# name
Dynamics of spontaneous activity in the cerebral cortex across brain states

# metadata.dc.contributor.other[].value
Universitat de Barcelona. Facultat de Medicina

# metadata.dc.description.abstract[].value
[spa] La actividad espontánea en la corteza cerebral cambia en diferentes estados cerebrales. Durante estados desincronizados (e.g. estado de vigilia, sueño MOR), las poblaciones de neuronas en los potenciales de acción en una manera aparentemente estocástica y no correlacionada. Por el contrario, durante estados sincronizados (e.g. sueño de ondas lentas, anestesia) las neuronas corticales muestran la alternancia entre periodos de reposo (DOWN) y los períodos de actividad (UP) de manera coherente a través de las capas corticales. En los últimos años, ha emergido la visión de que los estados cerebrales no están definidos en categorías discretas, sino que forman un continuo de estados posibles. En esta tesis, nos dirigimos a tres preguntas principales con respecto a este fenómeno: ¿Cómo es la actividad oscilatoria a altas frecuencias (10-100 Hz) distribuída a través de las capas de la neocorteza durante los períodos UP? ¿Cuáles son los mecanismos que subyacen a la dinámica UP y DOWN en el neocórtex in vivo? ¿Cómo se determinan los estados cerebrales estadísticas de actividad espontánea cortical? En primer lugar, analizamos registros de potencial de campo local en la corteza visual in vivo y caracterizamos el perfil laminar de actividad oscilatoria rápida durante los estados UP, que mostraron en general propiedades espectrales similares a través de las distintas capas, pero generadas de forma independiente en dos compartimentos distintos determinados por capas corticales superficiales y profundas. Con el fin de explorar si este perfil laminar de la actividad oscilatoria rápida es generada intrínsecamente por los circuitos corticales o por inputs externos, se realizaron registros de potencial de campo local en rebanadas corticales espontáneamente activas in vitro. Mediante la manipulación farmacológica in vitro, se concluyó que la excitabilidad neuronal puede controlar los acoplamientos entre capas y dinámica oscilatoria en los circuitos corticales. En segundo lugar, realizamos un análisis cuantitativo de la dinámica UP y DOWN in vivo mediante el análisis de registros corticales múltiples de una sola unidad durante estados sincronizados. El punto de vista clásico sobre las causas de esta dinámica durante los estados sincronizados implica un mecanismo de "fatiga" o proceso de adaptación (e.g. adaptación de frecuencia disparo o depresión sináptica), pero los resultados que observamos resultan inconsistentes con un papel dominante de este mecanismo. Utilizando un enfoque de modelado de baja dimensión, propusimos un modelo que muestra dinámica UP y DOWN, en la que biestabilidad se puede conseguir a tasas de descarga arbitrariamente bajas. Con este modelo hemos explorado el papel y la interacción de la adaptación y las fluctuaciones externas en la conformación de las estadísticas de la dinámica del estado UP y DOWN, y determinamos un régimen de adaptación débil pero con fluctuaciones fuertes es necesario para reproducir cualitativamente la estadística de los datos experimentales. Por último, transiciones espontáneas entre estados sincronizados (con la dinámica del estado UP y DOWN) y estados desincronizados (con los períodos DOWN esporádicos o ausentes) son observables bajo la influencia del anestésico uretano, y estas transiciones se asemejan a las observadas a partir de ondas lentas de los estados de sueño REM. Investigando registros múltiples de una sola unidad durante estas transiciones, encontramos que la estadísticas de la dinámica UP y DOWN está determinada en gran medida por el estado del cerebro de forma continua, de manera consistente a través de experimentos y áreas corticales. Esto limita los posibles mecanismos corticales modulados durante las transiciones entre estados desincronizados y sincronizados, tal como lo revela el uso de un modelo de baja dimensión.

# metadata.dc.description.abstract[].value
[eng] Spontaneous activity in the cerebral cortex changes in different brain states. During desynchronized brain states (e.g. wakefulness, REM sleep), populations of neurons in the cerebral cortex fire action potentials in a stochastic and uncorrelated manner. In contrast, during synchronized states (e.g. slowwave sleep, anesthesia) cortical neurons display the alternation between quiescent periods (DOWN) and periods of spiking activity (UP) coherently across cortical layers. In recent years, the view has emerged that brain states are not defined in discrete categories, but rather form a continuum of possible states. In this thesis, we address three main questions regarding this phenomenon: How is the oscillatory activity at high frequencies (10-100 Hz) distributed across the cortical laminae during UP states? What are the mechanisms underlying UP and DOWN dynamics in neocortex in vivo? How do brain states shape the statistics of cortical spontaneous activity? First, we analyzed laminar local field potential recordings of spontaneous activity in the visual cortex in vivo and characterized the laminar profile of fast oscillatory activity present during UP states, which showed overall similar spectral properties across layers but were generated independently in two different compartments determined by superficial and deep cortical layers. In order to explore whether this laminar profile of fast oscillatory activity was generated intrinsically by cortical circuitry or by external inputs, we performed simultaneous local field potential recordings in spontaneously active cortical slices in vitro. By manipulating the slices pharmacologically, we concluded that neural excitability can control inter-laminar couplings and oscillatory dynamics in cortical circuits. Second, we made a quantitative analysis of UP and DOWN dynamics in vivo by analyzing multiple single-unit cortical recordings during synchronized states. The classic view about what causes cortical UP and DOWN dynamics during synchronized states implicates a "fatigue" or adaptation process (such as spike frequency adaptation or synaptic depression), but our results were inconsistent with a dominant role for this mechanism. Using a low dimensional modeling approach, we proposed a rate model that displays UP and DOWN dynamics, in which bistability can be obtained at arbitrarily low rates. With this model we explored the role and interplay of adaptation and external fluctuations in shaping the statistics of UP and DOWN state dynamics, and determined that a regime of weak adaptation and strong fluctuations is necessary to qualitatively reproduce the statistical features of the experimental data. Finally, we studied the impact of brain states in cortical dynamics. Under urethane anesthesia, spontaneous transitions between synchronized states (with UP and DOWN state dynamics) and desynchronized states (with sporadic or absent DOWN states) are observable, and these transitions resemble those observed from slow-wave to REM sleep states. Investigating multiple single-unit recordings during these transitions, we found that the statistics of UP and DOWN states are largely determined by the brain state in a continuous manner, consistently across experiments and cortical areas. This constrains the possible cortical mechanisms modulated during transitions between desynchronized and synchronized states, as revealed in a low-dimensional firing rate network model.

# metadata.dc.title[].value
Dynamics of spontaneous activity in the cerebral cortex across brain states