Bazele sinaptice ale comportamentului O provocare principală în cercetarea în domeniul neuroștiințelor este de a înțelege modul în care celulele din creier (neuronii) folosesc contactele lor specializate (sinapsele) pentru a direcționa și transforma informația pentru a percepe lumea din jurul nostru și, la rândul lor, pentru a determina comportamente. O funcție fascinantă a sistemului nervos este capacitatea sa de a ține evidența timpului. Senzațiile, gândurile și acțiunile sunt evenimente dinamice care necesită ca creierul să codifice trecerea timpului. Pentru multe sarcini, cum ar fi interpretarea muzicii sau practicarea unui sport, execuția exactă necesită estimarea precisă a unor intervale de timp cuprinse între milisecunde și secunde. Dar modul în care elementele neuronale din cadrul circuitelor cerebrale reprezintă timpul nu este înțeles. Conexiunile sinaptice dintre neuroni își schimbă puterea în mod dinamic în timpul unor episoade scurte de activitate, iar noi emitem ipoteza că acestea ar putea, prin urmare, să acționeze ca niște „cronometre celulare” și, astfel, să fie un substrat pentru codificarea timpului în cadrul rețelelor neuronale pentru a genera comportamente precise. O regiune specializată a creierului, cerebelul, învață detalii temporale precise ale lumii noastre senzoriale interne și externe, pentru a regla cu precizie comportamentele motorii și cognitive. Într-adevăr, deficitele funcției cerebelului ar putea explica răspunsurile senzoriale alterate în schizofrenie sau autism. Din fericire, arhitectura circuitului cerebelos este destul de simplă și are doar câteva tipuri de neuroni bine definite. Acest lucru îl face deosebit de ușor de tratat pentru a stabili rolul fiecărui tip de neuron și al conexiunilor sinaptice ale acestuia în generarea unor acțiuni precis temporizate.
Ipoteză: Laboratorul de dinamică a sinapselor și circuitelor (SCD) a făcut descoperiri fundamentale cu privire la diferitele funcții ale sinapselor din cerebel (figura 1), precum și la organizarea moleculară din cadrul terminalelor nervoase care determină această diversitate. Ulterior, am dezvoltat un model matematic care face predicții cu privire la modul în care diversitatea sinaptică este un substrat pentru calculele de circuit care stau la baza comportamentului animal (Figura 2). Ipoteza principală este că schimbările dinamice ale puterii sinaptice sunt necesare pentru a genera o reprezentare distribuită a timpului, care poate fi utilizată ca bază matematică pentru a învăța forme arbitrare ale neuronilor de ieșire. Această reprezentare distribuită a timpului permite cerebelului să cronometreze cu precizie acțiunile.
Abordare: Laboratorul SCD a implementat un program de cercetare pe mai multe scări care leagă organizarea macromoleculară la nivelul sinapselor de funcția circuitului neuronal care determină comportamente bine cronometrate. Proiectele din cadrul laboratorului includ dezvoltarea microscopiei, utilizarea patch-clamp-ului și a imagisticii dinamice cu doi fotoni în felii de creier acut, imagistica de super-rezoluție a complexelor macromoleculare sinaptice, imagistica cu acces aleatoriu de mare viteză cu 2 fotoni a activității populației neuronale și înregistrări cu o singură unitate folosind sonde Neuropixels de mare densitate la șoareci treji care se comportă. Se utilizează metode statistice și numerice pentru a adapta seturile de date la ipoteze formalizate matematic. 
Figura 1. Diversitatea sinapsei MF-GC. Curenți sinaptici medii pentru cinci tipuri de sinapse (grupuri) ca răspuns la stimuli de tren de 100 Hz care arată amplitudini diverse și plasticitate pe termen scurt. 
Figura 2. Simularea pauzelor PC în timpul condiționării ochiului-papucă. a) Schema condiționării ochiului-papucă. CS: stimul condiționat (roșu). US: stimul necondiționat (violet). După ce a experimentat CS și US livrate la o contingență temporală fixă pe parcursul mai multor încercări, animalul învață să își închidă pleoapa înainte ca US să fie livrat (verde). O depresiune în activitatea PC (albastru) precede închiderea pleoapei (timpul țintă, linie punctată gri). b) Schema modelului ratei cortexului cerebelos. MF sunt clasificate în funcție de tipurile de sinapse din Chabrol et al. 2015. Procentele indică frecvența relativă a grupurilor de MF. Inserții: distribuții ale ratei de ardere pentru diferite grupuri de MF. c) Exemplu de învățare a pleoapelor pe parcursul a 4000 de pași de învățare pentru o întârziere de 200 ms. Linia punctată reprezintă semnalul țintă utilizat în procedura de învățare supravegheată. Fără tranzitorii GC induse de STP, nu poate fi învățată nicio depresiune PC (linia roz). d) Învățarea pleoapei pentru diferite timpi țintă. Culorile diferite indică răspunsurile PC după 4000 de pași de învățare din simulări distincte și timpii țintă corespunzători (linii punctate).
Posturi disponibile: Sunt disponibile poziții de bursă postdoctorală pentru studiul bazei sinaptice a calculelor circuitelor neuronale care stau la baza comportamentelor dependente de cerebel. Am arătat anterior că diversitatea puterii și plasticității sinaptice este importantă pentru codificarea temporală a stimulilor multisenzoriali. Utilizând abordări teoretice (Figura 2), presupunem acum că diversitatea sinaptică este esențială pentru percepția secvențelor temporale de stimuli senzoriali și pentru învățarea temporală. Vom ataca această problemă folosind trei strategii: 1) mecanismele sinaptice și neuronale vor fi explorate folosind abordări imagistice și electrofiziologice în felii de creier acut, 2) modelare computațională și analiză statistică și 3) folosind înregistrări de pixeli neuronali de înaltă densitate și imagistică de ultimă generație cu acces aleatoriu de mare viteză și acces aleatoriu in vivo 2-foton de 2-fotoni de ultimă generație cu reporteri de activitate nou dezvoltați (Ca2+ și neurotransmițător), instrumente ideale pentru înregistrarea vârfurilor de înaltă frecvență și a activității sinaptice a neuronilor cerebeloși. Simplitatea conectivității corticale cerebeloase se pretează la înregistrarea de la fiecare dintre cei cinci neuroni principali pentru a testa în mod direct predicțiile modelului de rețea cu privire la calculele pe care le poate efectua circuitul. Acceptăm candidați pentru fiecare abordare (in situ, in vivo și computațională). Astfel, candidații ar trebui să aibă experiență anterioară în electrofiziologie, imagistică sau înregistrări in vivo la animale care se comportă în stare de veghe, precum și o bună stăpânire a analizei semnalelor. Laboratorul este multidisciplinar, cu neurofiziologi in situ și in vivo, fizicieni (optică) și neuroștiințiști teoreticieni care lucrează într-un mediu extrem de colaborativ. Dacă sunteți interesat, vă rugăm să trimiteți un CV și o scrisoare de motivație la [email protected].