Program

Programa de la Escuela José A. Balseiro
Modelado en neurociencias
Duración:
4 semanas
Fecha:
5 al 30 de octubre 2009
Método de evaluación:
Entrega de trabajos prácticos y examen final.
Instalaciones requeridas:
Laboratorio del grupo de física estadística e
interdisciplinaria, y computadoras comunes del Instituto
Balseiro.
Nro. máximo de estudiantes: 25
Formación requerida:
tener 4 años cursados y aprobados de la licenciatura en
Física, licenciatura en Biología, Ingeniería o Matemática.
Docentes a cargo:
Marcela Nadal, Yimy Amarillo, Germán Mato, Marcelo
Magnasco, Marcelo Montemurro, Mariano Sigman, Diego
Shalom e Inés Samengo
Ayudantes:
Walter Bast, Damián Blasi, Hugo Eyherabide, Soledad
Gonzalo, Eugenio Urdapilleta, Román Rossi Pool, Pablo
Naim.
Estructura:
8 cursos, dos por semana. Cada curso tiene tanto parte
teórica como práctica. Los temas se ordenan cronológicamente de forma que, en la medida que avanza el curso, se
pasa de la descripción de fenómenos a la escala
celular/molecular (en la primera semana) a procesos
cognitivos que involucran diversas áreas cerebrales (en la
última semana).
Programa
Primera Semana: 5 al 9 de octubre
Canales Iónicos y Receptores (8:30 – 12:30)
Docentes a cargo: Marcela Nadal y Yimi Amarillo, Centro Atómico Bariloche.
Teoría: Introducción: Estructura y función de neuronas y redes neuronales. Mecanismos
iónicos del potencial de membrana. Diversidad de canales. Estructura cristalina de un
canal iónico y propiedades biofísicas. Modulación. Canales activados por ligando.
Receptores sensoriales.
Práctica: Registros electrofisiológicos en “voltaje-clamp” de las diferentes corrientes
iónicas que expresa una neurona sensorial de H. medicinalis. Usar distintos métodos para
aislar las corrientes de sodio, calcio y potasio.
Plasticidad Neuronal (14:30 – 18:30)
Docentes a cargo: Marcela Nadal y Yimi Amarillo, Centro Atómico Bariloche.
Teoría: Principios y modulación de la transmisión sináptica. Plasticidad sináptica:
Cambios funcionales, estructurales y de expresión génica. Plasticidad dependiente del
tiempo de la espiga presináptica y postsináptica. Papel de la ramificación del árbol
dendrítico en integración y potenciación. Plasticidad intrínseca: Modulación de canales y
de receptores. Regulación de la expresión génica dependiente de actividad: factores de
trascripción y vías de señalización.
Práctica: Registrar con la técnica de “current-clamp” los cambios en la excitabilidad de
la interneurona S durante el proceso de aprendizaje no asociativo del reflejo de acortamiento
en H. medicinalis. Potenciación a largo plazo en las sinapsis de neuronas mecanosensoriales (T y P) a la interneurona S.
Segunda Semana: 12 al 16 de octubre
Dinámica de sistemas neuronales (8:30 – 12:30)
Docente a cargo: Germán Mato, Instituto Balseiro.
Teoría: Modelos de conductancia. Reducción a modelos bidimensionales. Elementos de
teoría de sistemas dinámicos. Formas normales. Reducción a osciladores de fase.
Dinámica colectiva de grandes redes neuronales.
Práctica: Ejercicios teóricos y simulaciones numéricas.
Modelos computacionales: de la neurociencia a al psicología (14:30 – 18:30)
Docentes a cargo: Mariano Sigman, Universidad de Buenos Aires
Teoría: (1) Elementos matemáticos para le modelado del cerebro a gran escala:
Elementos básicos de teoría de grafos y de medidas de complejidad y
compresibilidad. Relación entre teorías matemáticas de la complejidad y la
percepción cognitiva de la complejidad. El cerebro y la máquina de Turing.
(2) Percepción: El mundo externo y la construcción de un mundo interno.
Estadística del mundo visual. Teoría ecológica de la percepción: Inferencia de
circuitos neuronales y funciones psicofísicas a partir de regularidades estadísticas
del mundo visual. Movimientos oculares: Estrategias ideales (y no ideales) de
inspección del mundo visual. Sintaxis en el mundo visual, emergencia de formas,
percepción de objetos. Álgebra del espacio de objetos: matemática y psicología.
(3) Flujo de Información y arquitectura del sistema nervioso: Tráfico de
información en el sistema nervioso. Computación paralela y serial. Asimilación
de múltiples fuentes simultaneas de la información. Organización de procesos
conscientes e inconscientes, procesamiento en paralelo de información subliminal
y el acceso restringido a procesos conscientes o de control ejecutivo. Difusión y
navegación en grafos semánticos. Procesamiento de información en distintos
estados de conciencia: Vigilia, sueño, patologías de conciencia, esquizofrenia o
estados alterados de conciencia. Modelos biofísicos de propagación, selección,
amplificación y mantenimiento de la información. Estímulos externos
(sensoriales) e internos (mnemónicos, generación espontánea de ideas). Biofísica
de la toma de decisiones y de la iniciación de la acción: ¿Qué sucede cuando uno
“decide” hacer algo? Modelos computacionales de la conciencia. ¿Porque el
cerebro es una mala maquina de Turing?
Practica: El curso consiste de una única practica en la que los estudiantes tendrán que
plantear, programar, desarrollar e interpretar un experimento de psicofísica (de
comportamiento) o de seguimiento ocular. Los estudiantes presentaran sus resultados con
un artículo, que incluya introducción, motivación, resultados y discusión.
Tercera Semana: 19 al 23 de octubre
Análisis estadístico de trenes de spikes (8:30 – 12:30)
Docente a cargo: Marcelo Montemurro, universidad de Manchester
Teoría: Caracterización estadística de trenes de disparos. Tipos de códigos neuronales.
Teoría de la información aplicada al análisis de datos en sistemas sensoriales.
Práctica: Ejercicios teóricos y análisis de datos experimentales.
Modelos de memoria asociativa (14:30 – 18:30)
Docente a cargo: Néstor Parga, Universidad Autónoma de Madrid
Teoría: Tipos de actividad en la corteza. Actividad de fondo. El estado asíncrono.
Actividad Persistente. Irregularidad y correlaciones. Modelización de redes de neuronas.
Simulaciones numericas. Modelos simples de memoria asociativa. Modelo de Hopfield
y algunas extensiones. Dinamica de atractores. Resultados experimentales sobre
memoria de trabajo. Teoria de campo medio. Memoria de trabajo. Modelizacion basada
en redes recurrentes de neuronas. Aplicación de la teoría de campo medio a los modelos
de memoria de trabajo. Efecto de las correlaciones. Modelización de la memoria de
trabajo basada en la dinámica sináptica de corta duración.
Práctica: Ejercicios teóricos y simulaciones numéricas.
Cuarta semana
Mapas topográficos (26 al 30 de octubre: 8:30 – 12:30)
Docente a cargo: Inés Samengo, Instituto Balseiro
Teoría: Mapas topográficos en el cerebro: sistema visual y sistema somatosensorial.
Reorganización de los mapas dependiendo de la estadística de los estímulos de entrada
(modificable por lesiones o ejercitación). Aprendizaje no supervisado, extracción de
características, modelos de Linsker y de Kohonen. Extensiones y aplicaciones.
Práctica: Ejercicios teóricos y simulaciones numéricas.
Dinámica de poblaciones neuronales (26 al 29 de octubre: 14:30 – 18:30)
Docente a cargo: Marcelo Magnasco, The Rockefeller University, Nueva York
Teoría:
(1) El sistema auditivo: Periferia: coclea, organo de Corti, celulas ciliadas. Transduccion
en la celula ciliada. Hipotesis regenerativa, bifurcacion de Hopf. Onda viajera, curva
de sintonización coclear. El problema de la fase. Digitalizacion: la sinapsis
cinta. Codificacion neural auditiva. Precision temporal. Codigos de tiempo.
Localizacion estereo: modelo del Nucleus Laminaris en pajaros. Codificacion tiempofrecuencia.
(2) Dinámica de poblaciones: Modelos de redes dinamicas. Modelo de gas neuronal,
Fokker Planck. Redes con único ganador. Redes sin ganador. Redes caóticas
(Sompolinski / Abbott). Cómputo por reservorio.
Practica: Lectura conjunta de papers de la literatura, simulaciones numéricas.
Viernes 30 de octubre:
14:30: Evaluación final
20:00: Fiesta