Descrizione del progetto
Sognare a occhi aperti può aiutarci a imparare e ricordare meglio
Un paio di decenni fa, una scoperta fortuita ha messo in luce le zone del cervello che sono praticamente silenziose quando l’organo è impegnato in un compito e più attive quando una persona non sta realmente facendo nulla. Gli studi di questo «Default Mode Network» (DMN) sono aumentati in modo esponenziale, eppure il suo ruolo nell’elaborazione delle informazioni non è ancora chiaro. È interessante notare che, durante il sonno o la veglia a riposo, una zona del cervello fondamentale per l’apprendimento e la memoria dimostra un comportamento simile, dato che riproduce le esperienze precedenti impegnando nuovamente le stesse attivazioni sequenziali delle cellule. REPLAY_DMN sta indagando l'eventuale esistenza di una correlazione tra il DMN e la riproduzione della memoria. Alcuni esperimenti che realizzeranno l’imaging dell’attività cerebrale dalla scala di rete fino al livello del singolo neurone in topi in atteggiamento di allerta ispireranno un modello computazionale della formazione e consolidamento della memoria.
Obiettivo
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.
Parole chiave
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Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2018-ADG
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ERC-ADG - Advanced GrantIstituzione ospitante
6525 XZ Nijmegen
Paesi Bassi