Modelado computacional y registro experimental de las neuronas involucradas en la navegación espacial
El estudio del sistema de navegación en el cerebro se enfoca en comprender cómo los seres vivos construyen y emplean representaciones internas del espacio. El cerebro utiliza un sistema de codificación interna que, aun con información incompleta, logra generar mapas espaciales suficientemente precis...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | , , , , , |
| Formato: | Tesis Libro |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2025
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| Materias: | |
| Aporte de: | Registro referencial: Solicitar el recurso aquí |
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| 100 | 1 | |a Benas, Sabrina Soledad | |
| 245 | 1 | 0 | |a Modelado computacional y registro experimental de las neuronas involucradas en la navegación espacial |
| 246 | 3 | 1 | |a Computational modeling and experimental recording of neurons involved in spatial navigation |
| 260 | |c 2025 | ||
| 300 | |a viii, 100 p. : |b il., gráfs. | ||
| 502 | |b Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Físicas |c Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |d 2025-11-27 |g Fundación Instituto Leloir - CONICET. | ||
| 506 | |2 openaire | ||
| 518 | |o Fecha de publicación en la Biblioteca Digital FCEN-UBA | ||
| 520 | 3 | |a El estudio del sistema de navegación en el cerebro se enfoca en comprender cómo los seres vivos construyen y emplean representaciones internas del espacio. El cerebro utiliza un sistema de codificación interna que, aun con información incompleta, logra generar mapas espaciales suficientemente precisos para guiar la conducta. Estas representaciones internas del espacio no coinciden necesariamente con la forma en que un observador externo o una observadora externa describiría dicho entorno, y comprender esta brecha resulta clave para entender cómo el cerebro transforma una realidad compleja en una versión utilizable para la toma de decisiones. En este trabajo se estudian dos tipos funcionales de neuronas del sistema de navegación las grid cells mediante modelos computacionales y las place cells a partir de registros neuronales experimentales. En primer lugar, se desarrollaron modelos computacionales para estudiar la dinámica de las grid cells. A través de simulaciones y herramientas de análisis topológico, se demostró que los mapas espaciales de estas neuronas pueden alinearse utilizando una arquitectura de atractores unidimensionales, más simple que los modelos bidimensionales tradicionalmente propuestos. Este hallazgo abre nuevas perspectivas sobre la relación entre los atractores y in variable espacial que representan. Sin embargo, para validar empíricamente estas ideas y explorar cómo se reorganizan los mapas espaciales en condiciones reales, resulta fundamental contar con registros neuronales obtenidos durante el comportamiento. Esta necesidad motiva el desarrollo e implementación local de una tecnología capaz de registrar la actividad de poblaciones neuronales con resolución celular en animales despiertos el miniscope. En este trabajo, se optimizó esta herramienta experimental mediante la puesta a punto de protocolos quirúrgicos, de adquisición y de análisis necesarios para registrar place cells en la subregión CA3 del hipocampo, una estructura menos estudiada que CAl pero de gran interés por su papel en la separación de patrones y la memoria episódica. Una vez validada esta tecnología, se diseñó un experimento de exploración con objetos donde se observó que las place cells mostraban una reorganización más pronunciada frente a objetos ubicados a corta distancia. Este resultado podría sugerir que la proximidad espacial entre objetos modula la dinámica de los mapas neuronales, y que esta capacidad de cambio, conocida como remapeo, podría ser clave para comprender cómo el cerebro almacena y organiza memorias con cierto grado de superposición. |l spa | |
| 520 | 3 | |a The study of the brain's navigation system focuses on understanding how living beings construct and use internal representations of space The brain relies on an internal coding system that, even with incomplete information, is able to generate spatial maps precise enough to guide behavior. These internal representations of space do not necessarily match the way an external observer would describe the environment, and understanding this gap is essential for explaining how the brain transforms a complex reality into a usable version for decision-making. In this work, two functional types of neurons within the navigation system are studied grid cells through computational models and place cells through experimental neuronal recordings. First, computational models were developed to study the dynamics of grid cells. Through simulations and topological analysis tools, it was demonstrated that the spatial maps of these neurons can be aligned using a one-dimensional attractor architecture, simpler than the traditionally proposed two-dimensional models. This finding opens new perspectives on the relationship between attractors and the spatial variable they represent. However, to empirically validate these ideas and explore how spatial maps reorganize under real conditions, it is essential to obtain neuronal recordings during behavior. This need motivated the local development and implementation of a technology capable of recording neuronal population activity at cellular resolution in awake animals: the miniscope. In this work, this experimental tool was optimized through the refinement of surgical, acquisition, and analysis protocols required to record place cells in the CA3 subregion of the hippocampus, a structure less studied than CAI but of great interest due to its role in pattern separation and episodic memory. Once this technology was validated. an object exploration experiment was designed, in which place cells showed a more pronounced reorganization in response to objects located in close proximity. This result suggests that spatial proximity between objects modulates the dynamics of neuronal maps, and that this capacity for change. known as remapping, may be key to understanding how the brain stores and organizes memories with a certain degree of overlap |l eng | |
| 540 | |2 cc |f https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar | ||
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| 700 | 1 | |a Grecco, Hernán Edgardo | |
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| 700 | 1 | |a Fuente, Verónica de la | |
| 700 | 1 | |a Lecumberry, Federico | |
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| 961 | |b tesis |c PR |e ND | ||
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