Login
 Forum
 
 
Thesis topic proposal
 
Tamás Freund
Komplex dinamika és alapvető számítások agykérgi idegsejtekben és neuronhálózatokban

THESIS TOPIC PROPOSAL

Institute: Pázmány Péter Catholic University, Budapest
biology
Roska Tamás Doctoral School of Sciences and Technology

Thesis supervisor: Szabolcs Káli
co-supervisor: Tamás Freund
Location of studies: Magyar Tudományos Akadémia Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet
Abbreviation of location of studies: KOKI


Description of the research topic:

A cél annak megértése, hogy az egyes agykérgi idegsejtek, illetve a belőlük felépülő neuronhálózatok milyen alapvető számítások elvégzésére képesek.

Az idegsejtekről ma már tudjuk, hogy nyúlványaik (dendritjeik, ill. axonjaik) nemlineáris helyi válaszokra képesek, ami potenciálisan összetett lokális számítások elvégzését teszi lehetővé, de ezeknek a számításoknak a mibenléte és idegrendszeri funkciója jelenleg nem ismert. A sejtek anatómiailag és biofizikailag részletes modelljeinek segítségével megvizsgálhatjuk azt, hogy a dendritekben megfigyelt legfontosabb nemlineáris válaszok (a különféle dendritikus akciós potenciálok) milyen feltételek mellett alakulhatnak ki, a serkentő és gátló szinaptikus bemenetek milyen tér- és időbeli mintázataival válthatók ki, egymással hogyan hatnak kölcsön, illetve végeredményben hogyan módosítják az idegsejtek által megvalósított input-output transzformációt. Legalább ilyen izgalmas kérdés azonban az is, hogy képesek vagyunk-e az anatómiailag és biofizikailag részletes leírásnál egyszerűbb (akár teljesen absztrakt) modellekkel leírni az idegsejt által végrehajtott, a bemenetek tér- és időbeli mintázatán értelmezett számításokat, illetve hogy hogyan lehet adott mérési adatokra támaszkodva létrehozni azt az optimális komplexitású és optimálisan behangolt paraméterekkel rendelkező sejtmodellt, amely várhatóan a lehető legpontosabban írja le a sejt válaszát eddig nem vizsgált bemenetekre.

A hálózatok esetében biofizikailag részletes, ill. egyszerűsített idegsejt-modellekből felépített hálózatok szimulációjával és elméleti analízisével vizsgáljuk, hogy a legfontosabb (serkentő és gátló) idegsejttípusok miként járulnak hozzá a hálózat emergens dinamikájához, az információ hatékony reprezentációjához, valamint a tanuláshoz. Ezen keresztül szeretnénk megérteni a neurális működés ezen három fő pillére (dinamika – kódolás – tanulás) közötti alapvető összefüggéseket. Kíváncsiak vagyunk arra is, hogy a megfelelő sejt- és hálózati paraméterek működés közben történő áthangolásával hogyan képes az agy egyazon hálózatban több különböző típusú dinamikát (pl. oszcillációkat és tranziens szinkron állapotokat), és ezen keresztül különböző funkciókat (pl. emléknyomok tárolását és előhívását) megvalósítani, illetve hogyan vezethet ezen paraméterek elhangolódása különböző patológiás állapotokhoz (pl. epilepsziás rohamokhoz).

Az MTA KOKI kísérleti munkacsoportjaival való együttműködések segítséget nyújtanak a modellek felépítésében, és az eredményül kapott predikciók tesztelését is lehetővé teszik.

Required language skills: angol
Further requirements: 
erős matematikai háttér, programozási gyakorlat

Number of students who can be accepted: 2

Deadline for application: 2017-05-31

 
All rights reserved © 2007, Hungarian Doctoral Council. Doctoral Council registration number at commissioner for data protection: 02003/0001. Program version: 1.2318 ( 2016. XI. 26. )