La información visual se transmite entre áreas corticales en canales discretos

Entre las áreas del cerebro, las proyecciones axonales llevan canales de información que pueden mezclarse en diversos grados. Aquí, evaluamos las reglas para la red que consiste en la corteza visual primaria y áreas visuales superiores (V1-HVA) en ratones. Utilizamos imágenes de calcio de dos fotones con un gran campo de visión para medir la variabilidad correlacionada (es decir, correlaciones de ruido, NCs) entre miles de neuronas, formando más de un millón de pares únicos, distribuidos entre múltiples áreas corticales simultáneamente. La amplitud de las NCs es proporcional a la conectividad funcional en la red, y encontramos que son medidas estadísticas robustas y reproducibles, y son notablemente similares entre estímulos, proporcionando así restricciones efectivas a los modelos de red. Usamos estas NCs para medir las estadísticas de la conectividad funcional entre clases de sintonización de neuronas en V1 y HVAs. Utilizando un enfoque de agrupamiento basado en datos, identificamos aproximadamente 60 clases de sintonización distintas que se encuentran en V1 y HVAs. Encontramos que las NCs son más altas entre neuronas de la misma clase de sintonización, tanto dentro como entre áreas corticales. Así, en la red V1-HVA, se evita la mezcla de canales. En su lugar, distintos canales de información visual se transmiten dentro y entre áreas corticales, tanto a escalas de micrones como de milímetros. Este principio para la organización funcional y la estructura de correlación a nivel de neurona individual entre múltiples áreas corticales puede informar y restringir las teorías computacionales de redes neocorticales.