Сброс фазы в нейронах - Phase resetting in neurons

Воспроизвести медиа

Нейроны синхронно активируются в клетках циркадного ритма

Сброс фазы в нейронах это поведение наблюдается в разных биологические осцилляторы и играет роль в создании нейронной синхронизации, а также в различных процессах в организме. Сброс фазы в нейроны это когда динамическое поведение колебания смещается. Это происходит, когда стимул нарушает фазу колебательного цикла, и происходит изменение периода. Периоды этих колебаний могут варьироваться в зависимости от биологической системы, например: (1) нейронные реакции могут изменяться в течение миллисекунды для быстрой передачи информации; (2) В сердечный и респираторный изменения, происходящие в течение дня, могут происходить в считанные секунды; (3) циркадные ритмы может меняться в течение ряда дней; (4) ритмы, такие как спячка могут иметь периоды, измеряемые годами.^[1][2] Этот паттерн активности нейронов - явление, наблюдаемое в различных нервных цепях по всему телу, и проявляется в модели одиночных нейронов и внутри кластеров нейронов. Многие из этих моделей используют кривые фазовой характеристики (сброса) где колебания нейрона возмущаются и измеряется влияние возмущения на фазовый цикл нейрона.^[3][4]

История

Леон Гласс и Майкл Макки (1988) разработали теорию осцилляторов предельного цикла, чтобы наблюдать эффекты возмущающих колеблющихся нейронов, предполагая, что применяемый стимул влияет только на фазовый цикл, а не на амплитуду ответа.^[5]

Сброс фазы играет роль в продвижении нейронная синхронность различными путями в мозг, от регулирования циркадных ритмов и сердцебиение через клетки кардиостимулятора играть значительную роль в объем памяти, клетки поджелудочной железы и нейродегенеративные заболевания Такие как эпилепсия.^[6][7] Всплеск активности в образцах поведения происходит через связанные генераторы, использующие пульсирующие сигналы, более известные как генераторы с импульсной связью.^[8][9]

Методология исследования

Кривая фазовой характеристики

Основная статья: Кривая фазовой характеристики

Сдвиги фазы (или поведения нейронов), вызванные возмущением (внешним стимулом), могут быть количественно определены с помощью кривой фазового отклика (PRC), чтобы предсказать синхронность в соединенный и колеблющиеся нейроны.^[8][3] Эти эффекты могут быть вычислены в случае опережения или задержки ответов, чтобы наблюдать изменения в колебательном поведении нейронов в ожидании того, когда был применен стимул в фазовом цикле колеблющегося нейрона. Ключ к пониманию этого лежит в поведенческих моделях нейронов и маршрутах, по которым проходит нейронная информация. Нейронные цепи способны эффективно и действенно взаимодействовать в течение миллисекунд после получения стимула и вести к распространению информации по нейронной сети.^[10] Изучение нейронной синхронности может предоставить информацию о различиях, возникающих в нервных состояниях, таких как нормальные и болезненные состояния. Нейроны, которые значительно участвуют в таких заболеваниях, как Болезнь Альцгеймера или же болезнь Паркинсона показано, что они претерпевают сброс фазы перед запуском в фазовую синхронизацию, когда кластеры нейронов могут быстро начать активироваться для быстрой передачи информации.^[8][10]

В фаза текущей колебательной активности сбрасывается.

Кривую фазовой характеристики можно рассчитать, отметив изменения ее периода с течением времени в зависимости от того, где в цикле применяется вход. Возмущение, оставленное стимулом, перемещает устойчивый цикл в пределах колебания, за которым следует возврат к пределу устойчивого цикла. Кривая отслеживает величину продвижения или задержки из-за входа в колеблющийся нейрон. PRC предполагает определенные паттерны поведения в паттерне возбуждения, а также сеть осциллирующих нейронов для моделирования колебаний. В настоящее время существует лишь несколько схем, которые можно смоделировать с использованием предполагаемой схемы зажигания.^[5]

Чтобы смоделировать поведение возбуждающих нейронных цепей, для построения кривой PRC и ее траектории вычисляется следующее. Период ${\displaystyle T_{0}}$ определяется как невозмущенный период осциллятора из фазового цикла, определенного как 0≤ ∅ ≤1, а цикл, который подвергся возмущению, известен как ${\displaystyle T_{1}}$ как показано в следующем уравнении.^[3] Опережение по фазе происходит, когда траектория движения смещается в направлении движения из-за сокращения периода, тогда как фазовая задержка возникает, когда смещение происходит в противоположном направлении движения.

${\displaystyle F(\varnothing )={\frac {(T_{1}-T_{0})}{T_{0}}}}$

Типы кривых фазовой характеристики

Если возмущение колебательного цикла бесконечно мало, можно получить функцию отклика нейронного осциллятора. Эту функцию ответа можно разделить на разные классы (Тип 1 и Тип 2) на основе ее ответа.^{[8][3][11][12]}

1. Кривые фазового отклика типа I неотрицательны и строго положительны, поэтому возмущения могут только усилить всплеск по фазе, но никогда не задержать его. Это происходит из-за небольшой деполяризации, такой как постсинаптические потенциалы, которые увеличивают возбуждение аксона. Также показано, что PRC типа I срабатывают медленнее к началу возгорания. Примеры моделей, которые демонстрируют PRC типа I в слабосвязанных нейронных осцилляторах, включают модели Коннора и Модель Морриса – Лекара.^[3][11][13]
2. Кривые фазового отклика типа II могут иметь отрицательные и положительные области. Благодаря этой характеристике PRC типа II могут опережать или задерживать изменения фазы в зависимости от времени возникновения возмущения. Эти кривые также могут иметь внезапное начало зажигания и из-за этого не могут стрелять ниже своего порога. Пример PRC типа II виден внутри Модель Ходжкина – Хаксли.^[3][11]

Предположения кривых фазовой характеристики

Многочисленные исследования предложили два основных предположения, которые позволяют использовать PRC для прогнозирования возникновения синхронности в пределах нервные колебания. Эти предположения работают, чтобы показать синхронность в связанных нейронах, которые связаны с другими нейронами. Первое предположение утверждает, что связь между нейронами должна быть слабой и требует бесконечно малого изменения фазы в ответ на возмущение.^[8][3][14]

Второе предположение предполагает, что связь между нейронами является пульсирующей, когда возмущение для вычисления PRC должно включать только те входные данные, которые принимаются в цепи. Это приводит к ограничению завершения каждой фазы в рамках сброса до того, как может быть получено другое возмущение.^[8][14]

Основное различие между этими двумя допущениями состоит в том, что для пульсации эффекты любых входных сигналов должны быть известны или измерены заранее. При слабой связи необходимо измерить только величину отклика из-за возмущения для расчета сброса фазы. Слабая связь также наводит на мысль о том, что должно произойти много циклов до схождения генераторов к фазовой синхронизации, чтобы привести к синхронизации.^[8][14]

Условия достоверности кривой фазовой характеристики

До сих пор существует много споров о том, верны ли предположения, лежащие в основе сброса фазы, для анализа нейронной активности, ведущей к синхронизации и другим нейронным свойствам. Возможности, связанные с событием (ERP) - это широко используемый показатель реакции мозга на различные события, который можно измерить с помощью электроэнцефалография (ЭЭГ). ЭЭГ можно использовать для неинвазивного измерения электрической активности всего мозга.^[14] Кривая фазовой характеристики работает в соответствии со следующими критериями и должна иметь место, чтобы доказать, что сброс фазы является причиной такого поведения:

1. Колебание должно уже произойти, прежде чем оно сможет сбросить свою фазу. Это означает, что сброс в ответ на стимул может произойти только в том случае, если колебание существовало до сброса.
2. Если из-за сброса колебания приводит к образованию ERP, ERP должен показывать аналогичные характеристики.
3. Нейронные источники, ответственные за генерацию ERP, должны быть такими же, как текущие колебания, чтобы считаться сбросом фазы.^[14]

Аргументы за и против модели сброса фазы

Аргументы, которые утверждают, что паттерн активности, наблюдаемый в нейронах, не является сбросом фазы, а может быть ответом на вызванные потенциалы (ERP), включают:

1. Если ERP был сгенерирован из-за сброса фазы, одного измерения концентрации фазы недостаточно, чтобы доказать, что происходит сброс фазы. Примером этого является измерение при фильтрации данных, поскольку это может фактически вызвать искусственные колебания в ответ на возмущение. Было высказано предположение, что этот аргумент можно преодолеть, если не будет увеличения мощности фазового сброса от предварительного стимула к постстимулу.^[14]
2. Амплитуда и фаза текущих колебаний в момент применения стимула должны влиять на ERP, однажды созданную колебаниями тока. Этот аргумент преодолевается, если изменяется амплитуда или фаза колебаний тока и создается ERP, и его нельзя считать независимым событием.^[14]

Биологические явления

Эпилепсия

Основная статья: Эпилепсия

Эпилепсия традиционно рассматривается как болезнь, возникающая в результате гиперсинхронная нейронная активность. Исследования показали, что определенные изменения в топологии нейронных сетей и увеличение их синаптической силы могут переходить в гипервозбужденные состояния. Нормальные сети нейронов срабатывают синхронно, что приводит к коммуникации; если это поведение будет еще больше возбуждено, это может привести к "взрыву" и значительно увеличить это общение. Это увеличение затем приводит к чрезмерной активации нейронных сетей и, наконец, к припадкам. Такие заболевания, как эпилепсия, демонстрируют, как синхронность между нейронными сетями должна строго регулироваться, чтобы предотвратить асинхронную активность. Изучение нервной регуляции может помочь в разработке методов уменьшения симптомов асинхронной активности, например, наблюдаемой при эпилепсии.^[15][16]

Нейрон в гиппокампе больного эпилепсией

объем памяти

Основная статья: объем памяти

Сброс фазы важен для формирования долговременных воспоминаний. Было показано, что из-за синхронизации в диапазоне гамма-частот следует сброс фазы тета-колебаний при фазовой синхронизации с помощью стимула. Это показывает повышенную нейронную синхронность из-за соединений внутри нейронных сетей во время формирования воспоминаний путем непрерывной реактивации определенных сетей.^[17][18]

Во время задач с памятью, требующих быстрого формирования воспоминаний, сброс фазы в рамках альфа-активности увеличивал силу воспоминаний.^[14][19]

Гиппокамп

Тета фазовая прецессия это явление наблюдается в гиппокамп крыс и относится к времени появления нервных спайков.^[20][21]Когда крысы перемещаются по окружающей среде, в гиппокампе есть определенные нейроны, которые активируются (шипы), когда животное приближается к знакомому ориентиру. Каждый нейрон настроен на определенный уникальный ориентир, и по этой причине эти нейроны называются разместить клетки.

Любопытно, что время срабатывания ячейки определяется тем, насколько далеко животное от ориентира. В гиппокампе есть фоновые колебания. тета-группа (4-8 Гц). По мере приближения животного к ориентиру всплеск ячейки места перемещается раньше по фазе относительно фонового тета-колебания, так что сдвиг фазы по существу измеряет или представляет расстояние. Этот сдвиг фазы относительно пространственного расстояния называется фазовой прецессией.^[22]

Смотрите также

• Нейронные колебания
• Кривая фазовой характеристики
• Поместите ячейку # Прецессия фазы
• Нейронное кодирование # Код фазы запуска
• Циркадный ритм
• объем памяти

Рекомендации

1. Крог-Мадсен, Трине и др. «Фазовая переустановка нейронных осцилляторов: топологическая теория против реального мира». Кривые фазового отклика в неврологии. Springer New York, 2012. 33–51.
2. Cheisler, C.A .; RE Kronauer; JS Allan; Дж. Ф. Даффи; ME Jewett; EN коричневый; Дж. М. Ронда (16 июня 1989 г.). «Яркая световая индукция сильной (тип 0) перезагрузки циркадного кардиостимулятора человека». Наука. 244 (4910): 1328–1333. Дои:10.1126 / science.2734611. PMID  2734611.
3. Канавье, Кармен С. (2006). «Кривая фазового отклика». Scholarpedia. 1 (12): 1332. Дои:10.4249 / scholarpedia.1332.
4. Achuthan, S .; Кармен Канавье (22 апреля 2009 г.). «Кривые сброса фазы определяют синхронизацию, фазовую синхронизацию и кластеризацию в сетях нейронных осцилляторов». Журнал неврологии. 29 (16): 5218–5233. Дои:10.1523 / jneurosci.0426-09.2009. ЧВК  2765798. PMID  19386918.
5. Стекло, л .; Майкл С. Макки (1988). От часов к хаосу: ритмы жизни. Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. ISBN  9780691084961.
6. Курамото, Йошики (1984). Химические колебания, волны и турбулентность. Берлин, Нью-Йорк: Springer-Verlag. ISBN  978-0387133225.
7. Уинфри, Артур Т (1967). «Биологические ритмы и поведение популяций связанных осцилляторов». Журнал теоретической биологии. 16 (1): 15–42. Дои:10.1016/0022-5193(67)90051-3. PMID  6035757.
8. Канавье, Кармен; С. Ачутан (2010). «Генераторы с импульсной связью и кривая восстановления фазы». Математические биологические науки. 226 (2): 77–96. Дои:10.1016 / j.mbs.2010.05.001. ЧВК  3022482. PMID  20460132.
9. Ролинг, Джос Х. Т.; Vanderleest H; Мишель С; Vansteensel M; Мейер Дж. (2011). «Фазовый сброс циркадных часов млекопитающих зависит от быстрого сдвига небольшой популяции нейронов кардиостимулятора». PLoS ONE. 6 (9): 1–9. Дои:10.1371 / journal.pone.0025437. ЧВК  3178639. PMID  21966529.
10. Варела, Ф; Ж. Лашо; Э. Родригес; Ж. Мартиньери (2001). «Сеть мозга: фазовая синхронизация и крупномасштабная интеграция». Обзоры природы Неврология. 2 (4): 229–239. Дои:10.1038/35067550. PMID  11283746.
11. Ermentout, Б. (1996). «Мембраны типа I, кривые возврата фазы и синхронность». Нейронные вычисления. 5. 8 (5): 979–1001. Дои:10.1162 / neco.1996.8.5.979. PMID  8697231.
12. Hansel, D .; Mato, G .; Менье, К. (март 1995 г.). «Синхронность в возбуждающих нейронных сетях». Нейронные вычисления. 7 (2): 307–337. Дои:10.1162 / neco.1995.7.2.307. PMID  8974733.
13. Wang, S.G .; Musharoff M; Канавье С; Гаспарини С. (июнь 2013 г.). «Пирамидные нейроны CA1 гиппокампа демонстрируют кривые фазового ответа типа 1 и возбудимость типа 1». Журнал нейрофизиологии. 109 (11): 2757–2766. Дои:10.1152 / jn.00721.2012. ЧВК  3680797. PMID  23468392.
14. Саусенг, П; Klimesch W; Грубер WR; Hanslmayr S; Freunberger R; Доппельмайр М (8 июня 2007 г.). «Генерируются ли связанные с событием потенциальные компоненты при сбросе фазы колебаний мозга? Критическое обсуждение». Неврология. 146 (4): 1435–44. Дои:10.1016 / j.neuroscience.2007.03.014. PMID  17459593.
15. Neotoff, Теоден; Роберт Клевли; Скотт Арно; Тара Кек; Джон А. Уайт (15 сентября 2004 г.). «Эпилепсия в сетях малого мира». Журнал неврологии. 24 (37): 8075–8083. Дои:10.1523 / jneurosci.1509-04.2004. ЧВК  6729784. PMID  15371508.
16. Джахангири, А; Дюран Д. (апрель 2011 г.). «Анализ возврата фазы высокой эпилептиформной активности калия в области CA3 гиппокампа крысы». Международный журнал нейронных систем. 21 (2): 127–138. Дои:10.1142 / S0129065711002705. PMID  21442776.
17. Аксмахер, Николай; Флориан Морманн; Гильен Фернандес; Кристиан Э. Элгер; Юрген Фелл (24 января 2006 г.). «Формирование памяти путем нейросинхронизации». Обзоры исследований мозга. 52 (1): 170–182. Дои:10.1016 / j.brainresrev.2006.01.007. PMID  16545463.
18. Ютрас, Майкл; Элизабет А. Буффало (18 марта 2010 г.). «Синхронная нейронная активность и формирование памяти». Нейробиология. 20 (2): 150–155. Дои:10.1016 / j.conb.2010.02.006. ЧВК  2862842. PMID  20303255.
19. Ю, Шань; Дебин Хуанг; Волчий певец; Данко Николич (9 апреля 2008 г.). «Маленький мир нейросинхронии». Кора головного мозга. 18 (12): 2891–2901. Дои:10.1093 / cercor / bhn047. ЧВК  2583154. PMID  18400792.
20. О'Киф, Джон; Recce, Майкл Л. (1993). «Фазовые отношения между единицами места гиппокампа и тета-ритмом ЭЭГ». Гиппокамп. 3 (3): 317–330. Дои:10.1002 / гипо.450030307. PMID  8353611.
21. Скаггс, Уильям Э .; и другие. (1996). «Прецессия тета-фазы в гиппокампе». Гиппокамп. 6 (2): 149–172. Дои:10.1002 / (sici) 1098-1063 (1996) 6: 2 <149 :: aid-hipo6> 3.0.co; 2-k. PMID  8797016.
22. Дженсен, Оле; Лисман, Джон Э. (1996). «Область CA3 гиппокампа предсказывает последовательности памяти: с учетом фазовой прецессии клеток места». Обучение и память. 3 (2–3): 279–287. Дои:10,1101 / мкм. 3.2-3.279. PMID  10456097.