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Cortical-to-Subcortical Information Transfer Underlying Skill Learning

Descrizione del progetto

Megadati (elettrofisiologici) alla base di un modello esaustivo di apprendimento e memoria

Per comprendere il cervello e l’elaborazione delle informazioni in relazione all’apprendimento e alla memoria sarà necessaria l’applicazione complementare di metodi sperimentali e modelli computazionali. Gli esperimenti che ottengono dati neurali in vivo mentre gli animali eseguono dei compiti sono complessi ma preziosi per lo sviluppo di modelli predittivi. La nostra capacità di tenere traccia del flusso di informazioni è ulteriormente potenziata dalla misurazione dell’attività neurale in più di una regione del cervello simultaneamente. Il progetto CSIT, finanziato dall’UE, sta sviluppando metodi matematici avanzati per analizzare grandi quantità di dati elettrofisiologici provenienti da elettrodi impiantati cronicamente in due regioni motorie connesse di ratti in attività nel corso dell’apprendimento di nuove capacità. L’elevata densità di elettrodi ad alta risoluzione fornisce un ampio set di dati per approfondire se circuiti diversi mediano l’apprendimento e la memorizzazione dei ricordi o se un circuito condiviso li media entrambi.

Obiettivo

The stability-plasticity dilemma is a critical constraint in brain networks underlying learning and memory. The dilemma is how the brain can acquire new information (plasticity) without overriding older knowledge (stability). This project aims to understand how the brain solves this dilemma by investigating the underlying circuits that allow for the transition from the initial exploration of a behavior to its long-term storage. One possibility is that distinct brain circuits drive exploration and storage. Alternatively, a shared circuit may mediate both abilities through the transfer of behaviorally relevant information across brain regions. To rigorously test these models, we need a method to measure behaviorally relevant information transfer, something that is not possible with current methods. In this project I propose to work with Dr. Panzeri, a leading expert in applying information theory to neuroscience, to develop such a method. We will apply this method to a dataset I collected during my PhD, consisting of high-resolution, high-channel count chronic multi-site in vivo electrophysiology in the rat during novel skill learning. This dataset contains simultaneously recorded activity from motor cortex and the basal ganglia, regions that have been implicated in the exploration and the storage of behaviors, respectively. The results of this project will shed light on a fundamental principle in the brain, while providing the broader field of systems neuroscience with an important tool that we will disseminate in an open source format for maximum impact. This project is an ideal progression from my PhD and will allow me to strengthen my skills in computational neuroscience, complementing my training in experimental neuroscience, and preparing me to lead an interdisciplinary lab that combines high-quality in vivo electrophysiology with cutting-edge computational methods to investigate how interactions across brain regions generate complex behaviors.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

MSCA-IF-EF-ST - Standard EF

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019

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Coordinatore

FONDAZIONE ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA
Contributo netto dell'UE
€ 85 736,64
Costo totale
€ 85 736,64