Autor/autores:
Paul E C Mertens, Pietro Marchesi, Thijs R Ruikes...(et.al)
Las neuronas en la corteza visual primaria (V1) pueden no solo señalar la entrada visual actual, sino también información contextual relevante, como la expectativa de recompensa y la posición espacial del sujeto. Tales representaciones contextuales no necesitan estar restringidas a V1 sino que podrían participar en un mapeo coherente a lo largo de las cortezas se...
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Las neuronas en la corteza visual primaria (V1) pueden no solo señalar la entrada visual actual, sino también información contextual relevante, como la expectativa de recompensa y la posición espacial del sujeto. Tales representaciones contextuales no necesitan estar restringidas a V1 sino que podrían participar en un mapeo coherente a lo largo de las cortezas sensoriales.
Aquí, mostramos que la actividad de picos representa coherentemente un mapeo específico de ubicación a través de la corteza auditiva (AC) y la corteza visual secundaria lateral (V2L) de ratas que se mueven libremente involucradas en una tarea de detección sensorial en un laberinto de figura 8. La actividad de una sola unidad de ambas áreas mostró amplias similitudes en términos de distribución espacial, confiabilidad y codificación de posición.
Es importante destacar que las reconstrucciones de la posición del sujeto basadas en la actividad de picos mostraron errores de decodificación que se correlacionaron entre áreas. Además, encontramos que la dirección de la cabeza, pero no la velocidad locomotora o la velocidad angular de la cabeza, era un determinante importante de la actividad en AC y V2L. Por el contrario, las variables relacionadas con las claves sensoriales de la tarea o con la corrección del ensayo y la recompensa no se codificaron marcadamente en AC y V2L.
Concluimos que las cortezas sensoriales participan en representaciones coherentes y multimodales de la ubicación sensorial específica del sujeto. Estos pueden proporcionar un marco de referencia común para los procesos motores y sensoriales corticales distribuidos y pueden apoyar el procesamiento predictivo intermodal.
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