Durante varias décadas la doctrina neuronal que establece que la neurona es la unidad anatómica y funcional del sistema nervioso ha predominado en las neurociencias. Sin embargo, nuevos métodos que han permitido el registro simultáneo de poblaciones neuronales han revelado que la actividad de una neurona sólo tiene sentido en relación con otras células del tejido nervioso (Yuste, 2015). Por tanto la función de los circuitos cerebrales está determinada por la conectividad y la actividad funcional de microcircuitos neuronales y no sólo de neuronas individuales (Carrillo-Reid et al., 2017).
Un microcircuito neuronal está definido por un grupo específico de neuronas con actividad coordinada (Hebb, 1949). De esta manera, los microcircuitos neuronales podrían estar a cargo de diversas funciones del cerebro, como la codificación de estímulos sensoriales, la memoria, el aprendizaje, o la ejecución de diversos programas motores (Carrillo-Reid et al., 2015; Harris et al., 2011; Harris et al., 2003; Harvey et al., 2012; Liu et al., 2012; Carrillo-Reid, 2022).
A pesar de que las propiedades individuales de diversos tipos de neuronas han sido estudiadas exhaustivamente el enfoque dirigido a la caracterización de la actividad de una sola neurona no ha sido suficiente para dar cuenta de la actividad cerebral global (Garcia-Munoz et al., 2010; Yuste, 2015).
En la actualidad, el avance tecnológico ha brindado la oportunidad de estudiar la dinámica de diversas poblaciones neuronales con alta resolución espacial (Yuste and Katz, 1991). Aunado a ello, para buscar vínculos causales entre la actividad de poblaciones neuronales y el aprendizaje de diversas tareas o la ejecución de conductas se han desarrollado herramientas como la optogenética (Berndt et al., 2011; Bernstein and Boyden, 2011; Boyden et al., 2005; Packer et al., 2012; Prakash et al., 2012), que permite la manipulación precisa de neuronas por medio de luz. En experimentos recientes, la expresión de opsinas en neuronas específicas ha sido utilizada para demostrar el sustrato de memorias específicas (Liu et al., 2012). También ha sido demostrado en la corteza visual que la actividad coordinada de ensambles neuronales puede representar las propiedades espaciales y temporales de diversos estímulos visuales (Carrillo-Reid et al., 2015; Miller et al., 2014; Ohki et al., 2005; Ohki and Reid, 2007) mientras que en cortezas motoras, la actividad de ensambles neuronales está relacionada con la ejecución de movimientos (Peters et al., 2014).

1. De la doctrina de neuronas individuales a la doctrina de ensambles neuronales. 3 horas. 6 febrero 2025.
2. Circuitos canónicos. 3 horas. 13 febrero 2025.
3. Engramas y la búsqueda de la memoria. 3 horas. 20 febrero 2025.
4. Propiedades intrínsecas y propiedades sinápticas de redes neuronales biológicas. 3 horas. 27 febrero 2025.
5. La naturaleza de las representaciones mentales. 3 horas. 6 marzo 2025.
6. Redes neuronales recurrentes. 3 horas. 13 marzo 2025.
7. Álgebra lineal aplicada al estudio de ensambles neuronales. 3 horas. 20 marzo 2025.
8. Microscopía de doble fotón. 3 horas. 27 marzo 2025.
9. Registro y manipulación de ensambles neuronales in vivo. 3 horas. 3 abril 2025.
10. Causalidad de ensambles neuronales. 3 horas. 10 abril 2025.
11. Presentación de proyectos I. 3 horas. 24 abril 2025.
12. Presentación de proyectos II. 3 horas. 8 mayo 2025.
13. Examen. 2 horas. 22 mayo 2025.

Artículos:
Carrillo-Reid L. (2022). Neuronal ensembles in memory processes. Seminars in Cell and Developmental Biology. 125:136-143.
Carrillo-Reid L and Yuste R. (2020). Playing the piano with the cortex: Role of neuronal ensembles in perception and behavior. Current Opinion in Neurobiology. 64:89-95.
Carrillo-Reid L, Han S, Yang W, Akrouh A, Yuste R. (2019). Controlling Visually Guided Behavior by Holographic Recalling of Cortical Ensembles. Cell, 178:447-457 e445.
Carrillo-Reid, L., Miller, J.E., Hamm, J.P., Jackson, J., and Yuste, R. (2015). Endogenous Sequential Cortical Activity Evoked by Visual Stimuli. J Neurosci 35, 8813-8828.
Carrillo-Reid, L., Yang, W., Bando, Y., Peterka, D.S., and Yuste, R. (2016). Imprinting and recalling cortical ensembles. Science 353, 691-694.
Carrillo-Reid, L., Yang, W., Kang Miller, J.E., Peterka, D.S., and Yuste, R. (2017). Imaging and Optically Manipulating Neuronal Ensembles. Annu Rev Biophys.
Omar Jáidar, Luis Carrillo‐Reid, Yoko Nakano, Violeta Gisselle Lopez‐Huerta, Arturo Hernandez‐Cruz, José Bargas, Marianela Garcia‐Munoz, Gordon William Arbuthnott. (2019). Synchronized activation of striatal direct and indirect pathways underlies the behavior in unilateral dopamine-depleted mice. Eur. J Neurosci.
Miller, J.E., Ayzenshtat, I., Carrillo-Reid, L., and Yuste, R. (2014). Visual stimuli recruit intrinsically generated cortical ensembles. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 111, E4053-4061.
Packer, A.M., Russell, L.E., Dalgleish, H.W., and Hausser, M. (2015). Simultaneous all-optical manipulation and recording of neural circuit activity with cellular resolution in vivo. Nat Methods 12, 140-146.
Peters, A.J., Chen, S.X., and Komiyama, T. (2014). Emergence of reproducible spatiotemporal activity during motor learning. Nature 510, 263-267.
Rickgauer, J.P., Deisseroth, K., and Tank, D.W. (2014). Simultaneous cellular-resolution optical perturbation and imaging of place cell firing fields. Nat Neurosci 17, 1816-1824.
Yang, W., Carrillo-Reid, L., Bando, Y., Peterka, D.S., and Yuste, R. (2018). Simultaneous two-photon optogenetics and imaging of cortical circuits in three dimensions. Elife 7.
Yang, W., Miller, J.E., Carrillo-Reid, L., Pnevmatikakis, E., Paninski, L., Yuste, R., and Peterka, D.S. (2016). Simultaneous Multi-plane Imaging of Neural Circuits. Neuron 89, 269-284.
Yuste, R. (2015). From the neuron doctrine to neural networks. Nat Rev Neurosci 16, 487-497.

Libros:
Identification, characterization, and manipulation of neuronal ensembles. Neuromethods, vol 215. Carrillo-Reid, L. (eds) New York, NY. ISBN 978-1-0716-4207-8

El curso está abierto para todos los niveles de posgrado por lo cual no se necesitan conocimientos previos.
Es requisito ponerse en contacto con el responsable antes de inscribir el curso.

Observaciones sobre la evaluación:

Presentación de artículos (15%). Notas: Al inicio de cada clase se presentarán artículos relacionados con el tema de esa sesión. Se evaluará que los alumnos hayan comprendido lo siguiente:
1. La pregunta principal del artículo (25%).
2. Técnicas usadas para contestar la pregunta (25%).
3. Resultados experimentales (25%).
4. Conclusiones (25%).
Cada alumno presentará 5 artículos durante todo el curso.

Proyecto (10%). Notas: Exposición de 5 minutos sobre un tema relacionado con el curso. Se calificará que la exposición contenga claramente los siguientes puntos:
1. Contexto para audiencia no especializada (12.5%).
2. Pregunta científica (12.5%).
3. Explicación de la pregunta científica (12.5%).
4. Lo que se sabe del tema (12.5%).
5. Técnicas utilizadas (12.5%).
6. Explicación de las técnicas para audiencia no especializada (12.5%).
7. Discusión y conclusiones (12.5%).
8. Importancia y aplicaciones del proyecto (12.5%).