ニューロンネットワークにおける巡回複雑さの生物物理学的変調と堅牢性

ニューロン間のメタスト可能な巡回相関係のパターンで発生するニューロンネットワークでのバースト活動の一時的な同期は、in vivoで観察されるネットワークダイナミクスの顕著な特徴です。ただし、ニューロン回路のこの動的な複雑さに寄与するメカニズムはよく理解されていません。皮質領域の局所回路は、多様な内因性振動特徴を持つニューロンの集団で構成されています。この研究では、メタステリビティとも呼ばれる一時的な同期の現象が、ニューロンの内因性の高速スピークダイナミクスが興奮性ニューロン集団からのより遅い入力によって適切に変調されると、抑制性ニューロン集団で出現する可能性があることを数値的に示しています。興奮性の錐体と抑制性の高速スパイクニューロンからなるメソスコピックスケールネットワークのコンパクトモデルを使用して、我々の研究は、錐体集団振動の頻度と抑制性集団における緊急の加盟率の特徴との関係を示しています。さらに、メタスト可能なネットワークの集合的な移行を特徴付ける方法を紹介します。最後に、皮質ネットワークのダイナミクスを機械的に理解する上で、この研究の潜在的な応用について説明します。

Transient synchronization of bursting activity in neuronal networks, which occurs in patterns of metastable itinerant phase relationships between neurons, is a notable feature of network dynamics observed in vivo. However, the mechanisms that contribute to this dynamical complexity in neuronal circuits are not well understood. Local circuits in cortical regions consist of populations of neurons with diverse intrinsic oscillatory features. In this study, we numerically show that the phenomenon of transient synchronization, also referred to as metastability, can emerge in an inhibitory neuronal population when the neurons' intrinsic fast-spiking dynamics are appropriately modulated by slower inputs from an excitatory neuronal population. Using a compact model of a mesoscopic-scale network consisting of excitatory pyramidal and inhibitory fast-spiking neurons, our work demonstrates a relationship between the frequency of pyramidal population oscillations and the features of emergent metastability in the inhibitory population. In addition, we introduce a method to characterize collective transitions in metastable networks. Finally, we discuss potential applications of this study in mechanistically understanding cortical network dynamics.