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Shervin Safavi
Author with expertise in Neuronal Oscillations in Cortical Networks
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Decoding the contents of consciousness from prefrontal ensembles

Vishal Kapoor et al.Jan 28, 2020
ABSTRACT Multiple theories attribute to the primate prefrontal cortex a critical role in conscious perception. However, opposing views caution that prefrontal activity could reflect other cognitive variables during paradigms investigating consciousness, such as decision-making, monitoring and motor reports. To resolve this ongoing debate, we recorded from prefrontal ensembles of macaque monkeys during a no-report paradigm of binocular rivalry that instigates internally driven transitions in conscious perception. We could decode the contents of consciousness from prefrontal ensemble activity during binocular rivalry with an accuracy similar to when these stimuli were presented without competition. Oculomotor signals, used to infer conscious content, were not the only source of these representations since visual input could be significantly decoded when eye movements were suppressed. Our results suggest that the collective dynamics of prefrontal cortex populations reflect internally generated changes in the content of consciousness during multistable perception. One sentence summary Neural correlates of conscious perception can be detected and perceptual contents can be reliably decoded from the spiking activity of prefrontal populations.
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Bistability of prefrontal states gates access to consciousness

Abhilash Dwarakanath et al.Jan 30, 2020
Summary Access of sensory information to consciousness is thought to be mediated through ignition of neural activity in the prefrontal cortex (PFC). Ignition occurs once activity elicited by sensory input crosses a threshold, which has been shown to depend on brain state fluctuations. However, the neural correlates of fluctuations and their interaction with the neural representations of conscious contents within the PFC remain largely unknown. To understand the role of prefrontal state fluctuations in conscious access, we combined multielectrode intracortical recordings with a no-report binocular rivalry (BR) paradigm that induces spontaneously-driven changes in conscious perception. During BR, antagonistic coupling of two prefrontal states, characterised by dominance of low frequency (1-9Hz) or beta (20-40Hz) local field potentials (LFP), reflect competition between two states of visual consciousness; perceptual update and stability, respectively. Low frequency perisynaptic bursts precede spontaneous transitions in conscious perception, signalling upcoming perceptual update of conscious content. We therefore show that it is a global cortical state that seems to drive internal switches, rather than the spiking activity of selective neuronal ensembles, which subsequently, only report the active percept. Beta band bursts were found to be correlated with periods of stable conscious perception, and selectively synchronised the neural ensemble coding for the consciously perceived stimulus. Similar ongoing fluctuations in the LFPs, with dynamics resembling the distribution of perceptual dominance periods during BR, dominated the prefrontal cortex during resting-state, thus pointing to their default, endogenous nature. Our results suggest that the two modes of conscious perception: perceptual update, and stability, can be associated with distinct prefrontal cortical states.
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Uncovering the Organization of Neural Circuits with Generalized Phase Locking Analysis

Shervin Safavi et al.Dec 10, 2020
Abstract Despite the considerable progress of in vivo neural recording techniques, inferring the biophysical mechanisms underlying large scale coordination of brain activity from neural data remains challenging. One obstacle is the difficulty to link high dimensional functional connectivity measures to mechanistic models of network activity. We address this issue by investigating spike-field coupling (SFC) measurements, which quantify the synchronization between, on the one hand, the action potentials produced by neurons, and on the other hand a mesoscopic “field” signals, reflecting subthreshold activities at possibly multiple recording sites. As the number of recording sites gets large, the amount of pairwise SFC measurements becomes overwhelmingly challenging to interpret. We develop Generalized Phase Locking Analysis (GPLA) as a dimensionality reduction of this multivariate SFC. GPLA describes the dominant coupling between field activity and neural ensembles across space and frequencies, thereby providing rich yet interpretable information. In particular, we show that GPLA features are biophysically interpretable when used in conjunction with appropriate network models, such that we can identify the influence of underlying circuit properties on these features. We demonstrate the statistical benefits and interpretability of this approach in various computational models and Utah array recordings. The results suggest that GPLA used jointly with biophysical modeling can help uncover the contribution of recurrent microcircuits to the spatio-temporal dynamics observed in multi-channel experimental recordings.
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Signatures of criticality in efficient coding networks

Shervin Safavi et al.Feb 14, 2023
The critical brain hypothesis states that the brain can benefit from operating close to a second-order phase transition. While it has been shown that several computational aspects of sensory information processing (e. g., sensitivity to input) are optimal in this regime, it is still unclear whether these computational benefits of criticality can be leveraged by neural systems performing behaviorally relevant computations. To address this question, we investigate signatures of criticality in networks optimized to perform efficient encoding of stimuli. We consider a spike-coding network of leaky integrate-and-fire neurons with synaptic transmission delays and input noise. Previously, it was shown that the performance of such networks varies non-monotonically with the noise amplitude. Interestingly, we find that in the vicinity of the optimal noise level for efficient coding, the network dynamics exhibits signatures of criticality, namely, the distribution of avalanche sizes follows a power law. When the noise amplitude is too low or too high for efficient coding, the network appears either super-critical or sub-critical, respectively. Our work suggests that two influential, and previously disparate theories of neural processing optimization – efficient coding, and criticality – may be intimately related.
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Non-monotonic spatial structure of inter-neuronal correlations in prefrontal microcircuits

Shervin Safavi et al.Apr 19, 2017
Correlated fluctuations of single neuron discharges, on a mesoscopic scale, decrease as a function of lateral distance in early sensory cortices, reflecting a rapid spatial decay of lateral connection probability and excitation. However, spatial periodicities in horizontal connectivity and associational input as well as an enhanced probability of lateral excitatory connections in the association cortex could theoretically result in non-monotonic correlation structures. Here we show such a spatially non-monotonic correlation structure, characterized by significantly positive long-range correlations, in the inferior convexity of the macaque prefrontal cortex. This functional connectivity kernel was more pronounced during wakefulness than anesthesia and could be largely attributed to the spatial pattern of correlated variability between functionally similar neurons during structured visual stimulation. These results suggest that the spatial decay of lateral functional connectivity is not a common organizational principle of neocortical microcircuits. A non-monotonic correlation structure could reflect a critical topological feature of prefrontal microcircuits, facilitating their role in integrative processes.