LP
Lucas Pinto
Author with expertise in Neuronal Oscillations in Cortical Networks
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(88% Open Access)
Cited by:
1,112
h-index:
14
/
i10-index:
16
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Fast modulation of visual perception by basal forebrain cholinergic neurons

Lucas Pinto et al.Oct 27, 2013
Cholinergic transmission from the basal forebrain provides neuromodulatory control over brain states such as wakefulness and sleep. Here the authors show that cholinergic input bidirectionally and dynamically modulates cortical processing of sensory inputs and influences visual perception in awake, behaving mice. The basal forebrain provides the primary source of cholinergic input to the cortex, and it has a crucial function in promoting wakefulness and arousal. However, whether rapid changes in basal forebrain neuron spiking in awake animals can dynamically influence sensory perception is unclear. Here we show that basal forebrain cholinergic neurons rapidly regulate cortical activity and visual perception in awake, behaving mice. Optogenetic activation of the cholinergic neurons or their V1 axon terminals improved performance of a visual discrimination task on a trial-by-trial basis. In V1, basal forebrain activation enhanced visual responses and desynchronized neuronal spiking; these changes could partly account for the behavioral improvement. Conversely, optogenetic basal forebrain inactivation decreased behavioral performance, synchronized cortical activity and impaired visual responses, indicating the importance of cholinergic activity in normal visual processing. These results underscore the causal role of basal forebrain cholinergic neurons in fast, bidirectional modulation of cortical processing and sensory perception.
0

Geometry of abstract learned knowledge in the hippocampus

Edward Nieh et al.Jun 16, 2021
Hippocampal neurons encode physical variables1–7 such as space1 or auditory frequency6 in cognitive maps8. In addition, functional magnetic resonance imaging studies in humans have shown that the hippocampus can also encode more abstract, learned variables9–11. However, their integration into existing neural representations of physical variables12,13 is unknown. Here, using two-photon calcium imaging, we show that individual neurons in the dorsal hippocampus jointly encode accumulated evidence with spatial position in mice performing a decision-making task in virtual reality14–16. Nonlinear dimensionality reduction13 showed that population activity was well-described by approximately four to six latent variables, which suggests that neural activity is constrained to a low-dimensional manifold. Within this low-dimensional space, both physical and abstract variables were jointly mapped in an orderly manner, creating a geometric representation that we show is similar across mice. The existence of conjoined cognitive maps suggests that the hippocampus performs a general computation—the creation of task-specific low-dimensional manifolds that contain a geometric representation of learned knowledge. The hippocampus geometrically represents both physical location and abstract variables on a neural manifold in mice performing a decision-making task in virtual reality.
25

Change point estimation by the mouse medial frontal cortex during probabilistic reward learning

Huriye Atilgan et al.May 29, 2022
Summary There are often sudden changes in the state of environment. For a decision maker, accurate prediction and detection of change points are crucial for optimizing performance. Still unclear, however, is whether rodents are simply reactive to reinforcements, or if they can be proactive to estimate future change points during value-based decision making. In this study, we characterize head-fixed mice performing a two-armed bandit task with probabilistic reward reversals. Choice behavior deviates from classic reinforcement learning, but instead suggests a strategy involving belief updating, consistent with the anticipation of change points to exploit the task structure. Excitotoxic lesion and optogenetic inactivation implicate the anterior cingulate and premotor regions of medial frontal cortex. Specifically, over-estimation of hazard rate arises from imbalance across frontal hemispheres during the time window before the choice is made. Collectively, the results demonstrate that mice can capitalize on their knowledge of task regularities, and this estimation of future changes in the environment may be a main computational function of the rodent dorsal medial frontal cortex.
1

Multiple timescales of sensory-evidence accumulation across the dorsal cortex

Lucas Pinto et al.Dec 29, 2020
Abstract Cortical areas seem to form a hierarchy of intrinsic timescales, but whether this is causal to cognitive behavior remains unknown. In particular, decisions requiring the gradual accrual of sensory evidence over time recruit widespread areas across this hierarchy. Here, we causally tested the hypothesis that this recruitment is related to the intrinsic integration timescales of these widespread areas. We trained mice to accumulate evidence over seconds while navigating in virtual reality, and optogenetically silenced the activity of many cortical areas during different brief trial epochs. We found that the inactivation of different areas primarily affected the evidence-accumulation computation per se, rather than other decision-related processes. Specifically, we observed selective changes in the weighting of evidence over time, such that frontal inactivations led to deficits on longer timescales than posterior cortical ones. Likewise, large-scale cortical Ca 2+ activity during task performance displayed different temporal integration windows matching the effects of inactivation. Our findings suggest that distributed cortical areas accumulate evidence by leveraging their hierarchy of intrinsic timescales.
0

An accumulation-of-evidence task using visual pulses for mice navigating in virtual reality

Lucas Pinto et al.Dec 14, 2017
The gradual accumulation of sensory evidence is a crucial component of perceptual decision making, but its neural mechanisms are still poorly understood. Given the wide availability of genetic and optical tools for mice, they can be useful model organisms for the study of these phenomena; however, behavioral tools are largely lacking. Here, we describe a new evidence-accumulation task for head-fixed mice navigating in a virtual reality environment. As they navigate down the stem of a virtual T-maze, they see brief pulses of visual evidence on either side, and retrieve a reward on the arm with the highest number of pulses. The pulses occur randomly with Poisson statistics, yielding a diverse yet well-controlled stimulus set, making the data conducive to a variety of computational approaches. A large number of mice of different genotypes were able to learn and consistently perform the task, at levels similar to rats in analogous tasks. They are sensitive to side differences of a single pulse, and their memory of the cues is stable over time. Moreover, using non-parametric as well as modeling approaches, we show that the mice indeed accumulate evidence: they use multiple pulses of evidence from throughout the cue region of the maze to make their decision, albeit with a small overweighting of earlier cues, and their performance is affected by the magnitude but not the duration of evidence. Additionally, analysis of the mice's running patterns revealed that trajectories are fairly stereotyped yet modulated by the amount of sensory evidence, suggesting that the navigational component of this task may provide a continuous readout correlated to the underlying cognitive variables. Our task, which can be readily integrated with state-of-the-art techniques, is thus a valuable tool to study the circuit mechanisms and dynamics underlying perceptual decision making, particularly under more complex behavioral contexts.
8

Modeling communication and switching nonlinear dynamics in multi-region neural activity

Orren Karniol-Tambour et al.Sep 15, 2022
Abstract Understanding how multiple brain regions interact to produce behavior is a major challenge in systems neuroscience, with many regions causally implicated in common tasks such as sensory processing and decision making. However, a precise description of interactions between regions remains an open problem. Moreover, neural dynamics are nonlinear, non-stationary, and can vary dramatically across sessions, days, and animals. Here, we propose multi-region, switching dynamical systems (MR-SDS), a probabilistic model of multiple latent interacting systems that evolve with switching nonlinear dynamics and communication between regions. MR-SDS includes directed interactions between brain regions, allowing for estimation of state-dependent communication signals, and accounts for sensory inputs effects, history effects, and heterogeneity across days and animals. We show that our model accurately recovers latent trajectories, vector fields underlying switching nonlinear dynamics, and cross-region communication profiles in two simulations. We then apply our method to two large-scale, multi-region neural datasets involving mouse decision making. The first includes hundreds of neurons per region, recorded simultaneously at single-cell-resolution across 3 distant cortical regions. The second is a mesoscale widefield dataset of 8 adjacent cortical regions imaged across both hemispheres. On these multi-region datasets, our model outperforms existing piece-wise linear multi-region models and reveals multiple distinct dynamical states and a rich set of cross-region communication profiles.