[ca] La memòria de treball, la capacitat de mantenir i manipular informació a la nostra ment quan ja no està disponible a l'entorn, és una funció central de la nostra capacitat cognitiva. Un dels correlats neuronals més importants d'aquesta funció són les anomenades neurones persistents, que responen selectivament a l'estimulació sensorial i mantenen la seva activitat pronunciada fins i tot després d'eliminació de l'estímul. Aquest fenomen, observat amb més freqüència a l'escorça prefrontal, ha estat descrit amb èxit mitjançant models de xarxes neuronals amb dinàmica d'atractor. Tot i això, només unes poques de les neurones involucrades en tasques de memòria de treball tenen activitat persistent. A més, l'anàlisi dels registres experimentals a nivell de població revela que el codi experimenta un canvi entre la presentació de l'estímul i l'època de retenció, cosa que no és compatible amb un codi que només depèn de cèl·lules persistents establement actives . Aquesta troballa ha motivat la proposta de mecanismes alternatius, però els models computacionals actuals que expliquen la dinàmica no inclouen èpoques estables o no proporcionen una interpretació mecanística clara. En aquesta tesi, utilitzem anàlisi de dades estadístiques i modelatge de xarxes neuronals per investigar si subpoblacions neuronals especialitzades subjauen als codis de memòria de treball estables i dinàmics. Primer, investiguem la connexió entre la dinàmica observada al codi de la memòria de treball i l'estructura funcional dels circuits prefrontals. Analitzem registres prefrontals de micos macacos i observem que la selectivitat no es distribueix aleatòriament entre les neurones. L'estructure o no aleatoritat de la distribució de selectivitat està relacionada amb subpoblacions funcionals amb activitats dispars que explica la transició de dinàmic a estable al codi de la memòria de treball. En segon lloc, desenvolupem un model computacional que representa tres subpoblacions funcionals com a xarxes d'atractors que funcionen en diferents règims dinàmics. El model il·lustra com l'estructura de subpoblacions, que implica diferents neurones actives a les diferents èpoques d'una tasca, està directament relacionada amb la transició dinàmica al codi. A més, mostrem com l'arquitectura de tres xarxes es pot ampliar fàcilment per tenir en compte característiques addicionals, com ara activitat de rampa i períodes de retenció variables. En tercer lloc, les nostres xarxes basades en subpoblacions tenen lavantatge funcional de ser robustes contra estímuls distractors. El model captura la vulnerabilitat observada experimentalment als distractors que es presenten poc després de l'eliminació de l'estímul. A més, prediu que la retroalimentació "de dalt a baix" (top-down) millora la solidesa de la xarxa en general. En resum, mostrem com la presència de subpoblacions funcionals a l'escorça prefrontal pot estar relacionada amb la transició dinàmica a estable en el codi de la memòria de treball i amb més capacitat per filtrar estímuls distractors. En conclusió, el nostre treball reconcilia la dinàmica d'atractors amb els canvis dinàmics observats en el codi, suggerint encara que la dinàmica dels atractors és essencial per a la memòria de treball.

[es] La memoria de trabajo, la capacidad de mantener y manipular información en nuestra mente cuando ya no está disponible en el entorno, es una función central de la nuestra capacidad cognitiva. Uno de los correlatos neuronales más importantes de esta función son las llamadas neuronas persistentes, que responden selectivamente a la estimulación sensorial y mantienen su mayor actividad incluso después de eliminar el estímulo. Este fenómeno, observado con mayor frecuencia en la corteza prefrontal, ha sido descrito con éxito mediante modelos de redes neuronales con dinámica de atractor. Sin embargo, sólo unas pocas de las neuronas involucradas en tareas de memoria de trabajo tienen actividad persistente. Además, el análisis de los registros experimentales a nivel de población revela que el código sufre un cambio entre la presentación del estímulo y las época de retención, lo que no es compatible con un código de memoria de trabajo que solo depende de células persistentes establemente activas. Este hallazgo ha motivado la propuesta de mecanismos alternativos, pero los modelos computacionales actuales que explican la dinámica no incluyen épocas estables o no proporcionan una interpretación mecanística clara. En esta tesis, utilizamos análisis de datos estadísticos y modelado de redes neuronales para investigar si subpoblaciones neuronales especializadas subyacen a los códigos de memoria de trabajo estables y dinámicos. Primero, investigamos la conexión entre la dinámica observada en el código de la memoria de trabajo y la estructura funcional de los circuitos prefrontales. Analizamos registros prefrontales de monos macacos y observamos que la selectividad no se distribuye aleatoriamente entre las neuronas. La estructure o no aleatoridad de la distribución de selectividad está relacionada con subpoblaciones funcionales con actividades dispares que explica la transición de dinámico a estable en el código de la memoria de trabajo. En segundo lugar, desarrollamos un modelo computacional que representa tres subpoblaciones funcionales como redes de atractores que funcionan en diferentes regímenes dinámicos. El modelo ilustra cómo la estructura de subpoblaciones, que implica diferentes neuronas activas en las diferentes épocas de una tarea , está directamente relacionada con la transición dinámica en el código. Además, mostramos cómo la arquitectura de tres redes se puede ampliar fácilmente para tener en cuenta características adicionales, como actividad de rampa y períodos de retención variables. En tercer lugar, nuestras redes basadas en subpoblaciones tienen la ventaja funcional de ser robustas contra estímulos distractores. El modelo captura la vulnerabilidad observada experimentalmente a los distractores que se presentan poco después de la eliminación del estímulo. Además, predice que la retroalimentación "de arriba hacia abajo" (top-down) mejora la solidez de la red en general. En resumen, mostramos cómo la presencia de subpoblaciones funcionales en la corteza prefrontal puede estar relacionada con la transición dinámica a estable en el código de la memoria de trabajo y con una mayor capacidad para filtrar estímulos distractores. En conclusión, nuestro trabajo reconcilia la dinámica de atractores con los cambios dinámicos observados en el código, sugiriendo aún que la dinámica de atractores es esencial para la memoria de trabajo.