cognitiva". Nature Neuroscience . 21 (9): 1148–1160. arXiv : 1807.11819 . Código Bibliográfico :2018arXiv180711819K. doi :10.1038/s41593-018-0210-5. ISSN  1546-1726. PMC 6706072 . PMID  30127428. 
  9. ^ Paolo, ED, "Robótica inspirada en organismos: adaptación homeostática y teleología más allá del circuito sensoriomotor cerrado", Enfoque de sistemas dinámicos para la encarnación y la sociabilidad , S2CID  15349751
  10. ^ Brooks, R.; Hassabis, D.; Bray, D.; Shashua, A. (22 de febrero de 2012). "Centenario de Turing: ¿es el cerebro un buen modelo para la inteligencia de las máquinas?". Nature . 482 (7386): 462–463. Bibcode :2012Natur.482..462.. doi : 10.1038/482462a . ISSN  0028-0836. PMID  22358812. S2CID  205070106.
  11. ^ Browne, A. (1 de enero de 1997). Perspectivas de redes neuronales sobre cognición y robótica adaptativa. CRC Press. ISBN 9780750304559.
  12. ^ Zorzi, Marco; Testolin, Alberto; Stoianov, Ivilin P. (20 de agosto de 2013). "Modelado del lenguaje y la cognición con aprendizaje profundo no supervisado: una descripción general del tutorial". Frontiers in Psychology . 4 : 515. doi : 10.3389/fpsyg.2013.00515 . ISSN  1664-1078. PMC 3747356 . PMID  23970869. 
  13. ^ Shai, Adam; Larkum, Matthew Evan (5 de diciembre de 2017). "Ramificación en cerebros". eLife . 6 . doi : 10.7554/eLife.33066 . ISSN  2050-084X. PMC 5716658 . PMID  29205152. 
  14. ^ Schwartz, Eric (1990). Neurociencia computacional . Cambridge, Massachusetts: MIT Press. ISBN 978-0-262-19291-0.
  15. ^ Bower, James M. (2013). 20 años de neurociencia computacional . Berlín, Alemania: Springer. ISBN 978-1461414230.
  16. ^ Fan, Xue; Markram, Henry (2019). "Una breve historia de la neurociencia de la simulación". Frontiers in Neuroinformatics . 13 : 32. doi : 10.3389/fninf.2019.00032 . ISSN  1662-5196. PMC 6513977 . PMID  31133838. 
  17. ^ Lapicque L (1907). "Investigaciones cuantitativas sobre la excitación eléctrica de los nervios tratados como una polarización". J. Physiol. Patol. Gen.​ 9 : 620–635.
  18. ^ Brunel N, Van Rossum MC (2007). "Artículo de Lapicque de 1907: de las ranas a la integración y el fuego". Biol. Cybern . 97 (5–6): 337–339. doi :10.1007/s00422-007-0190-0. PMID  17968583. S2CID  17816096.
  19. ^ Hubel DH, Wiesel TN (1962). "Campos receptivos, interacción binocular y arquitectura funcional en la corteza visual del gato". J. Physiol . 160 (1): 106–54. doi :10.1113/jphysiol.1962.sp006837. PMC 1359523 . PMID  14449617. 
  20. ^ Forrest MD (2014). "La dinámica del calcio intracelular permite que un modelo de neurona de Purkinje realice cálculos de alternancia y ganancia a partir de sus entradas". Frontiers in Computational Neuroscience . 8 : 86. doi : 10.3389/fncom.2014.00086 . PMC 4138505 . PMID  25191262. 
  21. ^ Wu, Samuel Miao-sin; Johnston, Daniel (1995). Fundamentos de la neurofisiología celular . Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN 978-0-262-10053-3.
  22. ^ Koch, Christof (1999). Biofísica de la computación: procesamiento de información en neuronas individuales . Oxford [Oxfordshire]: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-510491-2.
  23. ^ Forrest MD (2014). "La dinámica del calcio intracelular permite que un modelo de neurona de Purkinje realice cálculos de alternancia y ganancia a partir de sus entradas". Frontiers in Computational Neuroscience . 8 : 86. doi : 10.3389/fncom.2014.00086 . PMC 4138505 . PMID  25191262. 
  24. ^ Forrest MD (abril de 2015). "Simulación de la acción del alcohol sobre un modelo detallado de neuronas de Purkinje y un modelo sustituto más simple que se ejecuta >400 veces más rápido". BMC Neuroscience . 16 (27): 27. doi : 10.1186/s12868-015-0162-6 . PMC 4417229 . PMID  25928094. 
  25. ^ "Dinámica de los flujos de iones entre neuronas, astrocitos y el espacio extracelular durante la neurotransmisión". cyberleninka.ru . Consultado el 14 de marzo de 2023 .
  26. ^ Sibille, Jérémie; Duc, Khanh Dao; Holcman, David; Rouach, Nathalie (31 de marzo de 2015). "El ciclo de potasio neuroglial durante la neurotransmisión: papel de los canales Kir4.1". PLOS Computational Biology . 11 (3): e1004137. Bibcode :2015PLSCB..11E4137S. doi : 10.1371/journal.pcbi.1004137 . ISSN  1553-7358. PMC 4380507 . PMID  25826753. 
  27. ^ Pannasch, Ulrike; Freche, Dominik; Dallérac, Glenn; Ghézali, Grégory; Escartín, Carole; Ezan, Pascal; Cohen-Salmon, Martine; Bencenane, Karim; Abudara, Verónica; Dufour, Amandina; Lübke, Joachim HR; Déglon, Nicole; Nudo, Graham; Holcman, David; Rouach, Nathalie (abril de 2014). "Connexin 30 establece la fuerza sináptica controlando la invasión de la sinapsis astroglial". Neurociencia de la Naturaleza . 17 (4): 549–558. doi :10.1038/nn.3662. ISSN  1546-1726. PMID  24584052. S2CID  554918.
  28. ^ Chklovskii DB, Mel BW, Svoboda K (octubre de 2004). "Reconexión cortical y almacenamiento de información". Nature . 431 (7010): 782–8. Bibcode :2004Natur.431..782C. doi :10.1038/nature03012. PMID  15483599. S2CID  4430167.
    Artículo de revisión
  29. ^ Zhaoping L. 2014, El principio de codificación eficiente, capítulo 3, del libro de texto Entendiendo la visión: teoría, modelos y datos
  30. ^ ver atención espacial visual https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_spatial_attention
  31. ^ ab Li. Z. 2002 Un mapa de prominencia en la corteza visual primaria Trends in Cognitive Sciences vol. 6, páginas 9-16, y Zhaoping, L. 2014, La hipótesis V1: creación de un mapa de prominencia de abajo hacia arriba para la selección y segmentación preatentiva en el libro Understanding Vision: Theory, Models, and Data
  32. ^ Weiss, Yair; Simoncelli, Eero P.; Adelson, Edward H. (20 de mayo de 2002). "Ilusiones de movimiento como percepciones óptimas". Nature Neuroscience . 5 (6): 598–604. doi :10.1038/nn0602-858. PMID  12021763. S2CID  2777968.
  33. ^ Ernst, Marc O.; Bülthoff, Heinrich H. (abril de 2004). "Fusionando los sentidos en una percepción robusta". Tendencias en las ciencias cognitivas . 8 (4): 162–169. CiteSeerX 10.1.1.299.4638 . doi :10.1016/j.tics.2004.02.002. PMID  15050512. S2CID  7837073. 
  34. ^ Olshausen, Bruno A.; Field, David J. (1997-12-01). "Codificación dispersa con un conjunto de base sobrecompleto: ¿Una estrategia empleada por V1?". Vision Research . 37 (23): 3311–3325. doi : 10.1016/S0042-6989(97)00169-7 . PMID  9425546. S2CID  14208692.
  35. ^ Schneidman E, Berry MJ, Segev R, Bialek W (2006). "Las correlaciones débiles por pares implican estados de red fuertemente correlacionados en una población neuronal". Nature . 440 (7087): 1007–12. arXiv : q-bio/0512013 . Bibcode :2006Natur.440.1007S. doi :10.1038/nature04701. PMC 1785327 . PMID  16625187. 
  36. ^ Wilson, HR; Cowan, JD (1973). "Una teoría matemática de la dinámica funcional del tejido nervioso cortical y talámico". Kybernetik . 13 (2): 55–80. doi :10.1007/BF00288786. PMID  4767470. S2CID  292546.
  37. ^ Anderson, Charles H.; Eliasmith, Chris (2004). Ingeniería neuronal: computación, representación y dinámica en sistemas neurobiológicos (Neurociencia computacional) . Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN 978-0-262-55060-4.
  38. ^ Marvin M. Chun; Jeremy M. Wolfe; EB Goldstein (2001). Manual Blackwell de sensaciones y percepción . Blackwell Publishing Ltd., págs. 272-310. ISBN 978-0-631-20684-2.
  39. ^ Edmund Rolls; Gustavo Deco (2012). Neurociencia computacional de la visión . Oxford Scholarship Online. ISBN 978-0-198-52488-5.
  40. ^ Machens CK, Romo R, Brody CD (2005). "Control flexible de la inhibición mutua: un modelo neuronal de discriminación de dos intervalos". Science . 307 (5712): 1121–4. Bibcode :2005Sci...307.1121M. CiteSeerX 10.1.1.523.4396 . doi :10.1126/science.1104171. PMID  15718474. S2CID  45378154. 
  41. ^ Robinson PA, Rennie CJ, Rowe DL, O'Connor SC, Gordon E (2005). "Modelado cerebral multiescala". Philosophical Transactions of the Royal Society B . 360 (1457): 1043–1050. doi :10.1098/rstb.2005.1638. PMC 1854922 . PMID  16087447. 
  42. ^ Crick F, Koch C (2003). "Un marco para la conciencia". Nat. Neurosci . 6 (2): 119–26. doi :10.1038/nn0203-119. PMID  12555104. S2CID  13960489.
  43. ^ Adaszewski, Stanisław; Dukart, Juergen; Kherif, Ferath; Frackowiak, Richard; Draganski, Bogdan; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (2013). "¿Qué tan temprano podemos predecir la enfermedad de Alzheimer usando anatomía computacional?". Neurobiol Aging . 34 (12): 2815–26. doi :10.1016/j.neurobiolaging.2013.06.015. PMID  23890839. S2CID  1025210.
  44. ^ Friston KJ, Stephan KE, Montague R, Dolan RJ (2014). "Psiquiatría computacional: el cerebro como un órgano fantástico". Lancet Psychiatry . 1 (2): 148–58. doi :10.1016/S2215-0366(14)70275-5. PMID  26360579. S2CID  15504512.
  45. ^ Floyrac, Aymeric; Doumergue, Adrien; Legriel, Stéphane; Deye, Nicolas; Megarbane, Bruno; Richard, Alexandra; Meppiel, Elodie; Masmoudi, Sana; Lozeron, Pierre; Vicaut, Eric; Kubis, Nathalie; Holcman, David (2023). "Predicción del resultado neurológico después de un paro cardíaco mediante la combinación de parámetros computacionales extraídos de respuestas estándar y desviadas de potenciales evocados auditivos". Frontiers in Neuroscience . 17 : 988394. doi : 10.3389/fnins.2023.988394 . ISSN  1662-453X. PMC 9975713 . PMID  36875664. 
  46. ^ Sun, Christophe; Holcman, David (1 de agosto de 2022). "Combinación de marcadores estadísticos transitorios de la señal EEG para predecir la sensibilidad cerebral a la anestesia general". Procesamiento y control de señales biomédicas . 77 : 103713. doi :10.1016/j.bspc.2022.103713. ISSN  1746-8094. S2CID  248488365.
  47. ^ Montague, P. Read; Dolan, Raymond J.; Friston, Karl J .; Dayan, Peter (14 de diciembre de 2011). "Psiquiatría computacional". Tendencias en ciencias cognitivas . 16 (1): 72–80. doi :10.1016/j.tics.2011.11.018. PMC 3556822 . PMID  22177032. 
  48. ^ Kato, Ayaka; Kunisato, Yoshihiko; Katahira, Kentaro; Okimura, Tsukasa; Yamashita, Yuichi (2020). "Mapa de investigación en psiquiatría computacional (CPSYMAP): una nueva base de datos para visualizar artículos de investigación". Frontiers in Psychiatry . 11 (1360): 578706. doi : 10.3389/fpsyt.2020.578706 . PMC 7746554 . PMID  33343418. 
  49. ^ Huys, Quentin JM; Maia, Tiago V; Frank, Michael J (2016). "La psiquiatría computacional como puente entre la neurociencia y las aplicaciones clínicas". Nature Neuroscience . 19 (3): 404–413. doi :10.1038/nn.4238. PMC 5443409 . PMID  26906507. 
  50. ^ Russell, John (21 de marzo de 2016). "Más allá de von Neumann, la computación neuromórfica avanza de manera constante".
  51. ^ Calimera, Andrea; Macii, Enrico; Poncino, Massimo (20 de agosto de 2013). "El proyecto del cerebro humano y la computación neuromórfica". Neurología funcional . 28 (3): 191–196. doi :10.11138/FNeur/2013.28.3.191 (inactivo 12 de septiembre de 2024). PMC 3812737 . PMID  24139655. {{cite journal}}: CS1 maint: DOI inactive as of September 2024 (link)

Bibliografía

  • Chklovskii DB (2004). "Conectividad sináptica y morfología neuronal: dos caras de la misma moneda". Neuron . 43 (5): 609–17. doi : 10.1016/j.neuron.2004.08.012 . PMID  15339643. S2CID  16217065.
  • Sejnowski, Terrence J. ; Churchland, Patricia Smith (1992). El cerebro computacional . Cambridge, Mass: MIT Press . ISBN 978-0-262-03188-2.
  • Gerstner, W.; Kistler, W.; Naud, R.; Paninski, L. (2014). Dinámica neuronal . Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press. ISBN 9781107447615.
  • Dayan P. ; Abbott, LF (2001). Neurociencia teórica: modelado computacional y matemático de sistemas neuronales . Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN 978-0-262-04199-7.
  • Eliasmith, Chris; Anderson, Charles H. (2003). Ingeniería neuronal: representación, computación y dinámica en sistemas neurobiológicos . Cambridge, Mass.: MIT Press . ISBN 978-0-262-05071-5.
  • Hodgkin AL , Huxley AF (28 de agosto de 1952). "Una descripción cuantitativa de la corriente de membrana y su aplicación a la conducción y excitación en el nervio". J. Physiol . 117 (4): 500–44. doi :10.1113/jphysiol.1952.sp004764. PMC  1392413. PMID  12991237 .
  • Guillermo Bialek ; Rieke, Fred; David Warland; Rob de Ruyter van Steveninck (1999). Spikes: explorando el código neuronal . Cambridge, Masa: MIT. ISBN 978-0-262-68108-7.
  • Schutter, Erik de (2001). Neurociencia computacional: modelado realista para experimentalistas . Boca Raton: CRC. ISBN 978-0-8493-2068-2.
  • Sejnowski, Terrence J.; Hemmen, JL van (2006). 23 problemas en neurociencia de sistemas . Oxford [Oxfordshire]: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-514822-0.
  • Michael A. Arbib; Shun-ichi Amari; Prudence H. Arbib (2002). Manual de teoría del cerebro y redes neuronales . Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN 978-0-262-01197-6.
  • Zhaoping, Li (2014). Entender la visión: teoría, modelos y datos . Oxford, Reino Unido: Oxford University Press. ISBN 978-0199564668.

Véase también

Software

  • BRIAN , un simulador basado en Python
  • Conectoma de referencia de Budapest , herramienta de visualización 3D basada en la web para explorar las conexiones en el cerebro humano
  • Software de simulación neuronal emergente .
  • GENESIS , un sistema de simulación neuronal general.
  • NEST es un simulador para modelos de redes neuronales que se centra en la dinámica, el tamaño y la estructura de los sistemas neuronales en lugar de en la morfología exacta de las neuronas individuales.
Wikimedia Commons tiene medios relacionados con Neurociencia computacional .

Revistas

  • Revista de neurociencia matemática
  • Revista de neurociencia computacional
  • Computación neuronal
  • Neurodinámica cognitiva
  • Fronteras en neurociencia computacional
  • Biología computacional de PLoS
  • Fronteras en neuroinformática

Conferencias

  • Neurociencia Computacional y de Sistemas (COSYNE): un encuentro sobre neurociencia computacional con un enfoque en neurociencia de sistemas.
  • Reunión Anual de Neurociencia Computacional (CNS): una reunión anual de neurociencia computacional.
  • Sistemas de procesamiento de información neuronal (NIPS): una conferencia anual líder que cubre principalmente el aprendizaje automático.
  • Neurociencia Computacional Cognitiva (CCN): una reunión de neurociencia computacional centrada en modelos computacionales capaces de realizar tareas cognitivas.
  • Conferencia Internacional sobre Neurodinámica Cognitiva (ICCN): una conferencia anual.
  • Reunión de Neurociencias Matemáticas del Reino Unido: una conferencia anual centrada en aspectos matemáticos.
  • Conferencia Bernstein sobre Neurociencia Computacional (BCCN): una conferencia anual sobre neurociencia computacional].
  • Conferencias AREADNE: reunión bienal que incluye resultados teóricos y experimentales.

Sitios web

  • Enciclopedia de neurociencia computacional, parte de Scholarpedia , una enciclopedia en línea seleccionada por expertos sobre neurociencia computacional y sistemas dinámicos
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