Temas
En el laboratorio nos interesamos por comprender el GPS de los mamíferos, tanto en cerebros sanos como en aquellos afectadas por enfermedades neurodegenerativas.Las neuronas procesan información siguiendo una lógica muy distinta a la de la computación tradicional. Entender esa lógica ha permitido logros tales como los avances en inteligencia artificial de los últimos años, introduciendo cambios profundos en los más variados aspectos de nuestra vida. Pero todavía queda mucho por descubrir y desarrollar. En el Laboratorio de Fisiología y Algoritmos del Cerebro nos guían dos preguntas íntimamente relacionadas. ¿Cómo son el hardware y el software que utiliza el cerebro para generar memorias nuevas cotidianamente? ¿Cómo representamos el mundo que nos rodea para poder trasladarnos con éxito de un lugar a otro (por ejemplo de casa al trabajo) a través de una jungla de estímulos sensoriales?

Enfoque
Utilizamos electrofisiología . En particular, nos interesa el GPS de los mamíferos, tanto en cerebros sanos como en aquellos afectadas por enfermedades neurodegenerativas.
Utilizamos elecrofisiología y modelado computacional para estudiar cómo procesa información la más avanzada de las computadoras: el cerebro. Registramos actividad eléctrica neuronal, y también técnicas de vanguardia como la optogenética y las imágenes de calcio, que permiten por vía óptica sensar o estimular grandes poblaciones de neuronas. El conjunto de las técnicas que utilizamos se completa con modelado matemático y simulaciones computacionales, lo que configura un espacio de trabajo altamente interdisciplinario.

Avances
Miembros del laboratorio han participado del descubrimiento de algunas de las principales piezas del GPS cerebral: las speed cells (neuronas que codifican la velocidad del movimiento) y las border cells (neuronas que se activan en el perímetro de un ambiente). También propusimos el primer modelo computacional que sugiere cómo el GPS del cerebro puede auto-organizarse a través de la experiencia y el aprendizaje, una línea de investigación que continuamos desarrollando. Finalmente, la actividad del laboratorio tiene un costado aplicado, donde utilizamos técnicas de procesamiento de información inspiradas en el cerebro (machine learning) para abordar el análisis de grandes bases de datos en problemas prácticos provenientes de diversas disciplinas o actividades.