Whole-brain models and consciousness a novel framework for a mechanistic understanding of different states of consciousness

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dc.contributor.advisorCofré Torres, Rodrigo (Director de tesis)
dc.contributor.authorHerzog Amunátegui, Rubén
dc.date.accessioned2024-01-09T18:46:18Z
dc.date.available2024-01-09T18:46:18Z
dc.date.issued2022-08
dc.description.abstractEl alcance de la conciencia humana incluye estados que se alejan de lo que la mayoría de nosotros conocemos como vigilia ordinaria. Estos estados alterados de conciencia constituyen una excelente oportunidad para estudiar cómo cambios globales en la actividad cerebral se relacionan con diferentes variedades de experiencias subjetivas. Consideramos el problema de explicar cómo indicios globales de los estados alterados de conciencia emergen de la interacción entre la conectividad a gran escala y reglas dinámicas de bajo nivel del cerebro. Para este propósito, proponemos cerrar la brecha entre modelos generativos de la actividad del cerebro completo y los indicios globales propuestos por teorías de la conciencia. Entre los modelos actuales de cerebro completo, el modelo dynamic mean field (DMF, modelo dinámico de campo medio) es particularmente atractivo, ya que com- bina modelos realistas de neuronas únicas escalados a través de la aproximación de campo medio y datos multimodales de neuroimagen. A pesar de estas características favorables, una barrera importante para el uso masivo del modelo DMF es que sus implementaciones actuales son computacionalmente muy costosas – al punto que el modelo se vuelve inviable sin una infraestructura computacional de alto rendimiento. Es más, incluso con una infraestructura adecuada, las implementaciones actuales solo soportan simulaciones en parcelaciones del cerebro con menos de 100 regiones. Para remover estas barreras, introducimos una implementación del DMF amistosa para el usuario y computacionalmente eficiente, que llamamos FastDMF. Por medio de un conjunto de avances analíticos y numéricos–incluyendo un novedoso estimador del control inhibitorio y un algoritmo de optimización bayesiana– el FastDMF elude varios cuellos de botella computacionales de las implementaciones previas. En este trabajo usamos el FastDMF para proponer una explicación mecanicista del aumento en la entropía neural gatillado por drogas psicodélicas serotoninérgicas (agonistas del receptor 5HT2A), conocido como la hipótesis del cerebro entrópico. Nuestros resultados reproducen el aumento global de entropía observado en experimentos in vivo, entregando la primera explicación basada en modelos para éste fenómeno. También encontramos que los cambios no son uniformes a lo largo del cerebro: la entropía aumentó en todas las regiones, pero el efecto mayor se localizó en regiones visuo-occipitales, tal como se ha observado en estudios de neuroimagen. Interesantemente, a nivel de cerebro completo, esta reconfiguración no se explica bien por la densidad de receptores 5HT2A, sino que se relaciona estrechamente a propiedades topológicas de la conectividad anatómica. Estos resultados ayudan a entender los mecanismos subyacentes al estado psicodélico desde reglas biofísicas de bajo nivel y, más generalmente, a entender la modulación farmacológica de los indicios globales de la conciencia.en_ES
dc.facultadFacultad de Cienciasen_ES
dc.identifier.citationHerzog, R.(2022). Whole-brain models and consciousness a novel framework for a mechanistic understanding of different states of consciousness (Tesis de postgrado). Universidad de Valparaíso, Valparaíso, Chile.en_ES
dc.identifier.urihttps://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/13597
dc.language.isoenen_ES
dc.publisherUniversidad de Valparaísoen_ES
dc.subjectCEREBROen_ES
dc.subjectENTROPIAen_ES
dc.subjectNEUROIMAGENen_ES
dc.titleWhole-brain models and consciousness a novel framework for a mechanistic understanding of different states of consciousnessen_ES
dc.typeTesisen_ES
uv.catalogadorPJR CIENen_ES
uv.departamentoPrograma de Doctorado en Ciencias con Mención en Biofísica y Biología Computacionalen_ES
uv.notageneralDoctor en Ciencias con Mención en Biofísica y Biología Computacionalen_ES
uv.profesorinformanteOrio Álvarez, Patricio (Co-director de tesis)

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