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'computational cognitive modeling' 에 대한 통합검색결과 5건입니다.

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Therapeutic effects of a novel electrode for transcranial direct current stimulation in ischemic stroke mice
- Theranostics Published 2024-1-21, 14 (4) | https://doi.org/10.7150/thno.90779
- 2024.01
- 의약학
- 이병욱(Stanford University)
Optogenetic stimulation of anterior insular cortex neurons in male rats reveals causal mechanisms underlying suppression of the default mode network b
- Nat. Commun. 2023 Feb 16;14(1):866 | https://doi.org/10.1038/s41467-023-36616-8
- 2023.02
임숙빈

University of Chicago

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 뇌를 구성하는 주된 세포인 neuron은 평균 7000개의 synapse로 연결되어 network을 형성하고 있습니다. 이런 neural network은 고정 되어 있는 것이 아니라 변화 가능하며, 특히 neuron에 가해진 자극에 의해 생기는 synaptic connection의 변화, 즉 synaptic plasticity에 의한 neural network의 변화는 기억, 학습, 유연한 control등에 중요한 역할을 합니다. 이번 일에서 우리는 computational model과 깨어있는 동물에서 얻어진 data를 융합하여, visual long term memory의 기저가 되는 synaptic plasticity의 form을 이끌어 냈습니다. 이 연구는 깨어있는 동물에서 synaptic plasticity를 직접 연구하기 힘든 기존의 실험을 보완하고, 동시에 synaptic plasticity의 이론적으로만 제시되었던 현상을 보였습니다. 뿐만 아니라 논문에서 보여진 방법은 다양한 실험에도 적용, 확장이 가능하여, 깨어있는 동물에서 synaptic plasticity의 많은 연구에 토대가 될 것으로 생각합니다. 2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다. 제가 2012년부터 2015년까지 박사 후 연구 과정에 있었던 University of Chicago는 cellular, molecular neurobiology부터 systems, developmental neuroscience까지 다양한 분야의 연구가 진행되고 있습니다. 최근에는 Departments of Neurobiology, Psychology, Computer Science 등 여러 분야에 퍼져 있는 neuroscience를 하나로 묶는 Grossman Institute of Neuroscience를 발족하였고, computational neuroscience program을 확장하는 등 뇌과학 연구에 많은 지원을 하고 있습니다. 3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람 계산 뇌과학은 여러 experimental data를 통합하고, mathematical modeling을 통해 기저에 깔린 원리를 제시하는 학문으로, 복잡한 뇌의 활동을 이해하기 위해 필수적입니다. 그리고 뇌에서 일어나는 다양한 spatial scale의 interaction과 다양한 temporal scale의 정보처리는 수학, 물리학적으로도 재미있는 주제입니다. 개인적으로 기억이나 학습 등의 cognitive function은 철학적인 질문과도 맞닿아 있어 계속 연구하고 싶은 주제입니다. 4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면? 뇌과학은 실험과 이론, 여러 다른
- Nat. Neurosci.
- 2015.11.23
- 양성구(University of Maryland School of Medicine)
- 양성칠(University of California, San Francisco)
Interlamellar CA1 network in the hippocampus
- Proc. Natl. Acad. Sci. USA August 19, 2014 | doi: 10.1073/pnas.1405468111
- 2014.08
- 바이오·의료융합
임숙빈

University of California, Davis, 현 University of Chicago

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 뇌를 구성하는 주된 세포인 neuron은 평균 7000개의 synapse로 연결되어 network을 형성하고, 이런 방대한 연결고리는 perception, attention, 그리고 memory 등의 cognitive function을 가능하게 합니다. 이런 network interaction은 실시간 정보처리에 관련된, 수 초 동안 지속되는 short-term memory에도 중요하게 생각되어 왔지만, 정확한 mechanism은 아직 밝혀지지 않았습니다. 평균 neuron이 정보를 유지할 수 있는 시간(a few tens of milliseconds)의 적어도 10배에서 몇 백배에 해당하는 긴 시간동안 정보를 유지하기 위해서 이전의 model들은 network interaction이 neuron들 간의 positive feedback을 형성한다고 제안했습니다. 이런 positive feedback을 통해 neuron들은 일시적인 자극이 사라진 이후에도 서로 신호를 주고 받으며 오랫동안 정보를 유지한다고 생각되어 왔습니다. 하지만 이런 positive feedback model들은 cellular death나 attention, 혹은 reward에 의한 synaptic change등의 변화에 불안정하다는 약점을 가지고 있습니다. 우리는 이번 논문에서 기존의 model과는 다른, positive feedback (excitation)과 negative feedback (inhibition)의 상호작용을 바탕으로 하는short-term memory circuit을 제시했습니다. 여기서 synaptic interaction은 thermostat이 목표 온도에서 벗어나는 것을 감지해 냉난방을 조절하듯 memory drift를 감지하고 정정하는 corrective feedback control을 바탕으로 하고 있습니다. 이 새로운 memory circuit은 positive feedback model과 달리 perturbation에 대해 안정적이며, 기존의 model이 설명할 수 없었던 여러 experimental physiology와 일치하는 장점을 가지고 있습니다. 2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다. 제가 2009년부터 2012년까지 박사 후 연구 과정에 있었던 University of California, Davis의 Center for neuroscience는 cellular, molecular neurobiology부터 systems, developmental neuroscience까지 다양한 분야의 연구가 진행되고 있습니다. 그 중 제가 속했던 computational neuroscience group은 물리, 수학 등의 배경지식을 바탕으로 motor control과 working memory의 기저인 network interaction의 연구에 중점으로 두고 있습니다. UC Davis는
- Nat. Neurosci.
- 2013.09.02

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