Resetowanie fazy w neuronach
Resetowanie faz w neuronach jest zachowaniem obserwowanym w różnych oscylatorach biologicznych i odgrywa rolę w tworzeniu synchronizacji neuronowej, a także w różnych procesach zachodzących w organizmie. Resetowanie fazy w neuronach ma miejsce, gdy zmienia się dynamiczne zachowanie oscylacji. Dzieje się tak, gdy bodziec zaburza fazę w cyklu oscylacyjnym i następuje zmiana okresu. Okresy tych oscylacji mogą się różnić w zależności od systemu biologicznego, na przykład: (1) reakcje nerwowe mogą zmieniać się w ciągu milisekundy, aby szybko przekazywać informacje; (2) W chorobach serca i oddechowe , które występują w ciągu dnia, mogą nastąpić w ciągu kilku sekund; (3) rytmy okołodobowe mogą zmieniać się w ciągu kilku dni; (4) rytmy takie jak hibernacja mogą mieć okresy mierzone w latach. Ten wzorzec aktywności neuronów jest zjawiskiem obserwowanym w różnych obwodach nerwowych w całym ciele i jest widoczny w modelach pojedynczych neuronów oraz w klastrach neuronów. Wiele z tych modeli wykorzystuje krzywe odpowiedzi fazowej (resetowania) , w których oscylacja neuronu jest zaburzona i mierzony jest wpływ tego zaburzenia na cykl fazowy neuronu.
Historia
Leon Glass i Michael Mackey (1988) opracowali teorię stojącą za oscylatorami cyklu granicznego, aby obserwować skutki zakłócania oscylujących neuronów przy założeniu, że zastosowany bodziec wpływa tylko na cykl fazowy, a nie na amplitudę odpowiedzi.
Resetowanie fazowe odgrywa rolę w promowaniu synchronizacji nerwowej w różnych szlakach w mózgu , od regulacji rytmów okołodobowych i bicia serca przez komórki rozrusznika serca po odgrywanie znaczącej roli w pamięci , komórkach trzustkowych i chorobach neurodegeneracyjnych, takich jak padaczka . Wybuch aktywności we wzorcach zachowań następuje za pośrednictwem sprzężonych oscylatorów wykorzystujących sygnały pulsacyjne, lepiej znanych jako oscylatory sprzężone impulsowo.
Metodyka badań
Krzywa odpowiedzi fazowej
Przesunięcia fazowe (lub zachowanie neuronów) spowodowane zaburzeniem (bodźcem zewnętrznym) można określić ilościowo w ramach krzywej odpowiedzi fazowej (PRC), aby przewidzieć synchronizację w sprzężonych i oscylujące neurony. Efekty te można obliczyć, w przypadku postępów lub opóźnień odpowiedzi, aby obserwować zmiany w zachowaniu oscylacyjnym neuronów, w zależności od tego, kiedy zastosowano bodziec w cyklu fazowym oscylującego neuronu. Kluczem do zrozumienia tego są wzorce zachowań neuronów i trasy, którymi przemieszczają się informacje neuronowe. Obwody neuronowe są w stanie wydajnie i skutecznie komunikować się w ciągu milisekund od doznania bodźca i prowadzić do rozprzestrzeniania się informacji w całej sieci neuronowej. Badanie synchronizacji neuronów może dostarczyć informacji na temat różnic występujących w stanach neuronalnych, takich jak stan normalny i stan chorobowy. Neurony, które są znacząco zaangażowane w choroby, takie jak , że choroba Alzheimera lub choroba Parkinsona przechodzą reset fazowy przed uruchomieniem blokady fazowej, w której skupiska neuronów są w stanie szybko rozpocząć odpalanie, aby szybko przekazywać informacje.
Krzywą odpowiedzi fazowej można obliczyć, odnotowując zmiany jej okresu w czasie w zależności od tego, w którym miejscu cyklu zastosowano wejście. Zakłócenie pozostawione przez bodziec przesuwa stabilny cykl w ramach oscylacji, po której następuje powrót do granicy stabilnego cyklu. Krzywa śledzi wielkość postępu lub opóźnienia spowodowanego wejściem w oscylującym neuronie. ChRL zakłada pewne wzorce zachowań w wzorcu odpalania, a także sieć oscylujących neuronów do modelowania oscylacji. Obecnie istnieje tylko kilka obwodów, które można modelować przy użyciu założonego schematu zapłonu.
Aby zamodelować zachowanie odpalających obwodów neuronowych, oblicza się następujące obliczenia w celu wygenerowania krzywej PRC i jej trajektorii. Okres jest definiowany jako niezakłócony okres oscylatora z cyklu fazowego określonego jako 0 ≤ ∅ ≤1, a cykl, który przeszedł zaburzenie, jest znany jako jak pokazano w poniższym równaniu. Przesunięcie fazy występuje, gdy trajektoria ruchu jest przesunięta w kierunku ruchu z powodu skrócenia okresu, natomiast opóźnienie fazy występuje, gdy przemieszczenie następuje w kierunku przeciwnym do ruchu.
Rodzaje krzywych odpowiedzi fazowych
Jeśli zaburzenie cyklu oscylacyjnego jest nieskończenie małe, możliwe jest wyprowadzenie funkcji odpowiedzi oscylatora neuronowego. Tę funkcję odpowiedzi można podzielić na różne klasy (typ 1 i typ 2) w oparciu o jej odpowiedź.
- Krzywe odpowiedzi fazowej typu I są nieujemne i ściśle dodatnie, dlatego zakłócenia mogą jedynie wzmocnić skok fazy, ale nigdy go nie opóźniać. Dzieje się tak poprzez niewielką depolaryzację, taką jak potencjały postsynaptyczne, które zwiększają pobudzenie aksonu. Pokazano również, że PRC typu I strzelają wolniej w kierunku początku strzelania. model Connora i Morrisa-Lecara .
- Krzywe odpowiedzi fazowej typu II mogą mieć obszary ujemne i dodatnie. Dzięki tej charakterystyce PRC typu II są w stanie przyspieszyć lub opóźnić zmiany fazy w zależności od czasu wystąpienia zakłóceń. Krzywe te mogą również mieć nagły początek strzelania iz tego powodu nie są w stanie strzelać poniżej ich progu. Przykład PRC typu II można zobaczyć w modelu Hodgkina – Huxleya .
Założenia krzywych odpowiedzi fazowych
Liczne badania sugerują dwa podstawowe założenia, które pozwalają na wykorzystanie PRC do przewidywania występowania synchronizacji w oscylacji neuronowej . Te założenia działają, aby pokazać synchronizację w połączonych neuronach, które są połączone z innymi neuronami. Pierwsze założenie głosi, że sprzężenie między neuronami musi być słabe i wymaga nieskończenie małej zmiany fazy w odpowiedzi na zaburzenie.
Drugie założenie zakłada, że sprzężenie między neuronami jest pulsacyjne, gdzie zaburzenie do obliczenia PRC powinno obejmować tylko te dane wejściowe, które są odbierane w obwodzie. Prowadzi to do ograniczenia zakończenia każdej fazy w ramach resetu przed otrzymaniem kolejnego zakłócenia.
Główna różnica między tymi dwoma założeniami polega na tym, że w przypadku pulsacji wpływ jakichkolwiek danych wejściowych musi być wcześniej znany lub zmierzony. W przypadku słabego sprzężenia, aby obliczyć resetowanie fazowe, należy zmierzyć tylko wielkość odpowiedzi spowodowanej zaburzeniem. Słabe sprzężenie powoduje również twierdzenie, że musi wystąpić wiele cykli przed zbieżnością oscylatorów z blokadą fazową, aby doprowadzić do synchronizacji.
Warunki ważności krzywej odpowiedzi fazowej
Nadal istnieje wiele argumentów na temat tego, czy założenia stojące za resetowaniem fazowym są ważne dla analizy aktywności neuronowej prowadzącej do synchronizacji i innych właściwości neuronowych. Potencjał związany ze zdarzeniem (ERP) jest powszechnie stosowaną miarą odpowiedzi mózgu na różne zdarzenia i można go zmierzyć za pomocą elektroencefalografii (EEG). EEG można wykorzystać do nieinwazyjnego pomiaru aktywności elektrycznej w całym mózgu. Krzywa odpowiedzi fazowej działa zgodnie z następującymi kryteriami i musi wystąpić, aby udowodnić, że resetowanie fazowe jest przyczyną tego zachowania:
- Oscylacja musi już wystąpić, zanim będzie mogła się zresetować w swojej fazie. Oznacza to, że resetowanie w odpowiedzi na bodziec może nastąpić tylko wtedy, gdy oscylacja istniała wcześniej przed resetem.
- Jeżeli w wyniku resetowania się oscylacji dochodzi do powstania ERP, ERP musi wykazywać podobne właściwości.
- Źródła neuronowe odpowiedzialne za generowanie ERP muszą być takie same jak trwające oscylacje, aby można je było uznać za resetowanie fazowe.
Argumenty za i przeciw modelowi z resetem fazowym
Argumenty, które twierdzą, że wzorzec aktywności obserwowany w neuronach nie jest resetowaniem fazowym, ale zamiast tego może być odpowiedzią na wywołane potencjały (ERP), obejmują:
- Jeśli ERP został wygenerowany w wyniku resetowania fazowego, sam pomiar stężenia fazowego nie wystarczy, aby udowodnić, że następuje resetowanie fazowe. Przykładem tego jest pomiar podczas filtrowania danych, ponieważ może to w rzeczywistości wywołać sztuczną oscylację w odpowiedzi na zakłócenia. Zasugerowano, że ten argument można przezwyciężyć, jeśli nie ma wzrostu mocy resetu fazowego od stanu przed bodźcem do stanu po bodźcu.
- Amplituda i faza trwających oscylacji w momencie zastosowania bodźca powinna wpływać na ERP generowaną przez obecne oscylacje. Argument ten zostaje przezwyciężony, jeśli wpływa na amplitudę lub fazę oscylacji prądu i tworzy ERP, i nie można założyć, że jest to niezależne zdarzenie.
Zjawiska biologiczne
Padaczka
Padaczka jest tradycyjnie postrzegana jako choroba wynikająca z hipersynchronicznej aktywności neuronów . Badania wykazały, że określone zmiany w topologii sieci neuronowych i wzrost ich siły synaptycznej mogą przejść w stany hiperekscytacji. Normalne sieci neuronów odpalają w synchronicznych wzorach, które prowadzą do komunikacji; jeśli to zachowanie jest dalej podekscytowane, może to doprowadzić do „pęknięcia” i znacznie zwiększyć tę komunikację. Ten wzrost następnie prowadzi do nadmiernej aktywacji sieci neuronowych i ostatecznie do drgawek. Choroby takie jak padaczka pokazują, że synchronizacja między sieciami neuronowymi musi być ściśle regulowana, aby zapobiec aktywności asynchronicznej. Badanie regulacji nerwowej może pomóc w nakreśleniu metod zmniejszania objawów aktywności asynchronicznej, takiej jak ta obserwowana w epilepsji.
Pamięć
Resetowanie fazowe jest ważne w tworzeniu pamięci długotrwałej. Wykazano, że ze względu na synchronizację w zakresie częstotliwości gamma następuje resetowanie fazowe oscylacji theta, gdy faza jest zablokowana przez bodziec. Pokazuje to zwiększoną synchronizację neuronową , spowodowaną połączeniami w sieciach neuronowych, podczas tworzenia wspomnień poprzez ciągłą reaktywację niektórych sieci.
Podczas zadań pamięciowych, które wymagały szybkiego tworzenia wspomnień, resetowanie fazy w ramach aktywności alfa zwiększało siłę wspomnień.
hipokamp
Precesja fazy theta to zjawisko obserwowane w hipokampie szczurów i związane z synchronizacją impulsów nerwowych. Kiedy szczury poruszają się po swoim środowisku, w hipokampie znajdują się pewne neurony, które aktywują się, gdy zwierzę znajduje się w pobliżu znajomego punktu orientacyjnego. Każdy neuron jest dostrojony do określonego unikalnego punktu orientacyjnego iz tego powodu neurony te nazywane są komórkami miejsca . [ potrzebne źródło ]
Co ciekawe, okazuje się, że to, kiedy komórka miejsca zapala się, zależy od tego, jak daleko zwierzę znajduje się od punktu orientacyjnego. W hipokampie występuje oscylacja tła w paśmie theta (4 – 8 Hz). Gdy zwierzę zbliża się do punktu orientacyjnego, skok komórki miejsca przesuwa się w fazie wcześniej w stosunku do oscylacji theta tła, tak że przesunięcie fazowe zasadniczo mierzy lub reprezentuje odległość. To przesunięcie fazowe względem odległości przestrzennej nazywane jest precesją fazową.