[論文レビュー] A unifying framework for understanding state-dependent network dynamics in cortex

Alexander Lerchner, Peter E. Latham|arXiv (Cornell University)|Nov 2, 2015

Neural dynamics and brain function参考文献 50被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、安定した発火率均衡のシフトを通じて状態依存的なネットワーク行動を統合的に組み込むことで、標準モデルを拡張する包括的フレームワークを提案する。これにより、追加の解剖学的・生理学的仮定を必要とせずに、近似的に同期したスパイク、興奮と抑制の正確なタイミング、非ガウス分布の膜電位変動、迅速な状態遷移といった多様な実験的観察を再現可能となる。

ABSTRACT

Activity in neocortex exhibits a range of behaviors, from irregular to temporally precise, and from weakly to strongly correlated. So far there has been no single theoretical framework that could explain all these behaviors, leaving open the possibility that they are a signature of radically different mechanisms. Here, we suggest that this is not the case. Instead, we show that a single theory can account for a broad spectrum of experimental observations, including specifics such as the fine temporal details of subthreshold cross-correlations. For the model underlying our theory, we need only assume a small number of well-established properties common to all local cortical networks. When these assumptions are combined with realistically structured input, they produce exactly the repertoire of behaviors that is observed experimentally, and lead to a number of testable predictions.

研究の動機と目的

• 不規則なスパイク、弱い相関、非ガウス分布の膜電位変動といった、皮質ネットワーク動態の分散した実験的観察を、一つの理論的枠組みで統合すること。
• van Vreeswijk-Sompolinsky 標準モデルの限界を是正すること。このモデルは、近似的に同期した活動や正確な E/I 時系列的タイミングといった状態依存的現象を説明できない。
• 強い疎結合性、強いシナプス結合、局所的抑制といった、よく確立された皮質の特性の最小限のセットが、ネットワーク均衡が低発火率またはゼロ発火率にシフトする場合に、広範な観察動態のレパートリーを生成できることを示すこと。
• 標準モデルの検証可能な理論的拡張を提供すること。これは、生体における自発的および刺激誘発的状態遷移の両方を説明できる。

提案手法

• 膜電位ダイナミクスが式 (1) に従い、スパイク駆動型導電度ダイナミクスを介してシナプス導電度変化を組み込む、$N_E$ 個の興奮性および $N_I$ 個の抑制性ニューロンからなる導電度ベースのネットワークモデルを形式化する。
• 式 (2) を用いてシナプス導電度をモデル化し、$G_{i}^{etaeta}(t)$ はプレシネプティックスパイクからの総導電度を表し、簡略化のため即時の上昇と指数的減衰を仮定する。
• 単一ニューロンダイナミクスに放物線型積分・放電モデルを用い、平均EPSPサイズ 0.5 mV、強い結合、疎結合という現実的なパラメータを仮定する。
• 平均場近似とシミュレーションを用いてネットワーク行動を分析し、共有導電度 $G_{\alpha\beta}(t)$ が式 (20) に従って発火率に比例してスケーリングされることに注目する。$K \gg 1$ を仮定して $j$ 依存性を無視する。
• 式 (23) を用いて、シナプス導電度と発火率の比例関係を導出し、$g_{j}^{\beta}(t) \approx \nu_j^{\beta}(t) F_j^{\beta}$ となることを示す。ここで $F_j^{\beta}$ は導電度トランジェントの積分である。
• 入力関数を式 (15)–(17) に定義し、変動する外部入力（例：正弦波、ガボール変調）を用いて、サブスレッショルドおよびシューパースレッショルド領域を探索するシミュレーションを実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一貫した理論的枠組みが、不規則なスパイク、弱い相関、非ガウス分布の膜電位変動を含む、実験的に観察された皮質ネットワーク動態の全範囲を説明できるか？
• RQ2 ランダムに接続された興奮性・抑制性ネットワークに基づく皮質動態の標準モデルは、近似的に同期した活動や正確な E/I 時系列的タイミングといった状態依存的現象を説明するための拡張を必要とするか？
• RQ3 新しいメカニズムや解剖学的詳細を導入することなく、生物学的に妥当な仮定の最小セット（強い疎結合性、強いシナプス結合、局所的抑制）から、観察されたネットワーク行動の多様性が生じるか？
• RQ4 発火率均衡が中程度からほぼゼロにシフトする際、実験的に観察された動態の出現にどのような影響を与えるか？
• RQ5 現実的な結合性とシナプスパラメータを備えた導電度ベースのモデルは、生体における細胞内記録で観察された微細な時間的相関や状態遷移をどの程度再現できるか？

主な発見

• 拡張モデルは、近似的に同期したスパイク、興奮と抑制の正確な相対的タイミング、非ガウス分布の膜電位変動といった多様な実験的観察を、すべて同一の理論的枠組みで再現できた。
• 強い疎結合性と現実的なシナプスパラメータを持つ、構造のないランダム接続ネットワークでさえ、発火率がゼロ発火率均衡近くに位置する場合、複雑な状態依存的動態を生成可能である。
• 共有シナプス導電度 $G_{\alpha\beta}(t)$ は、式 (20) に示されるように、プレシネプティックニューロンの平均発火率に比例することが判明。これは導電度が時間平均発火率を反映しているという仮定の妥当性を裏付けた。
• 平均場極限において、導電度のフラクチュエーションはニューロン数の多さのため無視可能であり、平均導電度ダイナミクスの使用が正当化される。
• 時間変動する入力（例：正弦波、ガボール変調）を用いたシミュレーションにより、サブスレッショルドとシューパースレッショルド領域の交互な出現が再現可能であり、実験的刺激を模倣する非対称なガボール関数も含めた。
• このフレームワークは、ネットワーク構造やシナプスメカニズムの変更なしに、行動的または感覚的誘発状態変化に伴い観察されるネットワーク状態の迅速なスイッチングが、均衡のシフトによって生じ得ると予測する。