Indicios de una dinámica de atractores en la corteza premotora durante el planeamiento de movimientos

Expositor: Gabriel Baglietto. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos (CONICET-UNLP)

Viernes 13/9/2020, 10:30hs.
Resumen: En un trabajo previo (Baglietto, Gigante, Del Giudice, Plos One 2017) mostramos que algoritmos de clustering basados en la densidad (CBD) proporcionan representaciones eficientes de las series temporales multidimensionales obtenidas en registros electrofisiológicos simultáneos, llevando la información a la forma de una secuencia simbólica. Esto nos permite usar CBD para analizar la dinámica espacio-temporal en la corteza premotora durante distintos tipos de tareas. La señal es extraída con arreglos de 96 electrodos. Al aplicar CBD sobre la correspondiente señal de 96 dimensiones, obtenemos una secuencia discreta de centroides de los clusters. Primero mostramos que el análisis conjunto de tales secuencias confirma y extiende observaciones previas obtenidas con un solo electrodo (Mattia et al, J. Neurosci. 2013) y permite predecir el comportamiento del animal en base a su actividad neuronal. Luego analizamos 1) la dinámica de la dispersión de trayectorias durante los experimentos y 2) el flujo de velocidades en este espacio 96 dimensional, encontrando evidencias en apoyo de la tesis de que la actividad neuronal durante el planeamiento de actividades motoras puede describirse como una secuencia de transiciones entre distintos atractores en el espacio de configuraciones.