Aparición espontánea y deriva de la actividad neural secuencial en redes recurrentes

Las secuencias repetitivas de actividad neural existen en diversas regiones del cerebro de diferentes animales y se piensa que subyacen a diversos cálculos. Sin embargo, su aparición y evolución en presencia de plasticidad sináptica en curso sigue siendo poco comprendida. Para obtener conocimientos mecánicos sobre este proceso, modelamos cómo las reglas inspiradas biológicamente de plasticidad sináptica dependiente de la actividad en circuitos recurrentes interactúan para producir estructuras de conectividad que apoyan la actividad neuronal secuencial. Incluso bajo entradas no estructuradas, nuestras redes recurrentes desarrollaron conexiones unidireccionales fuertes, resultando en secuencias de picos repetidos espontáneamente. Durante la plasticidad en curso, estas secuencias se repitieron a pesar de la rotación de conexiones sinápticas individuales, un proceso que recuerda a la deriva sináptica. El proceso de rotación ocurrió en diferentes escalas de tiempo, con ciertos tipos de conectividad y estructuras de motivos que conducen a secuencias con diferentes volatibilidad. Las entradas estructuradas podrían reforzar o volver a entrenar las estructuras de conectividad resultantes subyacentes a las secuencias, lo que permite una codificación estable pero aún flexible de las entradas. Nuestro modelo revela la interacción entre la plasticidad sináptica y la actividad secuencial en redes recurrentes, proporcionando información sobre cómo los cerebros implementan cálculos fiables pero flexibles.