Resumen:
Las oscilaciones de la actividad cerebral fueron descubiertas por los años '20 del siglo pasado. Desde el comienzo se ha debatido su significación. En concreto, no es claro si los cambios de potencia de las diferentes bandas de frecuencia que acompañan los varios estados mentales son, o bien un epifenómeno, o uno más de los mecanismos cerebrales o la esencia misma del funcionamiento cerebral. En la charla presentaré someramente las tres posiciones y sus razones. Como ejemplo de la posición intermedia, mostraré una aplicación de la idea de que las oscilaciones podrían jugar un papel esencial en el procesamiento del habla, permitiendo a la vez detectar los componentes de la entrada que son relevantes para el habla y empaquetarlos para el procesamiento subsiguiente. Esta idea ha llevado a investigadores en el área de la Neurociencia Educativa a postular que justamente una alteración del funcionamiento de los sistemas oscilatorios lleva a la adquisición de representaciones fonémicas alteradas que dificultan el aprendizaje de la lectura en una buena parte de los casos de dislexia. A los efectos de contribuir a fundamentar esta teoría, diseñamos 25 tareas comportamentales en android para ser ejecutadas en dispositivos móviles. Utilizamos 3 tipos de tareas: a) Tareas que miden la capacidad cognitiva general, b) Tareas de conciencia fonológica, c) tareas de seguimiento de oscilaciones. Utilizando las tablets del plan Ceibal concurrimos a 32 escuelas obteniendo la participación de algo más de 600 niños durante 4 sesiones cada uno. Mediante los puntajes obtenidos en las tareas seleccionamos una sub-muestra de 60 niños para seguir electrofisiológicamente. Si la teoría oscilatoria es correcta, el componente oscilatorio comportamental y el electrofisiológico agregarán sensibilidad y especificidad a la predicción en las dificultades del aprendizaje de la lectura. Presentaré los resultados obtenidos hasta el momento.

Contacto: juancvl@psico.edu.uy
--//--

Resumen:
Se ha demostrado que las neuronas grilla y de lugar juegan un rol importante en la cognición espacial de las ratas. Las neuronas grilla proporcionan un odómetro neuronal para la integración de trayectorias a partir de información propioceptiva. Por otro lado, las neuronas de lugar combinan información multimodal, alotética e idiotética, para formar una representación global de la localización en el espacio. En este trabajo se presenta un módulo basado en neuronas grilla y su integración a un modelo de cognición espacial teniendo en cuenta estudios del comportamiento y la neurofisiología de las ratas. Palabras clave: cognición espacial, neuronas grilla, neuronas de lugar, hipocampo, corteza entorrinal, localización robótica

Contacto: gonzalotejera@gmail.com
--//--

Resumen:
La memoria semántica es aquella que tiene que ver con nuestro conocimiento del mundo, los objetos y sus propiedades. Se sabe que dicha memoria está apoyada en representaciones basadas en la percepción y la acción. Nuestro conocimiento de los objetos (ya sea animados o inanimados) se basa en nuestra percepción sensorial de los mismos y, cuando corresponde (por ejemplo para herramientas y utensilios) en el conocimiento de las tareas para las que fueron creados y en la forma de usarlos. Varias teorías han sido formuladas para explicar la forma en la que nuestro cerebro integra la información necesaria y construye nuestra memoria semántica. El presente trabajo muestra algunos modelos matemáticos para este problema. Dichos modelos no pretenden representar el problema en toda su complejidad, sino ir incorporado  de una forma más simple y gradual algunas de sus características, a los efectos de emular algunos de los aspectos observados en la realidad. La intención es que dichos algoritmos emulen algunas tareas cognitivas, como por ejemplo, reconocer un conjunto de objetos a partir de sus propiedades. En el contexto en el que nuestros problemas están planteados, un objeto o animal está representado por un vector de ceros y unos en donde los unos indican la presencia de ciertas propiedades y los ceros la ausencia de otras. Interesa ver si los algoritmos en cuestión, realizando una cantidad finita de operaciones son capaces de separar los vectores de entrada correctamente (lo que equivaldría, en el caso de una persona a identificarlos correctamente). Mostramos aquí de qué manera los algoritmos se adaptan a la correcta resolución de las tareas cognitivas y qué formas de deterioro de los mismos podrían ponerse en correspondencia con los deterioros observados en la vida real en pacientes con diversas afecciones cognitivas.    

Contacto: jgraneri@yahoo.fr
--//--

Resumen:
El cerebro humano normalmente posee la capacidad de extraer y clasificar datos a partir de informaciones empíricas. Estos datos pueden ser organizados en tópicos con propiedades comunes (v.g. animales cuadrúpedos, teléfonos celulares, automóviles híbridos). Esta capacidad de clasificar la complejidad del mundo exterior en tópicos (conceptos) ha sido una guía en el desarrollo de modelos neuronales. En particular, las memorias matriciales poseen capacidades de clasificación.  Es interesante que un procedimiento de minería de datos, el Análisis Semántico Latente (LSA), utilice una estructura matemática análoga a la de las memorias matriciales para procesar extensas colecciones de datos codificados. La posterior aplicación del LSA como modelo del aprendizaje en niños, refuerza aún más esta analogía. El poder computacional actual permite al LSA extraer tópicos a partir de información masiva cuya complejidad excede las capacidades usuales del cerebro humano. Aquí, buscamos analizar la capacidad del LSA para analizar la distribución de distintas formas de cáncer en diferentes regiones de Uruguay (información cordialmente cedida por el Dr. E. Barrios y el Ing. Rafael Alonso de la Comisión Honoraria de Lucha contra el Cáncer). Una primera constatación es que los métodos usuales (v.g. correlaciones estadísticas) quedan en parte sesgados y dominados por la alta prevalencia de ciertas formas de cáncer que oscurecen la distribución de formas menos frecuentes. Esto también limita la habilidad del LSA para determinar si existen agrupaciones regionales de las formas de cáncer de menor frecuencia. Para ello, se estudió un sistema reducido con una matriz de datos que sólo retiene las categorías diagnósticas más raras. En base al uso del LSA en esta matriz reducida, pueden inferirse ciertas variaciones en la correlación entre distribuciones de cáncer no visibles con otros métodos de estudio. Se requiere de futuros trabajos para afinar los resultados y realizar evaluaciones más exhaustivas.    

Contacto: gslomo@gmail.com
--//--

Resumen:
La apoptosis, un mecanismo de muerte celular programada, puede desencadenarse por señales externas, como ligandos de muerte, privación de factores de crecimiento, o señales internas como estrés oxidativo y  daño en el DNA. Sus dos vías principales de activación son la intrínseca y la extrínseca, respectivamente activadas por señales internas y externas. Algunos de los modelos matemáticos de apoptosis reportados en la bibliografía exhiben biestabilidad. En el presente trabajo se utilizaron dos modelos de activación de la apoptosis, uno para la vía intrínseca [1] y otro para la vía extrínseca [2], que presentan biestabilidad. El modelo de la vía intrínseca se redujo, eliminando el inhibidor XIAP, no obteniéndose biestabilidad para ninguna de las leyes de velocidad ni parámetros ensayados. Este resultado resulta llamativo dado que la estructura del modelo presenta varios feedbacks positivos. A su vez se redujo el modelo de la vía intrínseca, eliminando los inhibidores IAP y BAR. En principio, no se obtuvo comportamiento biestable para ningún conjunto de valores de parámetros. Sin embargo, al modificar las leyes de velocidad, elevando al cuadrado las concentraciones de los activadores, se recupera la biestabilidad. Finalmente, al combinar el modelo reducido de la vía intrínseca con el modelo reducido de la vía extrínseca, con leyes de velocidad modificadas, se obtuvo para ciertos valores de parámetros un comportamiento biestable. En otras palabras, se logró recuperar la biestabilidad en la vía intrínseca, aún en ausencia de inhibidores, al incorporar al modelo reducido, un módulo correspondiente a la vía extrínseca con leyes de velocidad modificadas.  [1] Legewie S et al. (2006) Mathematical Modeling Identifies Inhibitors of Apoptosis as Mediators of Positive feedback and Bistability. PLoS Computational Biology, 2(9): e120 [2] Eissing T et al. (2004) Bistability analyses of a Caspase activation Model for Receptor Induced Apoptosis. Journal of Biological Chemistry, 279, 36892-36897

Contacto: arojas@fcien.edu.uy
--//--