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A theory of global memory systems

Descripción del proyecto

Soñar despiertos puede ayudarnos a aprender y recordar mejor

Un descubrimiento fortuito hace un par de décadas puso el punto de mira en regiones del cerebro prácticamente silenciosas cuando participan en una tarea y más activas cuando una persona no está haciendo nada en realidad. Los estudios sobre esta «red neuronal por defecto» (DMN, por sus siglas en inglés) han aumentado exponencialmente, pero su función en el procesamiento de la información aún no está claro. Curiosamente, durante el sueño o el estado de vigilia en reposo, una región del cerebro fundamental para el aprendizaje y la memoria demuestra algo similar, repitiendo experiencias anteriores al volver a excitar las mismas activaciones celulares secuenciales. REPLAY_DMN está investigando si la DMN y la repetición de la memoria están relacionadas entre sí. Los experimentos de diagnóstico por imágenes de la actividad cerebral desde la escala de la red hasta la escala de neurona única en ratones en estado de alerta nutrirán un modelo computacional de formación y consolidación de la memoria.

Objetivo

Spontaneous activity accounts for most of what the brain does and is likely to be key for information processing in the brain, but its function is still quite mysterious. Two key spontaneous activity processes are the Default Mode Network, a set of areas that are most markedly connected and active during behavioural idleness, and memory replay, the spontaneous reactivation of neural patterns occurring during experience.
I will test the hypothesis that the DMN plays a key role in memory replay processes. This theory, if confirmed, would bring important conceptual advances: to memory studies, as it would provide a mechanism supporting the formation and consolidation of complex memory representations. To the Default Mode Network field, as replay can be used as the “Rosetta Stone” to decipher the computations the DMN performs, moving beyond the connectivity, dynamics, and cognitive correlates, typical focus of DMN research.
I will explore this theory by an experimental study of spontaneous neural activity over the whole mouse cortex, going from large field-of-view 2-photon imaging and high-volume electrophysiology for the single neuron scale, to voltage sensitive imaging and electrocorticography, to resting state fMRI, in animals running memory tasks.
I will characterize the network dynamics and the encoding and replay of memories by quantifying conveyed information and assessing its nature (e.g. about simple percepts vs. complex events, remote vs. memories). I will also measure critical behaviour in these networks, and test whether neuronal avalanches, that occur in spontaneous activity, play a role in conveying information across distant brain areas.
I will model the consequences of these mechanisms for computation by formulating a machine learning based model of memory formation and consolidation, endowing a deep network with critical properties and memory replay.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

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Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

ERC-ADG - Advanced Grant

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2018-ADG

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Institución de acogida

STICHTING RADBOUD UNIVERSITEIT
Aportación neta de la UEn
€ 2 375 000,00
Dirección
HOUTLAAN 4
6525 XZ Nijmegen
Países Bajos
Región
Oost-Nederland Gelderland Arnhem/Nijmegen
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 2 375 000,00

Beneficiarios (1)