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Patrones de disparo típicos de (algunas) neuronas motoras

Patrones de disparo típicos de (algunas) neuronas motoras


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Dado que no es tan fácil imaginar y visualizar el comportamiento de los músculos de los dedos, la mano y el brazo de un violinista que realiza un trino rápido y acentuado frente a un vibrato lento y suave, trato de imaginar y visualizar cómo las neuronas motoras correspondientes hacer fuego.

Supongo que hay algunas neuronas motoras que son inmediatamente responsables de la velocidad y amplitud del movimiento de un dedo que realiza un trino rápido y, en parte lo mismo, en parte otras, que son inmediatamente responsables de la velocidad y amplitud del movimiento del dedo. mismo dedo realizando un vibrato lento.

El comportamiento de estas neuronas motoras, durante el trino o el vibrato, se puede registrar como secuencias / trenes / ráfagas / chats de picos correspondientes.

Me pregunto:

¿Cómo pueden verse estos patrones de picos y / o estallidos?


¿Quizás así?

TRILL rápido y acentuado (= gran amplitud), cada grupo corresponde a un movimiento (arriba-abajo) del dedo

VIBRATO lento y suave (= pequeña amplitud), cada grupo corresponde a un movimiento (de adelante hacia atrás) del dedo


No puedo responder a toda la pregunta, pero lo que sí sé: un potencial de acción no puede tener una amplitud pequeña, la amplitud es siempre la misma. Si una neurona se excita lo suficiente, habrá un potencial de acción; de lo contrario, no lo habrá.

"Cuando la despolarización alcanza alrededor de -55 mV, una neurona disparará un potencial de acción. Este es el umbral. Si la neurona no alcanza este nivel de umbral crítico, entonces no se disparará ningún potencial de acción. Además, cuando se alcanza el nivel de umbral, un El potencial de acción de un tamaño fijo siempre se activará ... para cualquier neurona dada, el tamaño del potencial de acción es siempre el mismo ". Citado de https://faculty.washington.edu/chudler/ap.html

Las neuronas tienen una velocidad máxima de disparo, un punto en el que no pueden disparar más rápido. (http://blog.eyewire.org/why-do-neurons-fire-at-a-maximum-of-about-200-hz/) Entonces, para moverse más rápido, su cuerpo no puede disparar más rápido. Pero puede disparar más: más neuronas se disparan si quieres moverte más rápido y menos neuronas si quieres moverte más lento: https://blogs.scientificamerican.com/scicurious-brain/when-you-run-fast-your -el-cerebro-corre-mas rapido /

Creo que tu primera fila de picos es algo correcta. Las neuronas se activan siempre que mueva su mano / dedo (s) en una dirección determinada, y tan pronto como estas neuronas dejen de dispararse y sus neuronas complementarias comiencen a disparar, mueva la mano en la dirección opuesta.


Un centro común para el sueño y el control motor en la sustancia negra

El estado de excitación del cerebro covaría con el estado motor del animal. No está claro cómo se coordinan estos cambios de estado. Descubrimos que los estados cerebrales de sueño-vigilia y los comportamientos motores están corregulados por neuronas compartidas en la sustancia negra pars reticulata (SNr). El análisis del comportamiento de la jaula en el hogar de los ratones identificó cuatro estados con diferentes niveles de excitación cerebral y actividad motora: locomoción, movimiento no locomotor, vigilia silenciosa y las transiciones del sueño ocurrieron no al azar, sino principalmente entre estados vecinos. La descarboxilasa 2 del ácido glutámico, pero no el subconjunto de parvalbúmina de las neuronas liberadoras de ácido γ-aminobutírico (GABA) (GABAérgico) de SNr, fue preferentemente activo en estados de baja actividad motora y excitación. Su activación o inactivación sesgó la dirección de las transiciones conductuales naturales y promovió o suprimió el sueño, respectivamente. Estas neuronas GABAérgicas integran entradas de amplio rango e inervan múltiples circuitos de control motor y promotores de la excitación a través de extensas proyecciones colaterales.


Neuroanatomía de recompensa

En una visión simplificada, se puede pensar en el cerebro como el lugar para la recuperación, procesamiento y almacenamiento de información transmitida desde el entorno a través de las neuronas. El cerebro también activa la producción motora, autónoma y / o endocrina en respuesta tanto al entorno actual como al histórico. Se sabe bastante sobre la ubicación de las áreas específicas de entrada sensorial y salida motora del cerebro, pero se sabe menos sobre las estructuras y procesos cerebrales involucrados en la formación de constructos como valores, emociones y recuerdos (ver revisión de Glimcher , 2003). El concepto general actual de anatomía de entrada y salida dentro del cerebro involucra circuitos sensoriales y motores paralelos que pueden describirse como cortical-estriatal-pálido-talámico-cortical (Heimer, 2003). Estos circuitos transportan información desde la corteza somatosensorial o la corteza motora a áreas relacionadas en el putamen. Los circuitos van medialmente desde el putamen hasta el globo pálido o la sustancia negra, y el globo pálido envía proyecciones a áreas específicas del tálamo. El tálamo cierra el circuito devolviendo información a las áreas locales de la corteza. El concepto clave en estos circuitos es organización topográfica. Se activan diferentes partes de cada una de estas áreas anatómicas dependiendo de la naturaleza (p. Ej., Visual, auditiva, nociceptiva) y la ubicación (p. Ej., Dedo, brazo, cabeza) de la información que se recibe y transmite.

Las áreas de asociación del cerebro también pueden estar conectadas en varios circuitos que corren algo paralelos a los circuitos de entrada y salida. Uno de estos circuitos, llamado circuito cingulado anterior (Alexander, DeLong, & # x00026 Strick, 1986), incorpora mucho de lo que se cree que está involucrado en las vías motivacionales del cerebro (Kalivas, Churchill, & # x00026 Klitenick, 1993). Un locus de particular importancia en esta vía es el estriado ventral que incluye el núcleo accumbens. La liberación de dopamina en esta área se ha considerado un mediador crítico de los efectos reforzantes de los estímulos, incluidas las drogas de abuso (Koob & # x00026 LeMoal, 1997 Robbins & # x00026 Everett, 1996), aunque algunos investigadores sugieren un efecto activador más general de la dopamina. (Horvitz, 2000). La dopamina se libera en el estriado ventral a través de neuronas dopaminérgicas que se proyectan desde el tegmento ventral (Figura 1). El tegmento ventral también envía neuronas dopaminérgicas a las áreas dorsal estriatal y cortical. El cuerpo estriado ventral tiene entrada no dopaminérgica, principalmente glutamatérgica, de la amígdala y el hipocampo, que están involucrados en la memoria y el procesamiento emocional. Muchas de estas vías son recíprocas, y la información vuelve a la estructura que originó la estimulación.

Las líneas oscuras indican las vías de la dopamina. (Abajo) Relación del tálamo (con núcleos talámicos laterales) con el núcleo caudado más lateral y el globo pálido.

Se cree que las áreas corticales involucradas en los circuitos de recompensa incluyen las cortezas entorrinal y perirrinal, la corteza cingulada anterior, el lóbulo temporal y el área posterior de la corteza frontal orbitaria medial. Las proyecciones de estas áreas corticales también viajan al cuerpo estriado ventral. En el estriado ventral hay una estrecha interdigitación con las estructuras pálidas, y hay conexiones neuronales desde el estriado al pálido ventral, el globo pálido interno y hasta la sustancia negra pars reticulata. El tálamo dorsal medial está inervado por fibras de las áreas pálidas y las proyecciones talámicas completan el circuito al viajar a la corteza cingulada anterior.

Así, se puede describir un circuito cortical-estriado-pálido-talámico-cortical en las áreas emocionales del cerebro. Las áreas corticales son diferentes de las involucradas en el control motor y la estimulación sensorial; las áreas estriatal y pálida típicamente están ubicadas más ventralmente, tienen una estimulación no cortical considerable y está involucrado un núcleo tálamo distinto. Sin embargo, este circuito tiene paralelos con otros circuitos primarios del cerebro (Alexander et al., 1986 Heimer, 2003).

Lo que claramente falta es cómo se interconectan los diversos circuitos para integrar la entrada sensorial con la salida del motor. Esta pregunta estimula gran parte de la investigación sobre los neurocircuitos de la recompensa. Aunque los circuitos paralelos sugieren que la integración es posible en muchos niveles corticales y subcorticales, las vías precisas mediante las cuales se evalúa la entrada sensorial, se modifica mediante procesos asociados con factores conmemorativos, emocionales y motivacionales, y se convierte en salida motora no se han delineado claramente. Se ha pensado que el núcleo accumbens, con su caparazón y componentes centrales, así como su fuerte conexión con varios núcleos amigdaloides, es fundamental para la coordinación emocional de la producción conductual.

La amígdala extendida es una estructura descrita bastante recientemente que es una parte importante de este sistema, consta de dos componentes. Uno incluye el núcleo amigdaloide central y el núcleo del lecho lateral de la estría terminal, y esculpe un circuito de barrido debajo del cuerpo principal del cuerpo estriado y el globo pálido. El otro consiste en el núcleo amigdaloide medial y el núcleo del lecho medial de la estría terminal, y viaja junto con el componente central debajo de los núcleos lenticulares (Alheid, 2003). Los núcleos central y medial de la amígdala reciben una entrada sustancial del núcleo lateral basal de la amígdala y muchas proyecciones hacia la corteza y las áreas autónomas y endocrinas en el hipotálamo y el tronco encefálico. Como señaló Heimer (2003), & # x0201c Así, & # x0005b la amígdala extendida & # x0005d representa una formación de anillo estratégicamente ubicada capaz de coordinar actividades en regiones del prosencéfalo del lóbulo límbico múltiple para el desarrollo de respuestas conductuales coherentes a través de los canales de salida referenciados & # x0201d (pág. & # x020051735).

Es en las diversas partes de la anatomía de este circuito de recompensa y su conexión con los circuitos motores donde los neurocientíficos buscan cambios cerebrales que reflejen un comportamiento reforzado.


Resultados

Identificación de DDN para grabación Patch Clamp

Para identificar las neuronas DAérgicas para el estudio, usamos ETvmat2: GFP pez cebra que expresan GFP en poblaciones de células monoaminérgicas del cerebro. Estudios anteriores han demostrado que las neuronas DAérgicas son claramente observables en el diencéfalo de ETvmat2: GFP larvas [19]. Un examen más detallado de las neuronas marcadas con GFP en esta región reveló un pequeño grupo (5 & # x020137 neuronas) de DDN candidatos en DC2, ubicado hacia el borde anterior del tubérculo posterior (Figuras 1 A y 1B). Estas células se podían distinguir fácilmente de las neuronas vecinas marcadas con GFP porque tenían somas de gran diámetro (10,19 & # x000b1 0,22 & # x000a0 & # x003bcm n & # x000a0 = 46 células), estaban ubicadas en una posición estereotipada y eran intensamente fluorescentes [ 15, 17, 20].

Identificación de DDN en el Diencéfalo de ETvmat2: GFP Larvas de pez cebra a 4 dpf

(A) Descripción esquemática ventral (izquierda) y lateral (derecha) de las neuronas DC2 (verde oscuro) y DC4 / 5 (verde claro) en el diencéfalo (la línea discontinua representa el borde diencefálico anterior) de 4 larvas dpf.

(B) Vista ventral de células marcadas con GFP en el diencéfalo. Los DDN prospectivos en DC2 comprenden un pequeño grupo de células de gran diámetro fuertemente fluorescentes (recuadros discontinuos) cerca de la cara anterior del diencéfalo.

(C) Imágenes laterales del tubérculo posterior marcadas con GFP (verde, arriba) y anticuerpos anti-tirosina hidroxilasa (Anti-TH, amarillo, medio). La imagen combinada (abajo) revela que todas las neuronas grandes, positivas para GFP en la cara anterior del tubérculo posterior son inmunorreactivas para TH.

(D) Vista lateral de una neurona que expresa GFP en el tubérculo anterior posterior (verde) marcada con neurobiotina (NB, rojo) y teñida conjuntamente con anticuerpos anti-tirosina hidroxilasa (Anti-TH, amarillo). La imagen combinada (abajo a la derecha) revela que las células marcadas con NB son positivas para GFP y TH.

(E y F) Imágenes compuestas invertidas de contraste de menor aumento de la misma neurona marcada con NB en (D) que representan el soma y el axón primario en el diencéfalo (flechas E) y el axón primario (flechas F) que se extienden desde el rombencéfalo (HB ) a la médula espinal (SC). Se observa una amplia arborización axonal cerca del soma (puntas de flecha en E).

(G y H) A nivel del rombencéfalo, el axón primario se ramifica hacia la periferia, inervando la cápsula ótica (OC, arriba en G), neuromasts craneales (CNM, abajo en G), línea lateral (arriba en H), y neuromasts del tronco (TNM, parte inferior en H). Las líneas punteadas blancas en (G) y (H) marcan el OC (arriba) y CNM y TNM (abajo). Los paneles inferiores en (G) y (H) representan una imagen de contraste invertido de la etiqueta NB (izquierda), campo brillante (centro) e imágenes de campo brillante NB fusionadas (derecha).

(I y J) Descripción general esquemática ventral (I) y lateral (J) de los DDN y sus patrones de arborización. Los axones se proyectan caudalmente hacia la médula espinal (líneas verdes continuas) y hacia la periferia (líneas verdes discontinuas).

En (B) & # x02013 (H), anterior es izquierda y posterior es derecha. En (C) & # x02013 (H), la dorsal está hacia arriba y la ventral hacia abajo. Las barras de escala en (B) & # x02013 (H) representan 10 & # x000a0 & # x003bcm. (A), (I) y (J) no están a escala.

Para confirmar que las células mencionadas anteriormente eran DAérgicas, procesamos ETvmat2: GFP larvas para inmunohistoquímica anti-tirosina hidroxilasa (TH). Todas las neuronas grandes, intensamente fluorescentes en DC2 coexpresaron TH (n & # x000a0 = 6 Figura & # x000a01 C). Aunque las neuronas noradrenérgicas también expresan TH, estudios previos muestran que las neuronas noradrenérgicas están restringidas a las regiones del tronco encefálico [15, 20]. Por tanto, como se informó anteriormente [15 & # x0201317, 20], las células TH-positivas en DC2 son neuronas DAérgicas.

Se utilizó marcaje de neurobiotina yuxtacelular para marcar neuronas DC2 individuales de modo que pudieran estudiarse los patrones de proyección axonal. Todas las neuronas marcadas (n & # x000a0 = 3) se ramificaron extensamente cerca del soma y extendieron un axón primario que primero cursaba dorsalmente antes de girar para proyectarse caudalmente (Figuras 1 D & # x020131F). De acuerdo con estudios previos [15], también se observó ramificación a nivel del rombencéfalo. Una inspección más detallada reveló que estas ramas inervaban la cápsula ótica y los neuromastes craneales (Figura & # x000a01 G). Además, el axón primario se bifurcó dentro del rombencéfalo para extender un proceso central a través de la médula espinal y un proceso periférico que inervaba neuromasts de la línea lateral (Figuras 1 F y 1H). Así, neuronas intensamente fluorescentes de gran diámetro ubicadas en DC2 de ETvmat2: GFP las larvas pertenecen a una clase de DDN que inervan la médula espinal y las estructuras sensoriales de la cabeza y el tronco (Figuras 1 I y 1J).

Patrones de actividad endógena

A continuación, buscamos caracterizar los patrones de actividad in & # x000a0vivo de los DDN registrados de larvas despiertas paralizadas con el bloqueador neuromuscular d-tubocurarina (ver Procedimientos experimentales suplementarios). Comenzamos estudiando los patrones de descarga de los picos durante las grabaciones de parches sueltos, lo que permitió un control no invasivo de la actividad de los picos (consulte Procedimientos experimentales suplementarios). Todas las neuronas registradas (n & # x000a0 = 36) generaron patrones de descarga tónica que comprendían periodos sostenidos de picos irregulares de baja frecuencia (1,85 & # x000b1 0,21 & # x000a0Hz Figuras 2 A y 2G). En el 78% de estas neuronas (n & # x000a0 = 28 de 36), los picos tónicos fueron interrumpidos por ráfagas de corta duración (0.65 & # x000b1 0.05 s Figuras 2 B y 2H), alta frecuencia (23.03 & # x000b1 0.77 & # x000a0Hz Figura & # x000a02 I) descarga de pico. Las ráfagas ocurrieron como eventos aislados (n & # x000a0 = 8 de 28 neuronas media frecuencia de ráfaga & # x000a0 = 0.02 & # x000b1 0.002 & # x000a0Hz Figuras 2 B y 2J) o eventos rítmicos repetitivos (n & # x000a0 = 20 de 28 neuronas promedio frecuencia de ráfaga & # x000a0 = 0,17 & # x000b1 0,03 & # x000a0Hz Figuras 2 C y 2J). En ambos casos, las ráfagas fueron seguidas típicamente por un período de silencio (duración media & # x000a0 = 2,63 & # x000a0 & # x000b1 0,29 s) donde no se observó actividad de picos (Figuras 2 B y 2C). Después de estos períodos de inactividad, la actividad de los picos se recuperó y se reanudó el disparo tónico (Figura & # x000a02 B) o estallido (Figura & # x000a02 C).

Patrones de actividad de DDN endógenos

(A & # x02013F) Izquierda: patrones de actividad de parche suelto representativo (A & # x02013C) y pinza de parche perforada (D & # x02013F) registrados a partir de DDN positivos para GFP de larvas despiertas y paralizadas a 4 dpf. Derecha: extractos de la actividad demarcados por recuadros punteados en los paneles de la izquierda que se muestran en una escala de tiempo ampliada. El recuadro en (D) muestra oscilaciones lentas de membrana subyacentes durante el aumento de tónico. Los potenciales de acción están truncados (líneas sombreadas). Las trazas en (A) & # x02013 (F) se derivan de diferentes preparaciones.

(G & # x02013J) Gráficos de caja y bigotes de la frecuencia del potencial de acción tónica (AP) (G), la duración de la ráfaga (H) dentro de la frecuencia de la ráfaga AP (I) y la frecuencia de la actividad de estallido (J) obtenida durante la fase suelta y perforada grabaciones de parches en células que exhibieron principalmente picos tónicos (negro) o episodios repetitivos de estallido (gris). En (G) & # x02013 (J), los círculos rellenos representan puntos de datos sin procesar, las bisagras superior e inferior del cuadro corresponden al primer y tercer cuartiles, los bigotes se extienden a 1,5 & # x000d7 el rango intercuartílico y las líneas dentro de los cuadros representan la mediana.

Las barras de escala para el tiempo en los paneles (A) y # x02013 (F) se ilustran en (F). Las barras de escala para el voltaje en los paneles (D) y # x02013 (F) se ilustran en (F). Consulte también la figura & # x000a0S1.

Para determinar si los modos tónico y de ráfaga se coordinaron entre los DDN, realizamos registros de parches sueltos emparejados de pares de DDN ipsilateral (n & # x000a0 = 8) y contralateral (n & # x000a0 = 3) (Figuras S1A & # x02013S1C). En grabaciones ipsolaterales, el 98% (n & # x000a0 = 324 de 332) de las ráfagas ocurrieron de manera coincidente entre celdas, con un retardo medio de disparo de 11,01 & # x000b1 1,35 & # x000a0ms (Figuras S1D ​​y S1E). Se hicieron observaciones similares durante las grabaciones de DDN contralaterales, con el 93% de las ráfagas (n & # x000a0 = 100 de 108) ocurriendo coincidentemente entre sí, aunque el retardo medio de disparo aumentó en estos pares de células (58,18 & # x000b1 11,04 & # x000a0ms, p & # x000a0 & # x0003c 0.001, Figuras de prueba U de Mann-Whitney S1D y S1E). Los períodos de picos tónicos también ocurrieron simultáneamente en los pares de células registrados, aunque los picos individuales (Figura & # x000a0S1C) no estaban altamente sincronizados entre células ipsilaterales (24,9% & # x000b1 5,4%) y contralaterales (12,2% & # x000b1 9,9%) (Figuras S1C). y S1F). Estos datos sugieren que los disparos tónicos y explosivos están coordinados entre los DDN dentro de ambos hemisferios del cerebro.

A continuación, utilizamos el pinzamiento de parche para examinar la base celular de los patrones de picos de DDN. Los registros se realizaron en el modo de pinza de parche perforado para garantizar el mantenimiento de la integridad citoplásmica durante los experimentos (consulte Procedimientos experimentales suplementarios).Durante los registros de voltaje (n & # x000a0 = 21), los picos tónicos se produjeron a una frecuencia de 2,07 & # x000b1 0,14 & # x000a0Hz (Figuras 2 D y 2G) y parecían estar impulsados ​​por una combinación de actividad sináptica espontánea (Figura & # x000a02 D ) y oscilaciones de membrana de baja frecuencia que eran claramente evidentes durante los períodos de entrada sináptica reducida (ver recuadro en la Figura & # x000a02 D). De acuerdo con las grabaciones de parches sueltos, la explosión se produjo como eventos aislados (7 de 21 neuronas, frecuencia de explosión & # x000a0 = 0.02 & # x000b1 0.01 & # x000a0Hz Figuras 2 E y 2J) o episodios rítmicos (10 de 21 neuronas, frecuencia de explosión & # x000a0 = 0,22 & # x000b1 0,04 & # x000a0Hz Figuras 2 F y 2J). En ambos casos, las ráfagas parecían surgir de potentes entradas despolarizantes que se caracterizaban por breves (0,61 & # x000b1 0,07 s Figuras 2 E, 2F y 2H) trenes de alta frecuencia (17,45 & # x000b1 1,27 & # x000a0Hz Figura & # x000a02 I) descarga de picos.

Entradas sinápticas

Para determinar la naturaleza de la entrada sináptica a los DDN, expusimos las preparaciones a 1 & # x000a0 & # x003bcM tetrodotoxina (TTX), un bloqueador del canal de Na + dependiente de voltaje. En estas condiciones, se suprime la transmisión dependiente de picos, lo que revela la presencia de corrientes postsinápticas en miniatura (mPSC) que se producen como consecuencia de la exocitosis vesicular espontánea. La cinética y la farmacología de las mPSC se pueden utilizar para derivar información sobre la naturaleza de la entrada sináptica a la célula registrada. Los registros de células completas obtenidos con una solución de pipeta basada en CsCl (ver Procedimientos experimentales suplementarios) revelaron la presencia de dos poblaciones de mPSC distintas que podrían separarse sobre la base de la sensibilidad a los bloqueadores sinápticos. Adición de picrotoxina (100 & # x000a0 & # x003bcM n & # x000a0 = 3), un GABAA antagonista del receptor, aisló una población de mPSC que probablemente fueran glutamatérgicas porque fueron bloqueadas por el ácido cinurénico antagonista del receptor de glutamato panespecífico (2 & # x020134 & # x000a0mM n & # x000a0 = 3 Figuras 3 A y 3C). Por el contrario, la aplicación en baño de ácido quinurénico (2 & # x020134 & # x000a0mM) aisló una segunda población de eventos (n & # x000a0 = 6 Figuras 3 B y 3C). Estos parecían estar mediados por GABAA receptores porque fueron bloqueados por el GABAA antagonistas del receptor picrotoxina (100 & # x02013200 & # x000a0 & # x003bcM, n & # x000a0 = 3 Figura & # x000a03 B) o bicucullina (25 & # x0201350 & # x000a0 & # x003bcM, n & # x000a0 = 3 datos no mostrados).

Los DDN reciben entradas glutamatérgicas y gabaérgicas

(A) La adición de picrotoxina (PIC) durante los registros de DDN de células completas de peces tratados con TTX aisló una población de eventos (izquierda) que fueron abolidos por la aplicación de ácido quinurénico (KYN derecha).

(B) La adición de KYN aisló una segunda población de eventos (izquierda) que fueron abolidos por la adición de PIC (derecha).

(C) Superposiciones de corrientes glutamatérgicas aisladas con picrotoxina y corrientes GABAérgicas aisladas con ácido quinurénico (trazas grises). Las trazas negras representan los promedios actuales.

(D & # x02013F) Gráficos de caja y bigotes de amplitudes de mPSC glutamatérgicas y GABAérgicas (D), tiempos de subida (E) y anchos medios (F). En (D) & # x02013 (F), los círculos rellenos representan puntos de datos sin procesar, las bisagras superior e inferior del cuadro corresponden al primer y tercer cuartiles, los bigotes se extienden a 1,5 & # x000d7 el rango intercuartílico y las líneas dentro de los cuadros representan la mediana.

(G y H) Grabaciones de pinzamiento de voltaje de células completas de corrientes sinápticas endógenas registradas a partir de un DDN dializado con QX-314 de larvas despiertas y paralizadas sujetas al potencial de inversión de las corrientes de cloruro (G) o catiónicas (H).

(I) Registro de voltaje derivado de la misma celda que representa la actividad tónica y de ráfaga. Tenga en cuenta que los potenciales de acción se bloquearon en la celda registrada mediante la adición de QX-314 a la solución de la pipeta.

Los paneles de la derecha en (G) y # x02013 (I) son extractos (cuadros discontinuos) de la actividad mostrada en una escala de tiempo expandida. Las barras de escala para el tiempo en (G) & # x02013 (I) se muestran en (I).

En el pez cebra y otras especies, las mPSC glutamatérgicas y GABAérgicas tienen diferentes propiedades cinéticas (R.R. Buss et & # x000a0al., 1999, Soc. Neurosci., Resumen). El análisis de las mPSC registradas a partir de los DDN reveló que, como se esperaba, los eventos glutamatérgicos tenían una cinética más rápida que los eventos & # x000a0GABAérgic. Específicamente, las mPSC glutamatérgicas tuvieron un tiempo de aumento del 10% & # x0201390% de 0,86 & # x000b1 0,04 & # x000a0ms, un ancho medio de 2,25 & # x000b1 0,07 & # x000a0ms, y una amplitud de 15,68 & # x000b1 0,63 & # x000a0pA . Los eventos GABAérgicos tuvieron una amplitud similar de 14,72 & # x000b1 0,63 & # x000a0pA (p & # x0003e 0,05, prueba t de Student & # x02019s) pero tuvieron un aumento prolongado (10% & # x0201390% de tiempo de subida & # x000a0 = 2,86 & # x000b1 0,30, p & # x000a0 & # x0003c 0,001, prueba U de Mann-Whitney) y decaimiento (ancho medio & # x000a0 = 7,63 & # x000b1 0,47 & # x000a0ms, p & # x000a0 & # x0003c 0,001, prueba U de Mann-Whitney) veces (Figuras 3 D & # x020133F). En resumen, estas observaciones sugieren fuertemente que los DDN están inervados por aportes glutamatérgicos y GABAérgicos.

Para determinar cómo estos sistemas transmisores sustentan el disparo tónico y en ráfagas, se obtuvieron registros de pinza de voltaje de células completas a partir de DDN en larvas despiertas paralizadas con d-tubocurarina (n & # x000a0 = 6). Las neuronas se fijaron en voltaje en el potencial de inversión de cloruro (aproximadamente & # x0221245 & # x000a0mV) y corrientes mediadas por cationes (aproximadamente 5 & # x000a0mV) para aislar las supuestas entradas glutamatérgicas y GABAérgicas, respectivamente. Además, se añadió QX-314 (2 & # x000a0mM) a la solución de pipeta de parche para bloquear los canales de Na + en la celda registrada, inhibiendo así las corrientes de acción, que pueden enmascarar las entradas sinápticas. Cuando se sujeta al potencial de inversión del cloruro, los supuestos eventos glutamatérgicos se presentan como corrientes sinápticas irregulares o como corrientes compuestas de gran amplitud (Figura & # x000a03 G). Es probable que estos últimos generen explosiones porque ocurrieron a una frecuencia similar (pinza de corriente & # x000a0 = 0,30 & # x000b1 0,06 & # x000a0Hz, pinza de tensión & # x000a0 = 0,36 & # x000b1 0,07 & # x000a0Hz, p & # x0003e 0,05 , Mann-Whitney U) y tuvo una duración similar (pinza de corriente & # x000a0 = 0,49 & # x000b1 0,02 s, pinza de tensión & # x000a0 = 0,41 & # x000b1 0,06 s, p & # x0003e 0,05, Mann-Whitney U) a las despolarizaciones fásicas observado en experimentos de pinza de corriente (véanse las Figuras 3 G y 3I). Por el contrario, cuando se aprieta en el potencial de inversión catiónico, las presuntas corrientes GABAérgicas eran escasas e irregulares (Figura & # x000a03 H). Cuando se consideran a la luz de nuestros datos de pinza actuales, estos hallazgos sugieren que la liberación de glutamato compuesto impulsa el estallido, mientras que la liberación irregular de glutamatérgicos y GABAérgicos contribuye a la generación de descargas tónicas.

Los DDN aumentan de forma autónoma

Como las oscilaciones de la membrana a veces eran evidentes durante el pico tónico (Figura & # x000a02 D), preguntamos si los DDN poseen propiedades de pico autónomo, una característica comúnmente observada en las neuronas DAérgicas de mamíferos [21]. Las células registradas con el método del parche suelto (n & # x000a0 = 17) se bañaron en los bloqueadores sinápticos ácido cinurénico (2 & # x020134 & # x000a0mM) y picrotoxina (50 & # x02013100 & # x000a0 & # x003bcM). Estos fármacos abolieron por completo el estallido pero no lograron abolir los picos tónicos (Figuras 4 A y 4B). En comparación con los registros realizados en solución salina de control, los picos independientes de neurotransmisores se produjeron a una frecuencia más baja, como se refleja en un aumento en el intervalo entre picos (ISI control ISI & # x000a0 = 376,89 & # x000b1 8,30 & # x000a0ms, bloqueadores sinápticos ISI & # x000a0 = 3285.6 & # x000b1 135.29 & # x000a0ms, p & # x000a0 & # x0003c 0.001, Figura de la prueba de Mann-Whitney U & # x000a04 E), y fue más regular, como se refleja en una marcada disminución en el coeficiente de variación para el ISI (control ISI & # x000a0 = 1,30 & # x000b1 0,10, bloqueadores sinápticos ISI & # x000a0 = 0,4 & # x000b1 0,04, p & # x000a0 & # x0003c 0,001, prueba U de Mann-Whitney Figura & # x000a04 F).

Actividad de pico autónomo en DDN

(A & # x02013D) Izquierda: registros extracelulares sueltos (A y B) y perforados (C y D) de la actividad de DDN en larvas paralizadas y despiertas bañadas en solución salina de control. Las trazas en (A) & # x02013 (D) se derivan de diferentes DDN. Derecha: efectos del ácido quinurénico (2 & # x020134 & # x000a0mM) y la picrotoxina (50 & # x02013100 & # x000a0 & # x003bcM) en los DDN que presentan picos tónicos e intermitentes (A y C) o picos repetidos (B y D). Tenga en cuenta que la adición de estos bloqueadores desenmascara la actividad de picos autónomos de baja frecuencia.

(E & # x02013H) Gráficos de caja y bigotes que muestran los efectos de los bloqueadores sinápticos en el intervalo entre picos (ISI log & # x000a0scaled) y el coeficiente de variación en registros de pinza de parche sueltos (E y F) y perforados (G y H). En (E) & # x02013 (H), los círculos rellenos representan puntos de datos sin procesar, las bisagras superior e inferior del cuadro corresponden al primer y tercer cuartiles, los bigotes se extienden a 1,5 & # x000d7 el rango intercuartílico y las líneas dentro de los cuadros representan la mediana.

Las barras de escala de (A) y (B) se muestran en (B) las barras de escala de (C) y (D) se muestran en (D). Consulte también la figura & # x000a0S2.

Los registros de pinza de parche perforados (n & # x000a0 = 26) confirmaron que los DDN aumentan en ausencia de señalización sináptica. Aquí, la aplicación conjunta de ácido quinurénico y picrotoxina abolió la entrada sináptica y las descargas explosivas sin alterar el potencial de reposo medio (control & # x000a0 = & # x0221255.19 & # x000b1 1.28 & # x000a0mV, bloqueadores sinápticos & # x000a0 = & # x0221257.83 & # x000b1 1.41 & # x000a0mV, p & # x0003e 0.05, prueba t de Student & # x02019s). Sin embargo, los picos repetidos persistieron en presencia de estos fármacos (Figuras 4 C y 4D). Nuevamente, los picos fueron menores en frecuencia (control ISI & # x000a0 = 401.25 & # x000b1 9.90 & # x000a0ms, bloqueadores sinápticos ISI & # x000a0 = 956.18 & # x000b1 28.93 & # x000a0ms, p & # x000a0 & # x0003c 0.001, Mann-Whitney U test # x000a04 G) y más regulares (coeficiente de variación ISI: 1.07 & # x000b1 0.23 en solución salina de control y 0.47 & # x000b1 0.04 en bloqueadores sinápticos, p & # x000a0 & # x0003c 0.001, Mann-Whitney U & # x000a0test Figure & # x000a04 H) que actividad en solución salina de control. Por lo tanto, concluimos que los DDN generan picos autónomos de baja frecuencia cuando se bloquea la transmisión sináptica.

Se superpusieron picos autónomos en las oscilaciones de la membrana por debajo del umbral que se asemejaban a la actividad oscilatoria observada a veces en la solución salina de control (véase la Figura & # x000a0S2A y el recuadro en la Figura & # x000a02 D). Si estos eventos fueron impulsados ​​por conductancias dependientes del voltaje, la frecuencia de oscilación debería variar en función del potencial de membrana. Para determinar si este era el caso, inyectamos corriente de retención en los DDN registrados en la configuración del parche perforado. La inyección de corriente hiperpolarizante redujo la frecuencia de oscilaciones y silenció completamente estos eventos en potenciales de membrana negativos a & # x0221264.67 & # x000b1 3.71 & # x000a0mV (n & # x000a0 = 9 Figuras S2B & # x02013S2E). La terminación del comando de corriente hiperpolarizante también provocó un rebote transitorio en la frecuencia de pico autónoma (Figuras S2C y S2F). Por el contrario, la corriente despolarizante aumentó la frecuencia de las oscilaciones y las descargas de picos, a menudo evocando picos de doblete o triplete durante un solo ciclo oscilatorio (Figuras S2B y S2C) mientras que la liberación de la corriente despolarizante disminuyó transitoriamente la frecuencia del potencial de acción (Figuras S2C y S2F). Estos hallazgos son consistentes con la hipótesis de que los picos autónomos son impulsados ​​por conductancias dependientes del voltaje.

Relación entre la actividad DDN y el comportamiento motor

Aunque se asume ampliamente que los DDN modulan la codificación neuronal de la actividad motora, no se ha investigado la relación entre la activación del DDN y la potencia motora. Por lo tanto, buscamos definir los contextos de comportamiento asociados con descargas tónicas y ráfagas de DDN. Para hacer esto, realizamos grabaciones simultáneas de DDN (usando la configuración de parche suelto) y motoneuronas espinales o fibras musculares (usando la configuración de célula completa n & # x000a0 = 13). En las etapas larvales, el pez cebra exhibe una actividad locomotora espontánea que comprende períodos alternos de batir la cola que están separados por períodos cortos de deslizamiento. En larvas paralizadas, el correlato ficticio de este comportamiento, denominado & # x0201cbeat-glide & # x0201d natación, se presenta como episodios alternos de impulso sináptico rítmico separados por breves períodos de silencio en los que el potencial de membrana vuelve al reposo [22]. Los registros simultáneos de la motoneurona DDN o de las fibras musculares revelaron que la actividad de picos tónicos se producía cuando los animales no tenían comportamiento locomotor (Figuras 5 A y 5C). Por el contrario, las descargas por ráfaga rara vez se observaron en reposo: de las 45 descargas por ráfaga observadas en todos los experimentos, solo dos ocurrieron durante períodos de inactividad (datos no mostrados). Sin embargo, la incidencia de estallidos aumentó notablemente cuando los peces participaron en una locomoción ficticia. Específicamente, el 96% (n & # x000a0 = 43 de 45) de las ráfagas ocurrieron simultáneamente con el componente de ritmo de la natación (Figuras 5 B y 5C). No obstante, una proporción notable de episodios de latidos (39%, n & # x000a0 = 28 de 71) no se acompañaron de ráfagas (Figuras 5 B y 5C). De manera similar, la duración de los episodios de latido (duración media del latido en ausencia de ráfaga DDN & # x000a0 = 1,53 & # x000b1 0,5 s, duración media del pulso en presencia de ráfaga DDN & # x000a0 = 1,57 & # x000b1 0,44 s, p & # x0003e 0,05, Figura de la prueba U de Mann-Whitney & # x000a0S3A) o el siguiente período de descanso (período de descanso medio en ausencia de ráfaga de DDN & # x000a0 = 20,3 & # x000a0 & # x000b1 10,7 s, período de descanso medio en presencia de ráfaga de DDN & # x000a0 = 16,30 & # x000b1 3,44 s, p & # x0003e 0,05, prueba U de Mann-Whitney (Figura & # x000a0S3B) no se vio afectada por la presencia de ráfagas de DDN. Esto sugiere que los DDN no regulan el patrón básico de la actividad de natación beat-glide.

Las grabaciones emparejadas revelan la relación entre el estado del circuito motor espinal y la actividad de picos de DDN

(A y B) Grabaciones simultáneas de DDN de parche suelto y de neuronas motoras de células enteras obtenidas de larvas despiertas y paralizadas a 4 dpf.

(A) Durante los períodos de inactividad de la red motora, las motoneuronas (Mn) no reciben impulso locomotor rítmico y los DDN aumentan de forma tónica.

(B) Durante los episodios de natación ficticia de latido-deslizamiento, Mn recibe episodios repetitivos de impulso locomotor durante los períodos de latido (indicados por barras grises en el trazo inferior) que a menudo ocurren simultáneamente con los estallidos de DDN (indicados por barras negras en el trazo superior).

(C) El registro simultáneo de la fibra del DDN del parche suelto y del músculo rojo de células completas (RM) muestra que el estallido de DDN (indicado por barras negras en el trazo superior) coincide con episodios rítmicos de impulso locomotor hacia el músculo (indicado por barras grises en el trazo inferior) .

(D) Gráfico del retraso en el inicio de la actividad de ráfaga de DDN en relación con el inicio del episodio motor (abajo) con un gráfico de caja y bigotes de los mismos datos (arriba). El episodio motor ocurre a los 0 & # x000a0ms (línea de puntos).

(E) Duración en escala logarítmica de ráfagas de DDN y episodios de latidos.

En (D) y (E), los círculos rellenos representan puntos de datos brutos, las bisagras superior e inferior del cuadro corresponden al primer y tercer cuartiles, los bigotes se extienden hasta 1,5 & # x000d7 el rango intercuartílico y las líneas dentro de los cuadros representan la mediana. Consulte también la figura & # x000a0S3.

El examen del retraso entre el inicio de la ráfaga de DDN y el inicio del episodio de latidos reveló que el 77% de las ráfagas de DDN (n & # x000a0 = 33 de 43) ocurrieron antes (retraso medio & # x000a0 = 74,92 & # x000b1 12,76 & # x000a0ms) y el 23% (n & # x000a0 = 10 de 43) ocurrió después (retraso medio & # x000a0 = 119,70 & # x000a0 & # x000b1 60,01 & # x000a0ms) del inicio de la actividad motora (Figura & # x000a05 D). Además, la duración de las ráfagas de DDN fue, en promedio, menos variable pero no significativamente diferente de los episodios de latido (duración de la ráfaga de DDN & # x000a0 = 488.5 & # x000b1 28.56 & # x000a0ms, duración del episodio de latido & # x000a0 = 1710 & # x000b1 406.8 & # x000a0ms, p & # x0003e 0.05, Figura de prueba U de Mann-Whitney & # x000a05 E). Por lo tanto, aunque el estallido está fuertemente correlacionado con la potencia del motor, no es ni necesario ni suficiente para el inicio de la locomoción.

La ablación de DDN afecta el comportamiento motor

Dado que el estallido de DDN coincidió con la salida locomotora, a continuación preguntamos si la abrogación de la señalización de DA supraespinal afectaba la expresión de la conducta locomotora. Estudios farmacológicos, de ablación genética y de lesiones previos han sugerido que la manipulación de la actividad de DDN perturba la expresión del pez cebra de la actividad de natación beat-glide [13]. Sin embargo, estas intervenciones también pueden afectar a otras poblaciones de células DAérgicas y no DAérgicas, algunas de las cuales pueden estar implicadas en el control de la producción motora. Por lo tanto, buscamos un método más específico para interrumpir la señalización de DA espinal. Los DDN son las neuronas DAérgicas en desarrollo más tempranas del diencéfalo del pez cebra, y se forman por primera vez alrededor de las 16 horas después de la fertilización (hpf) [19, 20]. Como tal, preguntamos si las neuronas positivas para GFP de ablación con láser a 1 dpf causaron una pérdida selectiva de DDN en las etapas larvarias. Dado que las neuronas DC2 fueron el foco de nuestros estudios fisiológicos, primero intentamos extirpar este grupo de células. Para hacer esto, nos dirigimos a las neuronas positivas para GFP en la cara anterior del tuberculum posterior de embriones de 20 & # x0201324 hpf para la ablación con láser (Figuras S4A y S4B). Posteriormente, el análisis del etiquetado de GFP y TH & # x000a0 a 4 dpf (n & # x000a0 = & # x000a010) reveló una marcada reducción en el número de células marcadas de gran diámetro en DC2 del tubérculo posterior (control & # x000a0 = 10,5 & # x000b1 0,37 , n & # x000a0 = 12 ablacionado & # x000a0 = 1,18 & # x000b1 0,48, n & # x000a0 = & # x000a011 p & # x000a0 & # x0003c 0,001, prueba U de Mann-Whitney (Figuras 6 A y 6B) mientras que las células positivas para GFP circundantes no parecían afectadas por este tratamiento. Esto sugiere que la ablación de neuronas positivas para GFP de gran diámetro ubicadas anteriormente en el embrión causa una pérdida selectiva de DDN en DC2 de larvas de pez cebra.

Efectos de la ablación de DDN en el comportamiento del pez cebra

(A y B) Vistas ventrales de GFP (izquierda), anti-tirosina hidroxilasa (anti-TH medio) y etiquetado combinado de GFP / anti-TH (derecha) en el diencéfalo de control (A) y ablación (B) ETvmat2: GFP larvas a 4 dpf. Tenga en cuenta que las neuronas más anteriores correspondientes a los DDN en DC2 (puntas de flecha en A) están ausentes en los peces sometidos a ablación.

(C) Trayectorias de nado de control de 4 dpf y pez cebra sometido a ablación con láser registradas durante un período de 10 & # x000a0min.

(D) Izquierda: distancia acumulada que recorren los peces de control individual (negro) y los peces sometidos a ablación con láser (rojo) durante el período de 10 & # x000a0min. Derecha: diagrama de caja y bigotes de la distancia total recorrida en un período de 10 & # x000a0min para el control y las larvas de 4 dpf sometidas a ablación con láser.

(E y F) Gráficos de trama de episodios identificados de natación de ritmo y deslizamiento en larvas de 4 dpf no ablacionadas (E) y ablacionadas (F) durante la grabación de 10 & # x000a0min (arriba). Abajo: regiones correspondientes de trazados ráster en una escala de tiempo expandida. Cada fila representa un solo pez durante la grabación.

(G y H) Gráficos de caja y bigotes del porcentaje de tiempo dedicado a nadar con el ritmo-deslizamiento durante el período de observación de 10 & # x000a0min (G) y la duración de los episodios de ritmo-deslizamiento individuales (H).

(I) Gráficos de la velocidad promedio en función del tiempo para episodios de actividad de deslizamiento.Al inicio del período de latido (flecha negra), la velocidad aumenta bruscamente y posteriormente disminuye a los niveles de la línea de base durante el período de planeo.

Para los diagramas de caja y bigotes en (D), (G) y (H), los círculos rellenos representan puntos de datos brutos Las bisagras superior e inferior de la caja corresponden al primer y tercer cuartiles, los bigotes se extienden a 1,5 & # x000d7 el intercuartil el rango y las líneas dentro de los cuadros representan la mediana. Las barras de escala de (A) y (B) representan 10 & # x000a0 & # x003bcm anterior es izquierda, posterior es derecha. Consulte también las Figuras S4 y S5.

A continuación, examinamos la actividad motora en peces sometidos a ablación. Durante el análisis de comportamiento, tanto las larvas de control (28 de 29) como las sometidas a ablación (19 de 22) exhibieron episodios de natación beat-glide que se caracterizaron por períodos alternos de actividad motora y quiescencia (Figuras 6 C & # x020136F). Sin embargo, observamos marcadas diferencias en la distancia total nadada. Específicamente, las larvas no extirpadas cubrieron 72.95 & # x000b1 9.92 & # x000a0cm (n & # x000a0 = 29) durante un período de 10 & # x000a0min mientras que los peces extirpados cubrieron solo 30.37 & # x000b1 9.71 & # x000a0cm (n & # x000a0 = 22, p & # x000a0 & # x0003c 0.01, prueba U de Mann-Whitney Figuras 6 C & # x020136F). Este efecto fue claramente evidente en los diagramas de trama de episodios de deslizamiento-ritmo individuales representados en función del tiempo (Figuras 6 E y 6F). Un análisis más detallado reveló que estos cambios fueron causados ​​por una disminución en la proporción de tiempo dedicado a la natación: en promedio, las larvas de control se dedicaron a nadar con ritmo y deslizamiento durante el 15,34% & # x000b1 1,75% del período de 10 & # x000a0min mientras las larvas ablacionadas estaban activas por solo 5.81% & # x000b1 1.86% de este período de tiempo (p & # x000a0 & # x0003c 0.01, Figura de prueba U de Mann-Whitney & # x000a06 G). Sin embargo, la duración media (control & # x000a0 = 0,25 & # x000b1 0,01 s, ablacionada & # x000a0 = 0,28 & # x000b1 0,01 s, p & # x0003e 0,05, prueba U de Mann-Whitney Figura & # x000a06 H) y la velocidad máxima media (control & # x000a0 = 8.35 & # x000b1 0.59 & # x000a0mm s & # x022121, extirpado & # x000a0 = 7.6 & # x000b1 0.64 & # x000a0mm s & # x022121, p & # x000a0 & # x0003e 0.05, Figura de prueba de Mann-Whitney U & # x000a06) de los episodios de beat-glide no se vieron afectados.

También probamos los efectos de la ablación de todas las neuronas positivas para GFP de gran diámetro en el tubérculo posterior de ETvmat2: GFP embriones (30 & # x0201332 hpf). El examen de este grupo de tratamiento en las etapas larvarias reveló una pérdida de neuronas de gran diámetro en DC2, DC4 y DC5 del tubérculo posterior (n & # x000a0 = 12 Figuras S5A y S5B). Dado que una proporción de las neuronas DC4 / 5 también se proyectan a la médula espinal [15], utilizamos estos peces para examinar las consecuencias conductuales de una ablación de DDN más generalizada. Encontramos que los efectos motores eran similares a los observados en peces sometidos a ablación con DC2. Específicamente, los episodios de natación beat-glide tuvieron una duración similar (control & # x000a0 = 0.29 & # x000b1 0.01 s, DC2 y DC4 / 5 ablated & # x000a0 = 0.26 & # x000b1 0.03 s, p & # x0003e 0.05, Mann-Whitney U Figura & # x000a0S5H) y velocidad (control & # x000a0 = 8.35 & # x000b1 0.64 & # x000a0mm s & # x022121, DC2 y DC4 / 5 ablated & # x000a0 = 6.74 & # x000b1 1.14 & # x000a0mm s & # x022121, p & # x0003e 0.05, prueba t de Student & # x02019s) a los controles (Figura & # x000a0S5I). Sin embargo, la incidencia de episodios de beat-glide se redujo drásticamente (Figuras S5E y S5F), como se refleja en una disminución en el porcentaje de tiempo dedicado a nadar (control & # x000a0 = 13,5% & # x000b1 2,14%, ablación & # x000a0 = 0,84% & # x000b1 0,34%, p & # x000a0 & # x0003c 0,001, U de Mann-Whitney, figura & # x000a0S4G) y distancia recorrida (control & # x000a0 = 55,75 & # x000b1 10,61 & # x000a0cm, ablacionada & # x000a0 = 2,27 & # x000b1 1,00 & # x000a0cm, p & # x000a0 & # x0003c 0,001, Figura en U de Mann-Whitney & # x000a0S4D). Por tanto, la ablación generalizada de neuronas DAérgicas de gran diámetro en DC2 y DC4 / 5 suprime la actividad motora sin afectar el patrón motor.


La desinhibición impulsa el movimiento rápido y la formación de memoria motora asociativa en el cerebelo

La coordinación motora se basa en predicciones precisas que especifican cómo debe moverse el cuerpo en contextos sensoriomotores particulares. Aunque se cree que tales predicciones se almacenan como memorias motoras asociativas en el cerebelo, los mecanismos del circuito por los que se forman y sobre los que se actúa siguen sin estar claros. Se han observado correlaciones de tales recuerdos, típicamente reducciones en la tasa de activación de las neuronas de Purkinje antes de un movimiento aprendido, en los patrones de activación de las neuronas de Purkinje del cerebelo. Dado que las neuronas de Purkinje inhiben poderosamente las neuronas del núcleo cerebeloso profundo, y que algunas neuronas del núcleo cerebeloso profundo se proyectan directamente a los núcleos motores como el núcleo rojo, las pausas en la activación espontánea de las neuronas de Purkinje tienen el potencial de impulsar la producción motora. Sin embargo, no está claro si las reducciones en la activación de las neuronas de Purkinje por sí solas son suficientes para impulsar el movimiento y, de ser así, si su capacidad para impulsar el movimiento depende del aprendizaje previo. Para examinar estas preguntas, hemos utilizado un enfoque para manipular selectivamente la actividad de activación de las neuronas de Purkinje en un animal que se comporta despierto mientras se monitorea simultáneamente la actividad celular o el movimiento motor. Juntos, los resultados que presentaré indican que los movimientos impulsados ​​por las pausas de las neuronas de Purkinje están influenciados por si se ha producido o no el aprendizaje, y respaldan la hipótesis de que durante el aprendizaje, la actividad de las neuronas de Purkinje instruye cambios relacionados con la memoria en el núcleo cerebeloso profundo.


Contenido

Resumen Editar

Las neuronas generalmente operan disparando picos de potencial de acción únicos en relativo aislamiento a medida que los potenciales postsinápticos de entrada discreta se combinan e impulsan el potencial de membrana a través del umbral. En cambio, el estallido puede ocurrir por muchas razones, pero las neuronas generalmente se pueden agrupar como exhibiendo impulsado por insumos o intrínseco muy lleno. La mayoría de las células mostrarán estallido si son impulsadas por una entrada constante por debajo del umbral [11] y células particulares que son genotípicamente propensas a estallar (llamadas explosivos) tienen sistemas de retroalimentación complejos que producirán patrones de explosión con menos dependencia de la entrada y, a veces, incluso de forma aislada. [3] [11]

En cada caso, el sistema fisiológico suele ser [ cita necesaria ] pensado como la acción de dos subsistemas enlazados. los subsistema rápido es responsable de cada pico que produce la neurona. los subsistema lento modula la forma y la intensidad de estos picos antes de desencadenar finalmente la inactividad.

Ráfagas impulsadas por entradas a menudo [ cita necesaria ] codifica la intensidad de la entrada en la frecuencia de explosión [11] donde una neurona actúa como un integrador. El estallido intrínseco es un fenómeno más especializado y se cree [ ¿por quién? ] para desempeñar un papel mucho más diverso en la computación neuronal. [ aclaración necesaria ]

Edición rápida del subsistema

Subsistema lento Editar

Los estallidos se diferencian del disparo tónico, típicamente asociado con tiempos de pico distribuidos de Poisson para una tasa de disparo promedio dada, en que el estallido involucra un "subsistema lento" fisiológico que eventualmente se agota a medida que continúa el estallido y luego debe reponerse antes de que la célula pueda estallar nuevamente (comparar periodo refractario). [11] Durante el evento de explosión, este subsistema lento modula el tiempo y la intensidad de los picos emitidos y se piensa [ ¿por quién? ] ser importante en los aspectos computacionales [ aclaración necesaria ] del patrón de ráfaga resultante. Hay muchos mecanismos descubiertos de subsistemas lentos, incluidas las corrientes reguladas por voltaje [6] [12] [13] y Ca 2+ - [14] y la interacción de picos entre las dendritas y el cuerpo celular. [15]

El subsistema lento también está conectado a patrones de explosión endógenos en las neuronas, donde el patrón se puede mantener completamente mediante un mecanismo interno sin ninguna entrada sináptica. Este proceso también se basa en los canales de calcio, que despolarizan la neurona al permitir la entrada de iones de calcio. Mientras las concentraciones internas de iones de calcio permanezcan en un nivel elevado, la neurona continuará experimentando períodos de picos rápidos. Sin embargo, los niveles elevados de iones de calcio también desencadenan una cascada de segundo mensajero dentro de la célula que reduce la entrada de calcio y promueve la salida de calcio y la amortiguación. A medida que disminuyen las concentraciones de calcio, cesa el período de explosión rápida y comienza la fase de inactividad. Cuando los niveles de calcio son bajos, los canales de calcio originales se reabrirán, reiniciando el proceso y creando un patrón de ruptura. [dieciséis]

De forma aislada o en modelos matemáticos, se puede reconocer el estallido, ya que el entorno y el estado de la neurona se pueden observar y modular cuidadosamente. Sin embargo, cuando se observan neuronas en la naturaleza, el estallido puede ser difícil de distinguir de los patrones normales de disparo. Con el fin de reconocer patrones de ráfagas en estos contextos, se utilizan métodos estadísticos para determinar los parámetros de umbral.

El estallido se caracteriza por un coeficiente de variación (CV) de los intervalos entre picos (ISI) que es mayor que uno, o un factor Fano del recuento de picos que es mayor que uno, porque el estallido conduce a patrones de picos que son más irregulares que un Proceso de Poisson (que tiene un factor de CV y ​​Fano igual a la unidad). Alternativamente, el coeficiente de correlación serial de la secuencia ISI es positivo para patrones de ráfagas, porque en este caso los ISI cortos tienden a ir seguidos de ISI más cortos (al menos si los ráfagas consisten en más de dos picos).

El comportamiento de las neuronas a menudo se modela como sistemas dinámicos no lineales de un solo compartimento, donde los estados de las neuronas representan cantidades fisiológicas como el voltaje de la membrana, el flujo de corriente y las concentraciones de varios iones intra y extracelularmente. Estos modelos generalmente toman la forma singularmente perturbada

Los modelos de dinámica de neuronas generalmente exhiben una serie de atractores estables e inestables en el espacio de fase que representan estados de reposo. Cuando el sistema está lo suficientemente perturbado por los estímulos de entrada, puede seguir un camino de retorno complejo de regreso al atractor estable que representa un potencial de acción. En las neuronas explosivas, estos espacios dinámicos se bifurcan entre los modos inactivo y explosivo de acuerdo con la dinámica del sistema lento. Estas dos bifurcaciones pueden tomar muchas formas y la elección de la bifurcación tanto de inactiva a reventar y de reventar a inactiva puede afectar los aspectos de comportamiento de la explosión.

La clasificación completa de bifurcaciones de reposo a estallido y de estallido a inactivo conduce a 16 formas comunes y 120 formas posibles si la dimensionalidad del subsistema rápido no está restringida. [11] De los 16 más comunes, algunos están bien estudiados.

Combinaciones comunes de bifurcaciones
nodo silla en un círculo invariante silla de montar órbita homoclínica Andronov-Hopf supercrítico ciclo de límite de plegado
nodo de silla de montar (pliegue) pliegue / círculo pliegue / homoclínico plegar / Hopf ciclo de plegado / plegado
nodo silla en un círculo invariante circulo / circulo círculo / homoclínica círculo / Hopf círculo / ciclo de plegado
Andronov-Hopf supercrítico Hopf / círculo Hopf / homoclínica Hopf / Hopf Ciclo Hopf / fold
Andronov-Hopf subcrítico subHopf / círculo subHopf / homoclínica subHopf / Hopf ciclo subHopf / fold

Explosión de onda cuadrada Editar

los pliegue / homoclínico, también llamada onda cuadrada, estallido se llama así porque la forma de la traza de voltaje durante una ráfaga se parece a una onda cuadrada debido a las transiciones rápidas entre el atractor en estado de reposo y el ciclo límite de picos. [11]

El estallido es un fenómeno muy general y se observa en muchos contextos en muchos sistemas neuronales. Por esta razón, es difícil encontrar un significado o propósito específico para estallar y, en cambio, desempeña muchos roles. En cualquier circuito dado, las ráfagas observadas pueden desempeñar un papel en cualquiera o en todos los siguientes mecanismos y pueden tener un impacto aún más sofisticado en la red.

Plasticidad sináptica Editar

Las fortalezas sinápticas entre neuronas siguen cambios que dependen de la sincronización y el estallido de los picos. Para las sinapsis excitadoras de la corteza, emparejar un potencial de acción en la neurona presináptica con un estallido en la neurona postsináptica conduce a una potenciación a largo plazo de la fuerza sináptica, mientras que empareja un potencial de acción en la neurona presináptica con una Un solo pico en la neurona postsináptica conduce a una depresión a largo plazo de la fuerza sináptica. [17] Tal dependencia de la plasticidad sináptica de los patrones de sincronización de los picos se conoce como plasticidad dependiente de la explosión. La plasticidad dependiente de la explosión se observa con variaciones en múltiples áreas del cerebro.

Multiplexación y enrutamiento Editar

Algunas neuronas, a veces llamadas resonadores, exhiben sensibilidad para frecuencias de entrada específicas y disparan más rápida o exclusivamente cuando se estimulan a esa frecuencia. Las neuronas en explosión intrínseca pueden utilizar este efecto de filtrado de paso de banda para codificar neuronas de destino específicas y señales de multiplexación a lo largo de un solo axón. [11] De manera más general, debido a la depresión sináptica y la facilitación a corto plazo, las sinapsis específicas pueden ser resonantes para ciertas frecuencias y, por lo tanto, convertirse en objetivos específicos viables para las células en explosión. [18] Cuando se combina con plasticidad a largo plazo dependiente de ráfagas, tal multiplexación puede permitir que las neuronas coordinen la plasticidad sináptica a través de redes jerárquicas. [17] [19]

Sincronización Editar

La sincronización de ráfagas se refiere a la alineación de períodos de ráfaga e inactividad en neuronas interconectadas. En general, si una red de neuronas en explosión está vinculada, eventualmente se sincronizará para la mayoría de los tipos de explosión. [11] [20] [21] La sincronización también puede aparecer en circuitos que no contienen neuronas en explosión intrínseca, sin embargo, su apariencia y estabilidad a menudo se pueden mejorar al incluir células en explosión intrínseca en la red. [7] Dado que la sincronización está relacionada con la plasticidad y la memoria a través de la plasticidad hebbiana y la potenciación a largo plazo, la interacción con la plasticidad y el estallido intrínseco es muy importante [ cita necesaria ] .

Contenido de la información y solidez del canal Editar

Debido a la naturaleza de todo o nada de los potenciales de acción, los picos individuales solo pueden codificar información en sus intervalos entre picos (ISI). Este es un método de transferencia de información inherentemente de baja fidelidad, ya que depende de una sincronización muy precisa y es sensible a la pérdida de señal ruidosa: si solo se sincroniza un solo pico o no se recibe correctamente en la sinapsis, esto conduce a una pérdida posiblemente irrecuperable en la codificación [ cita necesaria ]. Dado que se cree que las ráfagas intrínsecas se derivan de un mecanismo computacional en el subsistema lento, cada una puede representar una cantidad mucho mayor de información en la forma específica de una sola ráfaga que conduce a una transmisión mucho más robusta. Los modelos fisiológicos muestran que para una entrada dada, los tiempos entre picos y entre ráfagas son mucho más variables que el tiempo de la propia forma de ráfaga [9], lo que también implica que el tiempo entre eventos es una forma menos robusta de codificar la información.

El alfabeto expandido para la comunicación habilitado al considerar los patrones de ráfagas como señales discretas permite una mayor capacidad de canal en las comunicaciones neuronales y proporciona una conexión popular entre la codificación neuronal y la teoría de la información.

Hipocampo editar

Se cree que el subículo, un componente de la formación del hipocampo, realiza la transmisión de señales que se originan en el hipocampo a muchas otras partes del cerebro. [22] Para realizar esta función, utiliza neuronas en explosión intrínseca para convertir estímulos únicos prometedores en patrones de explosión más duraderos como una forma de enfocar mejor la atención en nuevos estímulos y activar circuitos de procesamiento importantes. [2] [23] Una vez que estos circuitos se han activado, la señal subicular vuelve a un modo de pico único. [24]

Complejo pre-Bötzinger Editar

El complejo pre-Bötzinger (preBötC) se encuentra en la médula ventrolateral y se propone generar el ritmo subyacente a los esfuerzos inspiratorios en los mamíferos. Dado que la frecuencia a la que los pulmones necesitan operar puede variar de acuerdo con la demanda metabólica, la actividad de preBötC se modula en un amplio rango de frecuencias y puede activar el sistema respiratorio para satisfacer la demanda metabólica. Mientras que las neuronas marcapasos no requieren necesariamente neuronas en explosión intrínseca [20], el preBötC contiene una población heterogénea de neuronas tanto en picos regulares como intrínsecamente en explosión. Se cree que las neuronas en explosión intrínseca hacen que las oscilaciones preBötC sean más robustas a las frecuencias cambiantes y la regularidad de los esfuerzos inspiratorios. [7]

Corteza cerebelosa editar

Se ha propuesto que las neuronas cerebelosas de Purkinje tienen dos modos de explosión distintos: impulsados ​​dendríticamente, por el Ca 2+ dendrítico.
picos, [25] e impulsados ​​somáticamente, donde el Na + persistente
La corriente es el iniciador de ráfagas y el SK K +
la corriente es el terminador de ráfagas. [26] Las neuronas de Purkinje pueden utilizar estas formas explosivas en la codificación de información para los núcleos cerebelosos profundos.

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Evidencia anatómica de las conexiones de las neuronas motoras con las células premotoras

Algunos de los primeros trabajos en neurociencia comenzaron describiendo metódicamente las características anatómicas de los cerebros de varias especies de vertebrados. Quizás el más famoso de los científicos que realizaron este trabajo fue Santiago Ramón y Cajal, cuyos resultados indicaron que las neuronas motoras hacen conexiones con las neuronas centrales, en lugar de únicamente con los músculos de la periferia. Ramón y Cajal describió la presencia de colaterales de axones de neuronas motoras (ver Glosario) - ramas de axones que permanecen dentro del sistema nervioso en lugar de apuntar a músculos en la periferia - en la médula espinal de mamíferos, anfibios, aves y reptiles, y encontró que estos fueron particularmente frecuentes en los mamíferos. Especuló que estas ramas transmiten información de las neuronas motoras a las células vecinas, quizás funcionando para reclutar otras neuronas motoras (Ramón y Cajal, 1995). A diferencia de los de la médula espinal, Ramón y Cajal sugirió que la mayoría de las neuronas motoras ubicadas en el cerebro carecían de colaterales. Sin embargo, sí identificó estas ramas en algunas poblaciones neuronales del cerebro, como el núcleo ambiguo y el núcleo mesencefálico del nervio trigémino. Estudios adicionales han identificado colaterales de neuronas motoras en núcleos de pares craneales que Ramón y Cajal informó como carentes de colaterales, como los núcleos oculomotor (Evinger et al., 1979) e hipogloso (Kanjhan et al., 2016).

Investigaciones anatómicas posteriores de las neuronas motoras de los gatos apoyaron los hallazgos de Ramón y Cajal, mostrando que muchas piscinas motoras espinales contienen múltiples colaterales (Cullheim y Kellerth, 1978). Los estudios de microscopía electrónica confirmaron más tarde que las colaterales hacen contactos sinápticos en el sistema nervioso central, identificando vesículas transmisoras en colaterales motoras etiquetadas adyacentes a estructuras postsinápticas. Por ejemplo, Lagerbäck y Ronnevi (1982), identificaron contactos sinápticos entre neuronas espinales y células de Renshaw (ver Glosario). En otro estudio, la microscopía electrónica también identificó positivamente estructuras presinápticas en colaterales de otras neuronas motoras espinales que controlan la tensión del huso muscular (Ulfhake et al., 1986), mientras que otro estudio confirmó la existencia de conexiones de neuronas motoras que surgen de colaterales oculomotoras en el cerebro. (Spencer y col., 1982).

El uso actual de la microscopía electrónica permite el mapeo completo de los circuitos; los conectomas resultantes (ver Glosario) prometen revelar conexiones de neuronas motoras previamente pasadas por alto con otras neuronas en el cerebro. Esfuerzos innovadores en el nematodo Caenorhabditis elegans nos dio el primer diagrama de cableado completo de un sistema nervioso, en el que se demostró que las neuronas motoras forman sinapsis tanto químicas como eléctricas (ver Glosario) con interneuronas (Varshney et al., 2011 White et al., 1986). Con los recientes avances en capacidad computacional, se están llevando a cabo otros proyectos conectómicos a gran escala. Ryan y col. (2016) generaron recientemente el conectoma de un sistema nervioso tunicado de larvas, mostrando que las neuronas motoras hacen numerosas conexiones (químicas y eléctricas) con otras neuronas del sistema nervioso central (SNC). Aunque no se esperan conectomas de todo el sistema nervioso de la mayoría de las especies en los próximos años, su finalización ofrecerá oportunidades no sesgadas para revelar si las sinapsis de las neuronas motoras centrales son comunes en los animales.

En resumen, el registro anatómico de las neuronas motoras que hacen contactos sinápticos dentro del SNC, tanto eléctricos como químicos, está bien establecido. Sin embargo, la evidencia de conectividad anatómica, incluso de conectomas de alta calidad, es insuficiente para revelar los mecanismos y funciones de las entradas de las neuronas motoras a los circuitos del SNC. Muchos estudios fisiológicos apoyan directamente la noción de que la retroalimentación de las neuronas motoras contribuye a la función de la GPC y altera los patrones de comportamiento en una amplia gama de sistemas. A continuación, describimos varios ejemplos funcionales de la participación de las neuronas motoras en la generación de tres comportamientos (locomoción, alimentación y vocalización) en varios filos.


Resumen

Aunque familiar para todos, la sensación de habitar un cuerpo es inefable. Los sentidos tradicionales como la vista y el oído controlan el entorno externo, lo que permite a los humanos compartir experiencias sensoriales. Pero la propiocepción, la sensación de la posición y el movimiento del cuerpo, es fundamentalmente personal y, por lo general, está ausente de la percepción consciente. No obstante, este "sexto sentido" sigue siendo fundamental para la experiencia humana, un hecho que es más evidente cuando se considera a aquellos que lo han perdido. Tomemos, por ejemplo, el caso de Ian Waterman quien, a la edad de 19 años, sufrió una rara respuesta autoinmune a una infección de gripe que atacó las neuronas sensoriales de su cuello para abajo. Esta infección lo privó de la sensación de posición, movimiento y tacto en su cuerpo. Con esta pérdida de retroalimentación vino una incapacidad total para coordinar sus movimientos. Si bien podía obligar a sus músculos a contraerse, perdió la capacidad de orquestar estas acciones en comportamientos con propósito, en esencia dejándolo inmóvil, incapaz de pararse, caminar o usar su cuerpo para interactuar con el mundo. Solo después de años de entrenamiento dedicado pudo volver a aprender a mover su cuerpo completamente bajo control visual.


Distinciones entre descargas de convulsiones inducidas por electroconvulsiones y proconvulsivos y patrones motores nativos durante el vuelo y el aseo: análisis cuantitativo de patrones de picos en Drosophila músculos de vuelo

En Drosophila, la estimulación eléctrica de alta frecuencia a través del cerebro desencadena un repertorio de espasmos altamente estereotipados. Estas convulsiones electroconvulsivas (ECS) se manifiestan como descargas punzantes distintivas a través del sistema nervioso y pueden evaluarse de manera estable en todo el repertorio de convulsiones en los músculos longitudinales dorsales dorsales (DLM) de los grandes músculos de vuelo indirecto para caracterizar modificaciones en mutantes propensos a convulsiones. Sin embargo, las relaciones entre los patrones de picos de ECS y los programas motores nativos, incluidos el vuelo y el aseo, no se conocen y sus similitudes y distinciones quedan por caracterizar. Empleamos análisis cuantitativos de patrones de picos para los tres patrones motores que incluyen: (1) frecuencia de disparo general, (2) sincronización de picos entre fibras contralaterales y (3) variabilidad a corto plazo en la regularidad del intervalo de picos (CV2) y frecuencia de disparo instantánea (ISI -1). Esta información de base de las moscas de tipo salvaje (WT) facilitó la caracterización cuantitativa de los efectos mutacionales de los principales sistemas neurotransmisores: colinérgico excitador (Cha), inhibidor GABAérgico (Rdl) y eléctrico (ShakB) transmisión sinaptica. Los resultados proporcionan una visión inicial de la vulnerabilidad de los patrones motores individuales a diferentes perturbaciones. Encontramos alteraciones marcadas de los patrones de picos de descarga de ECS en términos de umbral de convulsiones, frecuencia de picos o regularidad de picos. Por el contrario, no hay grandes alteraciones durante el aseo y una pequeña pero notable reducción de la frecuencia de disparo durante Rdl Se encontraron vuelos mutantes, lo que sugiere un papel para la modulación GABAérgica de los programas motores de vuelo. Picrotoxina (PTX), un conocido proconvulsivo que inhibe GABAA receptores, patrones de picos de DLM inducidos que mostraban algunas características, p. ej. coordinación izquierda-derecha y rango ISI -1, que se pueden encontrar en vuelo o acicalamiento, pero distintos de las descargas de ECS. Estas técnicas cuantitativas pueden emplearse para revelar relaciones pasadas por alto entre patrones motores aberrantes, así como sus vínculos con programas motores nativos.

Palabras clave: Gráfico de Poincaré del músculo longitudinal dorsal, coeficiente de variación instantáneo de la frecuencia de disparo instantánea.

Cifras

Figura 1 .. Postura del ala y DLM correspondiente…

Figura 1 .. Postura del ala y actividad de pico de DLM correspondiente durante descargas de convulsiones retardadas, vuelo y…

Figura 2 .. Características de disparo de DLM durante retardo ...

Figura 2 .. Características de disparo de DLM durante las actividades de descarga, vuelo y aseo de las convulsiones retardadas.

Figura 3 .. Relaciones de tiempo entre izquierda y…

Figura 3 .. Relaciones de tiempo entre picos de DLM izquierdo y derecho durante descargas de convulsiones retardadas, vuelo ...

Figura 4 .. Gráficas de Poincaré e ISI −1…

Figura 4 .. Gráficas de Poincaré e ISI −1 vs. CV 2 trayectorias de picos de DLM durante ...

Figura 5 .. Modificaciones de las características de disparo de DLM ...

Figura 5 .. Modificaciones de las características de disparo de DLM durante DD, actividad de vuelo y acicalamiento en WT,…

Figura 6 .. Convulsiones provocadas por estimulación electroconvulsiva en WT ...

Figura 6 .. Convulsiones provocadas por estimulación electroconvulsiva en WT y Cha, Rdl, y ShakB mutantes.

Figura 7 .. Gráficas de Poincaré e ISI −1…

Figura 7 .. Gráficas de Poincaré e ISI −1 versus CV 2 trayectorias de DD en sinápticos ...

Figura 8 .. Patrones de picos de DLM evocados por ...

Figura 8 .. Patrones de picos de DLM evocados por la aplicación de picrotoxinas.

(A) Rastros representativos de picos de DLM ...

Figura 9 .. Efectos rápidos de dorsal sistémico ...

Figura 9 .. Efectos rápidos de la inyección sistémica de picrotoxina en el vaso dorsal (DV).

5-s) de dos individuos representativos (inyección de PTX 100 uM). (D) ISI −1 frente a CV2 trayectorias desde

Porciones de 5 s de los trenes de picos que se muestran en C durante las fases de picos de DLM en forma de vuelo y explosivas.

Figura 10 .. ISI −1 vs CV 2 Los gráficos revelan distinciones en los patrones de picos de DLM durante ...


Aprendizaje perceptual: mecanismos neuronales ☆

Cambios en la selectividad del estímulo de las neuronas

En lugar de involucrar más neuronas mediante el reclutamiento cortical, otro mecanismo potencial de aprendizaje perceptivo es aumentar la selectividad neuronal para los atributos del estímulo que son relevantes para la tarea entrenada, como lo respaldan los estudios electrofisiológicos en mono V1. Una de las propiedades notables de las neuronas V1 es su sensibilidad al contexto del estímulo: las respuestas neuronales a un estímulo en la RF son modificadas por otros estímulos ubicados fuera de la RF. Tales influencias contextuales indican que las neuronas V1 son selectivas para características más complejas en escenas visuales además de atributos básicos de estímulo (Gilbert y Li, 2012). Más importante aún, el mecanismo de modulación contextual se puede reajustar mediante el aprendizaje perceptivo para adaptarse a los requisitos de la tarea de discriminación.

En la tarea de discriminación de bisección (Fig. 1 A), el desplazamiento posicional de la línea objetivo se determina en relación con las líneas flanqueantes. Estudios anteriores sobre la modulación contextual en V1 mostraron que las respuestas neuronales a una línea colocada en la RF suelen estar ligeramente inhibidas por una segunda línea paralela colocada a cada lado de la RF. Sin embargo, después del entrenamiento en la tarea de bisección, este efecto contextual en el mono V1 se modifica drásticamente (Fig. 3A1 y A2). Para una gran proporción de células, el efecto modulador causado por la segunda línea aumenta profundamente cuando se realiza la tarea de bisección. En un subconjunto de estas células, la inhibición contextual débil se invierte incluso en una facilitación fuerte (Fig. 3A2). Los cambios en la magnitud y, en algunos casos, la polaridad de la modulación contextual están presentes solo en el área entrenada mientras el animal realiza la tarea aprendida, lo que sugiere una modificación específica de la tarea de las propiedades de respuesta neuronal. Un estudio posterior proporcionó un examen más riguroso de la modulación contextual específica de la tarea. A los monos se les presentó un conjunto idéntico de patrones de estímulo en los que fueron entrenados para realizar la tarea de discriminación de bisección o de nonio (Fig. 3B1). Las respuestas neuronales en V1 están fuertemente moduladas por los componentes del estímulo relevantes para la tarea inmediata, pero son poco afectadas por los otros componentes irrelevantes de la tarea (Fig. 3B2 y 3B3). Los análisis de la teoría de la información revelaron que, en comparación con la condición de tarea irrelevante, las respuestas neuronales llevan significativamente más información sobre el mismo atributo de estímulo cuando el atributo es utilizado por el animal para resolver la tarea de discriminación. En conjunto, estos hallazgos sugieren que las neuronas V1 en los animales entrenados adquieren nuevas propiedades de respuesta relacionadas con la tarea de discriminación entrenada, y que la manifestación de estas propiedades de respuesta adquiridas requiere el mismo estímulo y contexto de comportamiento que durante el entrenamiento. Este mecanismo neuronal coincide con la especificidad de la tarea del aprendizaje perceptivo.

Figura 3 . El aprendizaje perceptivo modifica las propiedades de respuesta de las neuronas V1 de una manera específica para la tarea. (A1) Después de entrenar a los monos para realizar la tarea de discriminación de bisección de tres líneas, se registraron las respuestas de neuronas V1 individuales a otro estímulo de prueba cuando el animal realizó la tarea de bisección entrenada o simplemente mantuvo su fijación en el punto de fijación (FP). Los estímulos de prueba consistieron en dos líneas, una línea orientada de manera óptima fija en el centro de la RF (denotado por el pequeño cuadrado gris) y una segunda línea paralela (indicada por "s") colocada en diferentes ubicaciones a cada lado de la RF (parte inferior de A2 en la posición 0, las dos líneas se superpusieron). (A2) Las respuestas normalizadas de una muestra de células V1 a los estímulos de prueba en función de la posición de las líneas. 'Cuando el animal estaba realizando la tarea de fijación simple, colocando' s 'a cada lado de la RF ligeramente suprimida neuronal respuestas relativas a las respuestas en la posición 0, donde se ubicaba una sola línea en el RF. Por el contrario, cuando el animal estaba realizando la tarea de bisección, la inhibición contextual débil se transformó en una facilitación fuerte. La diferencia en la modulación contextual entre las condiciones de la tarea de fijación y bisección se observó solo en el área entrenada. (B1) Para aislar aún más el efecto de la tarea perceptiva per se, se entrenó a los monos para realizar dos tareas de discriminación diferentes con patrones de estímulo idénticos en la misma ubicación del campo visual. Los estímulos consistieron en cinco líneas presentadas simultáneamente: una línea orientada óptimamente fijada en el centro de RF y flanqueada por cuatro líneas adicionales. En diferentes ensayos, la disposición de los dos flancos laterales (s1 y s2) se asignó aleatoriamente a partir de un conjunto de cinco configuraciones diferentes (ilustradas en la parte inferior de B2 y B3 etiquetadas de -2 a +2). Cada configuración difiere de las demás en la separación entre las tres líneas una al lado de la otra (en la condición "0", las tres líneas eran equidistantes en las otras condiciones, ya sea s1 o s2 estaban más cerca de la línea central). En las mismas pruebas, a los dos flancos de los extremos (e1 y e2) también se les asignó de forma independiente una configuración aleatoria a partir de un conjunto de disposiciones predefinidas, de modo que los dos flancos de los extremos estaban colineales entre sí pero desalineados con la línea central a cada lado.Se indicó al animal que realizara la tarea de bisección basada en las tres líneas de lado a lado o la tarea de nonio en las tres líneas de extremo a extremo. (B2, B3) Dos ejemplos de células V1 en respuesta a los estímulos de cinco líneas en las dos condiciones de la tarea. Las respuestas neuronales se examinaron en función de la posición de los dos flancos laterales s1 y s2 cuando el animal realizaba la tarea de bisección, en la que s1 y s2 eran relevantes para la tarea, o la tarea vernier, en la que los mismos s1 y s2 eran irrelevantes para la tarea. .

(A1, A2) Adaptado de Crist, R.E., Li, W., Gilbert, C.D., 2001. Aprender a ver: experiencia y atención en la corteza visual primaria. Nat. Neurosci. 4, 519-525. (B1-B3) Adaptado de Li, W., Piech, V., Gilbert, C.D., 2004. Aprendizaje perceptual e influencias de arriba hacia abajo en la corteza visual primaria. Nat. Neurosci. 7, 651–657.

Además de la selectividad por el contexto del estímulo, las propiedades básicas de ajuste de las neuronas corticales visuales también pueden modificarse mediante el aprendizaje perceptivo, lo que conduce a una mejora en la selectividad neuronal por atributos de estímulo simples. Por ejemplo, tanto en V1 como en V4, se ha informado de un aumento de las curvas de ajuste de la orientación alrededor de la orientación entrenada en un subconjunto de neuronas después de entrenar a los monos en la discriminación de orientación (Raiguel et al., 2006 Schoups et al., 2001).

El reclutamiento cortical asociado al aprendizaje, así como los cambios en las propiedades de respuesta neuronal, requieren atención al atributo de estímulo relevante para la tarea. Esto es consistente con los hallazgos psicofísicos, lo que sugiere que la codificación de la información aprendida está sujeta a influencias de arriba hacia abajo. Además, los mapas corticales reorganizados en A1 y S1 se ven cuando los animales entrenados están bajo anestesia, lo que sugiere que los cambios plásticos a largo plazo de hecho tienen lugar en áreas sensoriales tempranas. Sin embargo, las propiedades de respuesta neuronal en V1 que surgen del aprendizaje de las tareas de discriminación de vernier y bisección están presentes solo cuando el animal está ejecutando la tarea aprendida. Esto sugiere que las influencias de arriba hacia abajo también juegan un papel desencadenante en el recuerdo de estas propiedades adquiridas para el procesamiento eficiente de la tarea bien entrenada. Un posible mecanismo neuronal es que la información sobre un atributo de estímulo dado se representa en el nivel de subconjuntos de entradas a una célula, que pueden sintonizarse plásticamente y activarse dinámicamente mediante señales descendentes, probablemente a través de interacciones entre conexiones de retroalimentación de áreas corticales superiores. y conexiones intrínsecas dentro de V1 (Gilbert y Li, 2013). Este mecanismo flexible permite que múltiples atributos aprendidos sean representados por las mismas neuronas sin interferencias, expandiendo enormemente la capacidad de procesamiento de información en un área cortical. Por lo tanto, las influencias de arriba hacia abajo son críticas tanto para codificar como para recuperar la información aprendida.


Ver el vídeo: 03 NEURONAS Y NEUROTRANSMISORES (Junio 2022).


Comentarios:

  1. Cathal

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  2. Laurence

    ok, me gustó

  3. Eman

    es obvio, no te equivocaste

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