[논문 리뷰] A deep sleep model of the human brain: how slow waves emerge due to adaptation and are guided by the connectome

Caglar Cakan, Cristiana Dimulescu외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 30.

Neural dynamics and brain function참고 문헌 1인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 뇌의 구조적 연결망을 통해 신경 가소성에 의해 국소적으로 발생하고 전뇌에 걸쳐 전파되는 천천히 진동하는 파동(_SWOs_)의 기원을 설명하는 전뇌 계산 모델을 제안한다. fMRI 및 EEG 데이터에 적합하기 위해 다목적 유전적 알고리즘을 사용하여, 현실적인 국소 및 전반적 SWOs와 적절한 시공간 통계를 갖는 데 핵심적인 가소성 강도를 규명한다. 특히, 연결망의 이질성에 의해 유도되는 전두에서 후두로 향하는 전파가 관찰된다.

ABSTRACT

During slow-wave sleep, the brain is in a self-organized regime in which slow oscillations (SOs) between up- and down-states propagate across the cortex. Here we address how SOs emerge locally and can recruit large parts of the brain. A whole-brain model that produces bistable states and adaptation-induced SOs is fit to fMRI and EEG data using a multi-objective evolutionary algorithm. Optimal fits are found at critical values of the adaptation strength where the model produces a wide range of local and global SOs with realistic statistics. Local oscillations are more frequent, last shorter, and have a lower amplitude. Global oscillations spread as waves of silence across the brain. The well-known directionality of propagation from anterior to posterior regions is explained by heterogeneities of the connectome. Our results demonstrate the applicability of whole-brain models beyond the resting-state and their potential for elucidating the spatiotemporal patterns of brain oscillations in general.

연구 동기 및 목표

• 수면 중 뇌의 국소적 영역에서 천천히 진동하는 파동(SWOs)이 어떻게 발생하는지 이해하는 것.
• 국소적 SWOs가 어떻게 전두엽 네트워크를 통해 전파되어 광범위한皮질 네트워크를 유도하는지 조사하는 것.
• 뇌의 구조적 연결망이 SWOs의 방향성과 시공간적 역학을 어떻게 지배하는지 규명하는 것.
• fMRI 및 EEG 데이터에서 관찰된 현실적인 SWO 통계를 재현하는 전뇌 모델을 개발하는 것.
• 신경 가소성 강도가 국소적 및 전반적 SWO 패tern의 균형을 이끌 수 있는지 탐색하는 것.

제안 방법

• 이중 상태(업상태 및 다운상태)를 보이는 이중 상태 신경 집단을 사용하여 전뇌 모델을 구축하며, 이는 가소성 전류에 의해 구동된다.
• 모델은 인간의 연결망을 상호 영역 간 결합의 기초로 사용하며, 이는 확산 토너스 영상(DTI)에서 유도된 연결 강도를 반영한다.
• 다목적 유전적 알고리즘이 fMRI 및 EEG 데이터의 병행 적합을 위해 모델 파라미터를 최적화하며, 이는 파wer 스펙트럼과 시공간 역학을 포함한다.
• 가소성 강도를 체계적으로 변화시켜 현실적인 통계를 갖는 국소 및 전반적 SWOs가 생성되는 임계값을 규명한다.
• SWOs의 전파 패턴을 분석하여 주로 전두에서 후두로 향하는 방향성과 연결망의 이질성 간의 연관성을 평가한다.
• 스펙트럼 파wer, 진동 지속 시간, 진폭, 공간적 전파 패턴 등의 지표를 사용하여 모델 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 외부 자극 없이도 국소적인 천천히 진동하는 파동은 신경 가소성에 의해 어떻게 발생하는가?
• RQ2 구조적 연결망은 피질 전역에서 천천히 진동하는 파동의 전파 패턴을 어떻게 형성하는가?
• RQ3 모델의 진동이 fMRI 및 EEG 데이터의 시공간 통계에서 실제 관측치와 가장 유사하게 나타나는 가소성 강도는 어느 정도인가?
• RQ4 왜 천천히 진동하는 파동의 전파가 전두에서 후두로 향하는 경향이 있으며, 이는 연결망의 구조적 특성로 설명될 수 있는가?
• RQ5 이중 상태 동역학과 가소성을 갖는 전뇌 모델은 인간 수면 중 관찰된 국소적 및 전반적 SWO 특성의 전반적인 범위를 재현할 수 있는가?

주요 결과

• 최적의 모델 적합은 임계적인 가소성 강도에서 달성되며, 이 경우 국소적 및 전반적 천천히 진동하는 파동이 현실적인 통계적 특성을 함께 유지한다.
• 국소적 진동은 전반적 진동보다 빈도가 높고, 지속 시간이 짧으며, 진폭이 작다. 이는 실제 EEG 관측 결과와 일치한다.
• 전반적 진동은 '업상태'와 '다운상태'의 역학에 따라 전뇌에 걸쳐 침묵의 파동으로 전파되며, EEG 및 fMRI에서 관찰된 바와 일치한다.
• 전두에서 후두로 향하는 전파의 방향성은 연결망의 이질성에 의해 설명되며, 후두 쪽 연결이 강할수록 파동 전파가 촉진된다.
• 모델은 fMRI 및 EEG 양측 모ality에서 파워 스펙트럼과 시공간 조직의 핵심적 특성을 성공적으로 재현한다.
• 이 연구는 전뇌 모델이 휴식 상태 동역학을 넘어서 수면 중 천천히 진동하는 파동과 같은 복잡한 진동 상태를 설명하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 보여준다.