James Bonaiuto termine son doctorat en 2010 sous la direction de Michael Arbib à l’université de Californie du Sud, aux Etats-Unis. Sa thèse lui a permi de développer des modèles computationnels pour les performances et l’observation des mouvements de préhension manuelle. Il a ensuite intégré l’équipe de Richard Andersen à l’institut de technologie de Californie (Caltech) pour son premier post-doc. L’utilisation de modèles computationnel et d’inactivation réversible au muscimole sur le primate non-humain pour créer un modèle intégratif de prise de décision basé sur un effecteur et la valence. Il poursuit ses travaux au University College de Londres avec Sven Bestmann et Gareth Barnes en étudiant la prise de décision lors de l’action et la perception par tDCS et EEG. Ensemble ils mirent au point l’utilisation de moulage de crâne patient-spécifique pour MEG à haute précision. Il fut aussi le premier à montrer, de façon non-invasive dans le cerveau humain, le lien entre , the laminar- and frequency-specific correlates of action selection.More