Análisis de la dinámica de los modelos neuronales de toma de decisiones (2017)
El objetivo de este trabajo es el análisis dinámico de procesos de toma de decisiones en redes neuronales biológicas entre dos alternativas, haciendo uso de simulaciones computacionales de modelos deterministas no lineales de las redes neuronales comprometidas. Inicialmente, se propone y analiza la dinámica de una red neuronal atractora básica que da soporte a un proceso de toma de decisiones. Posteriormente, tomando como sujeto de estudio experimental el ratón macho, se utiliza esta red neuronal para proponer dos posibles circuitos sinápticos que ayuden a entender como decide bajo estimulación artificial frente a un intruso. El primero controla los comportamientos sociales entre montada/apareamiento y ataque. El segundo controla los comportamientos sociales de montada/apareamiento y ataque además de un comportamiento no social como el acicalamiento. Los resultados obtenidos en la dinámica emergente de los modelos propuestos corresponden con precisión con los comportamientos y conductas registradas bajo estimulación natural y artificial en protocolos experimentales con roedores. Finalmente, se propone un modelo para una red neuronal de toma de decisiones que despliega diferentes modos de decisión y la posibilidad de transiciones entre ellos debido a una red neuronal externa