[論文レビュー] Synchronization and oscillatory dynamics in heterogeneous mutually inhibited neurons

John A. White, Carson C. Chow+3 more|ArXiv.org|Feb 18, 1998

Neural dynamics and brain function被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、投射の軽度な不均一性が、抑制性 interneuron ネットワークにおける同期性をどのように破壊するかを調査しており、同期性の劣化が2つの異なるメカニズムを介して生じることを示している。すなわち、抑制が持続的（tonic）である場合（τₛ/T > 2）、独立したスパイク発火が生じる。一方、抑制が瞬発的（phasic）である場合（τₛ/T < 1）、遅いニューロンが抑制を受ける。主な貢献は、ネットワークレベルの同期性と単一の自己抑制性ニューロンの挙動を結びつけることで、生理的関連周波数（10–200 Hz）におけるコherency損失を解析的に予測可能にしたことである。

ABSTRACT

We study some mechanisms responsible for synchronous oscillations and loss of synchrony at physiologically relevant frequencies (10-200 Hz) in a network of heterogeneous inhibitory neurons. We focus on the factors that determine the level of synchrony and frequency of the network response, as well as the effects of mild heterogeneity on network dynamics. With mild heterogeneity, synchrony is never perfect and is relatively fragile. In addition, the effects of inhibition are more complex in mildly heterogeneous networks than in homogeneous ones. In the former, synchrony is broken in two distinct ways, depending on the ratio of the synaptic decay time to the period of repetitive action potentials ($τ_s/T$), where $T$ can be determined either from the network or from a single, self-inhibiting neuron. With $τ_s/T &gt; 2$, corresponding to large applied current, small synaptic strength or large synaptic decay time, the effects of inhibition are largely tonic and heterogeneous neurons spike relatively independently. With $τ_s/T &lt; 1$, synchrony breaks when faster cells begin to suppress their less excitable neighbors; cells that fire remain nearly synchronous. We show numerically that the behavior of mildly heterogeneous networks can be related to the behavior of single, self-inhibiting cells, which can be studied analytically.

研究の動機と目的

• 内在的興奮性および外部駆動の軽度な不均一性が、抑制性 interneuron ネットワークにおける同期性に与える影響を理解すること。
• 生理的関連周波数（10–200 Hz）で動作するネットワークにおいて、同期性が失われる条件を特定すること。
• ネットワークレベルのダイナミクスを、単一の自己抑制性ニューロンの挙動と結びつけることで、集団的ネットワーク行動に対する解析的洞察を提供すること。
• 既知のシナプス特性を考慮した場合、高周波数オシレーション（例：200 Hz リップル）が不均一なネットワークで持続可能かどうかを明確にすること。

提案手法

• 全結合の不均一な抑制性 interneuron ネットワークの数値シミュレーションにより、CA1海馬の interneuron 動態をモデル化する。
• τₛ/T（シナプス分解時間定数と発火周期の比）の分析により、ネットワーク挙動を持続的（τₛ/T > 2）および瞬発的（τₛ/T < 1）な領域に分類する。
• 自己抑制を有する簡略化された単一セルモデルを用い、発火周波数がτₛおよび外部駆動に依存する関係を解析的に特徴づける。
• 不均一性およびシナプス分解時間の変動に伴う、ネットワークのコherencyおよびスパイクタイミングパターンの比較。
• パラメータスイープおよび分岐解析を用いて、ネットワークおよび単一セルモデルにおけるコherency損失のメカニズムを調査する。
• 実験的予測（例：ペンタバルビタルによる場所電位パワーの変化）を用いて、モデルの妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 外部駆動の軽度な不均一性は、抑制性 interneuron ネットワークにおける同期性の程度およびオシレーション周波数にどのように影響するか？
• RQ2 不均一なネットワークにおいて、同期性が独立したスパイク発火によって失われるか、遅いニューロンの抑制によって失われるかを決定づける要因は何か？
• RQ3 不均一なネットワークのダイナミクスは、単一の自己抑制性ニューロンを分析することで予測可能か？
• RQ4 GABA_A 受容体の動態（τₛ ≈ 15 ms）を有する典型的なネットワークでは、200 Hz（リップル周波数）での同期的発火がなぜ維持されにくいのか？
• RQ5 理論的予測では不同期化が生じるにもかかわらず、生体における高周波数同期がどのようなメカニズムによって可能となるのか？

主な発見

• τₛ/T > 2（持続的領域）では、抑制が定常状態の電導として作用し、不均一性により同期性は最小限に抑えられ、独立したスパイク発火が生じる。
• τₛ/T < 1（瞬発的領域）では、速いニューロンが遅いニューロンを抑制し、結果として最も速い細胞のみが信頼性高く発火する部分的同期が生じる。
• τₛ/T ≈ 3 のとき、高周波数（例：200 Hz）におけるコherencyが顕著に低下しており、τₛ ≈ 15 ms の GABA_A 介在性抑制では、不均一なネットワークで完全な同期性を維持できないことが示唆される。
• 瞬発的から持続的抑制への遷移は徐々に進行し、τₛ/T の比がネットワークコherencyの主要な予測要因である。
• 特に瞬発的領域において、完全なネットワークの挙動は単一の自己抑制性ニューロンの解析により予測可能である。
• モデルが正しい場合、実験的τₛの調整（例：ペンタバルビタルによる）により、ガンマ帯場所電位パワーが低下すると予測され、検証可能な予測が得られる。