Dentro do Córtex Visual: Neurônios em Ação
Descubra como os neurônios no córtex visual respondem a vários estímulos.
Dianna Hidalgo, Giorgia Dellaferrera, Will Xiao, Maria Papadopouli, Stelios Smirnakis, Gabriel Kreiman
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Índice
- O Básico da Atividade Neuronal
- Variabilidade de Tentativa em Tentativa
- O Papel do Movimento e da Atenção
- Interações Entre Neurônios
- Interações de Camadas
- Conexões Entre Diferentes Áreas
- Diferentes Estímulos Visuais e Seus Efeitos
- Grade Flutuante vs. Imagens Naturais
- A Importância do Contexto
- Atividade Neuronal Espontânea
- Predicibilidade na Atividade Espontânea
- Fatores que Influenciam a Predicibilidade Neuronal
- Qualidade do Sinal e Consistência
- Sobreposição dos Campos Receptivos
- O Papel da Aleatoriedade e da Imprevisibilidade
- Embaralhando Tentativas
- Dinâmica Temporal na Atividade Neuronal
- Atrasos de Tempo nas Respostas Neuronais
- Temporização da Resposta Inicial
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
O Córtex Visual é uma parte fundamental do cérebro que processa o que a gente vê. Ele contém Neurônios que respondem à luz e a Estímulos visuais. Os cientistas estão curiosos sobre como esses neurônios funcionam, especialmente como eles reagem a diferentes imagens ou cenas. Nos últimos anos, os pesquisadores têm analisado de perto como o córtex visual reage tanto a entradas visuais quanto a outros fatores, como movimento ou atenção.
O Básico da Atividade Neuronal
Os neurônios são as células de comunicação do cérebro. Eles mandam sinais entre si usando impulsos elétricos. Quando um neurônio recebe um input, ele pode "disparar", ou seja, enviar um sinal para outros neurônios. Esse disparo é influenciado por vários fatores, incluindo o tipo de estímulo visual apresentado e o estado do animal (se está se movendo ou parado).
Quando os cientistas estudam a atividade desses neurônios, eles geralmente medem as respostas médias ao longo do tempo. Isso significa que eles analisam como os neurônios reagem quando a mesma imagem é mostrada várias vezes. A taxa média de disparo dá algumas ideias, mas não captura todos os detalhes de como os neurônios reagem em cada caso específico.
Variabilidade de Tentativa em Tentativa
Os neurônios não disparam apenas em resposta a estímulos externos; eles também podem mostrar atividade espontânea, ou seja, podem disparar mesmo quando não há input visual. Esse disparo espontâneo pode adicionar ruído às medições, dificultando a compreensão do que está acontecendo. Por exemplo, se um neurônio dispara quando vê uma imagem e também dispara sem motivo, como os cientistas sabem o que está causando cada disparo?
Os pesquisadores descobriram que em alguns animais, incluindo camundongos, os neurônios do córtex visual respondem significativamente a coisas que não são apenas visuais. Isso inclui movimentos ou até mesmo expectativas do animal.
O Papel do Movimento e da Atenção
O movimento pode afetar o quanto os neurônios respondem a estímulos visuais. Se um camundongo está se movendo enquanto olha para uma imagem, seus neurônios podem disparar mais do que se estivesse parado. Essa relação mostra que os neurônios não estão apenas reagindo à imagem, mas também às ações do camundongo.
A atenção também desempenha um papel importante. Se um animal está prestando muita atenção a um estímulo, seus neurônios podem responder de forma diferente do que se estiver distraído. Compreender como a atenção e o movimento influenciam o disparo neuronal pode ajudar os cientistas a aprender mais sobre o complexo sistema de processamento do cérebro.
Interações Entre Neurônios
Os neurônios não trabalham sozinhos. Eles interagem com outros neurônios, tanto na mesma camada quanto em diferentes camadas. No córtex visual, existem várias camadas, e cada uma desempenha um papel distinto no processamento das informações visuais.
Interações de Camadas
Existem várias camadas no córtex visual, e elas não são apenas empilhadas uma em cima da outra sem conexão. Neurônios em uma camada podem influenciar a atividade de neurônios em outra camada. Por exemplo, os pesquisadores descobriram que a atividade em uma camada pode prever a atividade em uma camada superior.
Isso significa que se neurônios na camada 4 do córtex visual estão disparando, isso pode ajudar a prever como os neurônios na camada 2/3 irão responder. Os cientistas podem usar modelos matemáticos para verificar essas relações preditivas.
Conexões Entre Diferentes Áreas
Além das interações entre camadas, também existem conexões entre diferentes áreas do córtex visual. Por exemplo, neurônios na área V1 (a área visual primária) podem influenciar neurônios na área V4. Quando os cientistas estudam essas conexões, eles conseguem ver como a informação flui através do sistema visual.
Curiosamente, os pesquisadores notaram que prever a atividade é frequentemente mais eficaz em uma direção do que na outra. Por exemplo, neurônios V1 podem fornecer insights mais claros sobre a atividade dos neurônios V4 do que o contrário.
Diferentes Estímulos Visuais e Seus Efeitos
Nem todos os estímulos visuais são iguais. O tipo de imagem apresentada pode afetar significativamente como os neurônios respondem. Os pesquisadores costumam usar vários tipos de imagens para ver como essas diferenças se refletem na atividade neuronal.
Grade Flutuante vs. Imagens Naturais
Em estudos com camundongos, os pesquisadores compararam as respostas a linhas flutuantes (grades) e imagens naturais. Eles descobriram que os neurônios respondem melhor a certos tipos de estímulos. Por exemplo, neurônios na camada 4 podem prever melhor a atividade da camada 2/3 quando apresentados com grades flutuantes em comparação com imagens naturais.
Quando diferentes tipos de estímulos são usados, a preditibilidade da resposta de uma área a outra pode mudar. Por exemplo, os neurônios podem trabalhar juntos de forma mais eficaz ao analisar um padrão de tabuleiro de xadrez do que ao olhar para uma imagem mais complexa.
A Importância do Contexto
O contexto em que os estímulos visuais são apresentados impacta como os neurônios funcionam. Por exemplo, se um animal está alerta e focado, as respostas neurais vão diferir de quando está distraído ou sonolento. Os pesquisadores descobriram que a atividade neuronal ainda pode ser prevista mesmo na ausência de estímulos visuais, destacando a capacidade do cérebro de processar informações mesmo quando não é estimulada diretamente.
Atividade Neuronal Espontânea
Mesmo quando não há input visual, os neurônios podem gerar atividade. Esse disparo espontâneo pode tornar o estudo das respostas neuronais mais complicado, mas também interessante.
Predicibilidade na Atividade Espontânea
Os pesquisadores determinaram que a preditibilidade ainda existe durante a atividade espontânea. Isso significa que os neurônios ainda podem influenciar uns aos outros e seguir certos padrões mesmo quando não há pistas visuais claras.
Por exemplo, ao estudar a atividade espontânea, os cientistas perceberam que certos grupos de neurônios mostraram relações preditivas fortes, sugerindo que a conectividade e a atividade dependem de mais coisas do que apenas input visual.
Fatores que Influenciam a Predicibilidade Neuronal
Vários fatores principais influenciam o quanto uma área pode prever a atividade em outra. Isso inclui a qualidade do sinal, a consistência dos neurônios e a sobreposição dos campos receptivos.
Qualidade do Sinal e Consistência
Neurônios com melhor qualidade de sinal (ou seja, que disparam com um padrão claro e consistente) são frequentemente mais fáceis de prever. Se um neurônio mostra uma relação forte com outro neurônio, isso aumenta as chances de que ele possa prever a atividade desse neurônio.
A consistência também importa. Se um neurônio responde consistentemente ao mesmo estímulo, ele é mais previsível em comparação com um que tem respostas dispersas. Os pesquisadores usam várias métricas para quantificar essa consistência e preditibilidade.
Sobreposição dos Campos Receptivos
Quando neurônios compartilham campos receptivos, ou a área onde eles respondem a estímulos, isso pode criar um vínculo mais forte entre suas Atividades. Neurônios com campos receptivos sobrepostos tendem a ter melhores habilidades preditivas do que aqueles sem essa sobreposição. Isso pode ser devido a inputs compartilhados ou uma conectividade mais forte entre esses neurônios.
O Papel da Aleatoriedade e da Imprevisibilidade
Nos estudos, os pesquisadores embaralharam as tentativas para examinar como a Previsibilidade muda. Ao misturar a ordem das apresentações dos estímulos, os cientistas tentam entender quanto da atividade neuronal está realmente relacionada aos inputs visuais em comparação com fatores espontâneos.
Embaralhando Tentativas
Quando os cientistas embaralham as tentativas, eles frequentemente notam uma diminuição na previsibilidade, mostrando que parte da atividade é realmente impulsionada pelo estímulo observado. Isso implica que, embora possa haver um nível básico de atividade, o input visual específico pode aumentar significativamente a previsibilidade das respostas neuronais.
Dinâmica Temporal na Atividade Neuronal
Outro aspecto importante de estudar a atividade neuronal é o tempo. O tempo do disparo neuronal pode ser crucial para entender como a informação flui através do córtex visual.
Atrasos de Tempo nas Respostas Neuronais
Neurônios em diferentes áreas podem não responder simultaneamente. Quando há um atraso na resposta de uma área para outra, isso pode impactar a previsão. Os pesquisadores descobriram que, ao levar em conta esses atrasos de tempo durante as previsões, eles podem melhorar a precisão de seus modelos.
Temporização da Resposta Inicial
Durante os momentos iniciais dos estímulos visuais, os neurônios podem mostrar diferenças significativas de tempo. Alguns neurônios podem responder muito mais rápido do que outros, o que pode influenciar o quão bem eles preveem a atividade uns dos outros. Os cientistas têm experimentado com o ajuste do tempo das previsões para obter insights mais claros sobre esses padrões de resposta inicial.
Conclusão
O estudo da atividade neuronal no córtex visual é um empreendimento complexo, mas fascinante. Ao examinar como os neurônios interagem entre si, tanto em resposta a estímulos quanto durante disparos espontâneos, os pesquisadores estão ganhando insights valiosos sobre o processamento cerebral.
Através de uma análise cuidadosa da preditibilidade, das influências do movimento e dos efeitos de vários estímulos, os cientistas estão montando o quebra-cabeça intrincado do processamento visual. Assim como uma grande equipe, entender como uma área do cérebro influencia outra leva a uma imagem mais completa de como vemos e interpretamos o mundo ao nosso redor.
O mundo fascinante das interações neuronais não só ajuda na compreensão científica, mas também abre portas para potenciais aplicações, como melhorar tratamentos para distúrbios de processamento visual. À medida que a pesquisa continua a evoluir, nossa apreciação pela complexidade do cérebro só aumenta, lembrando-nos de que sempre há mais a aprender sobre esse órgão incrível. Então, da próxima vez que você ver algo, lembre-se, tem uma equipe cheia de neurônios trabalhando duro nos bastidores!
Título: Trial-by-trial inter-areal interactions in visual cortex in the presence or absence of visual stimulation
Resumo: State-of-the-art computational models of vision largely focus on fitting trial-averaged spike counts to visual stimuli using overparameterized neural networks. However, a computational model of the visual cortex should predict the dynamic responses of neurons in single trials across different experimental conditions. In this study, we investigated trial-by-trial inter-areal interactions in the visual cortex by predicting neuronal activity in one area based on activity in another, distinguishing between stimulus-driven and non-stimulus-driven shared variability. We analyzed two datasets: calcium imaging from mouse V1 layers 2/3 and 4, and extracellular neurophysiological recordings from macaque V1 and V4. Our results show that neuronal activity can be predicted bidirectionally between L2/3 and L4 in mice, and between V1 and V4 in macaques, with the latter interaction exhibiting directional asymmetry. The predictability of neuronal responses varied with the type of visual stimulus, yet responses could also be predicted in the absence of visual stimulation. In mice, we observed a bimodal distribution of neurons, with some neurons primarily driven by visual inputs and others showing predictable activity during spontaneous activity despite lacking consistent visually evoked responses. Predictability also depended on intrinsic neuronal properties, receptive field overlap, and the relative timing of activity across areas. Our findings highlight the presence of both stimulus- and non-stimulus-related components in interactions between visual areas across diverse contexts and underscore the importance of non-visual shared variability between visual regions in both mice and macaques.
Autores: Dianna Hidalgo, Giorgia Dellaferrera, Will Xiao, Maria Papadopouli, Stelios Smirnakis, Gabriel Kreiman
Última atualização: 2024-12-09 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.626981
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.626981.full.pdf
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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