Escalas, modelos y técnicas de simulación en neurociencia computacional

Resumen

En la primera parte de esta tesis, se resume el estado del arte en neurociencia computacional, se especifican las escalas de modelado y se plantean los problemas que surgen en los distintos modelos, La segunda parte presenta a XSim, un simulador de redes neuronales capaz de implementar modelos en una amplia escala de resolución. Este simulador facilita la tarea de construcción, ajuste y análisis de neuronas y redes. En la tercera parte, se presentan tres nuevos modelos con un grado de realismo creciente: un modelo de red estocástica con correlaciones emergentes de largo alcance, un paradigma de integración y disparo con parámetros biológicos, y un modelo multicompartimental de neurona piramidal CA1 del hipocampo. En la cuarta parte, se propone una técnica de análisis de densidad de fuentes de corriente que permite restringir el espacio de parámetros de los modelos multicompartimentales. Esta técnica contribuye también a una correcta interpretación del análisis de los potenciales de campo y las densidades de corriente experimentales.