[논문 리뷰] Grid cells show field-to-field variability and this explains the aperiodic response of inhibitory interneurons

Benjamin Dunn, Daniel Wennberg외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 17.

Memory and Neural Mechanisms참고 문헌 33인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 기존 모델에서 가정하는 것과는 달리, 격자 세포가 발화 강도의 현저한 필드 간 변동성을 보임을 보여주며, 이는 기존 모델의 균일한 피크 발화 강도 가정에 도전한다. 희박하고 장소 유사 입력을 갖는 이중 집단의 흥분성-억제성 네트워크 모델에 이러한 변동성을 통합함으로써, 저자들은 억제성 수상세포가 자연스럽게 비정기적인 공간 발화 패턴을 생성함을 보여주며, 이는 실험 데이터와 일치한다. 또한 이는 후행하는 해마 세포에서의 전역적 재구성(global remapping)을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Research on network mechanisms and coding properties of grid cells assume that the firing rate of a grid cell in each of its fields is the same. Furthermore, proposed network models predict spatial regularities in the firing of inhibitory interneurons that are inconsistent with experimental data. In this paper, by analyzing the response of grid cells recorded from rats during free navigation, we first show that there are strong variations in the mean firing rate of the fields of individual grid cells and thus show that the data is inconsistent with the theoretical models that predict similar peak magnitudes. We then build a two population excitatory-inhibitory network model in which sparse spatially selective input to the excitatory cells, presumed to arise from e.g. salient external stimuli, hippocampus or a combination of both, leads to the variability in the firing field amplitudes of grid cells. We show that, when combined with appropriate connectivity between the excitatory and inhibitory neurons, the variability in the firing field amplitudes of grid cells results in inhibitory neurons that do not exhibit regular spatial firing, consistent with experimental data. Finally, we show that even if the spatial positions of the fields are maintained, variations in the firing rates of the fields of grid cells are enough to cause remapping of hippocampal cells.

연구 동기 및 목표

• 격자 세포 모델에서 모든 발화 필드의 피크 발화 강도가 동일하다는 가정을 도전하기 위해.
• 이론적 모델이 억제성 수상세포에서 정규적인 공간 발화를 예측하는 데 반해, 실험 데이터는 수상세포 반응이 비정기적임을 보여주므로, 이러한 괴리를 해결하기 위해.
• 격자 세포의 필드 강도 변동성이 후행하는 해마 장소 세포에서의 전역적 재구성(global remapping)을 어떻게 유도할 수 있는지 조사하기 위해.
• 희박하고 장소 유사 입력 및 현실적인 연결성을 갖는 네트워크 모델을 개발하여, 필드 간 변동성과 함께 실험적으로 관찰된 비정기적인 수상세포 발화를 재현하기 위해.

제안 방법

• 오픈 필드 환경에서 기록한 쥐의 373개 격자 세포를 대상으로, 발화 필드를 탐지하기 위해 워터셰 분할(watershed segmentation)을 적용하였다.
• 발화 강도의 필드 간(variance, s²_B) 및 필드 내(variance, s²_W) 분산을 계산하였으며, 필드 간 유의미한 변동성을 검증하기 위해 F-검정을 사용하였다.
• 세포 간 비교를 가능하게 하기 위해 차원이 없는 변동성 계수(c_B 및 c_W)를 정의하여 정규화하였다.
• 흥분성 격자 세포를 자극하는 희박하고 장소 유사 외부 입력을 갖는 이중 집단의 흥분성-억제성 네트워크 모델을 구축하였다.
• 격자 필드 강도가 변동할 경우, 억제성 수상세포의 비정기적인 발화 패턴을 생성하도록 흥진성 및 억제성 뉴런 간 연결 규칙을 구현하였다.
• 네트워크 모델의 시냅스 가중치를 학습하기 위해 비음수 행렬 분해(NMF)의 곱셈적 업데이트 규칙을 적용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 격자 세포는 표준 모델에서 가정하는 것과는 달리, 공간 필드 간에 유의미한 발화 강도 변동성을 보이는가?
• RQ2 격자 세포 발화의 필드 간 변동성이 실험적으로 관찰된 비정기적인 공간 발화 패턴을 보이는 억제성 수상세포의 반응을 설명할 수 있는가?
• RQ3 격자 세포의 필드 강도 변동성이 유지된 상태에서 공간 필드 기하학이 그대로 유지될 경우, 후행하는 해마 장소 세포에서 전역적 재구성(global remapping)이 발생하는가?
• RQ4 희박하고 장소 유사 입력, 그리고 현실적인 연결성을 갖는 네트워크 모델이, 정기적인 수상세포 조정을 가정하지 않고도 비정기적인 수상세포 발화를 재현할 수 있는가?

주요 결과

• 373개의 기록된 세포에서 유의미한 필드 간 발화 강도 변동성이 통계적으로 확인되었으며, 필드 간 분산(s²_B)이 필드 내 분산(s²_W)보다 뚜렷하게 높았다. F-검정 결과, 94%의 세포에서 유의미한 차이가 있었으며(p < 0.05).
• 필드 간 변동성 계수(c_B)는 세포 평균값으로 0.38이었으며, 이는 강도의 상당한 이질성을 나타내었고, 필드 내 변동성(c_W)은 낮아 필드 특이적 조절이 있음을 시사했다.
• 이중 집단 네트워크 모델에서, 공간 필드 기하학을 유지하면서 필드 강도 변동성을 도입함으로써, 억제성 수상세포에서 실험 기록과 일치하는 비정기적인 공간 발화 패턴이 생성되었다.
• 모델는 정기적인 수상세포 조정을 가정하지 않음에도 불구하고, 실험적으로 관찰된 비정기적인 수상세포 반응을 재현하였으며, 이는 연속적인 액터모델에서의 핵심 모순을 해결하였다.
• 고정된 공간 필드 위치를 유지하더라도, 격자 세포 필드의 상대 강도를 변경함으로써, 해마 장소 세포 활동을 모방하는 피드포워드 네트워크에서 전역적 재구성이 유도되었다.
• 모델의 네트워크 동역학은 경로 통합 또는 정 hexagonal 활동 패턴의 이동에 의존하지 않았으며, 대신 재귀적 연결성과 희박하고 장소 유사 입력을 통해 격자 발화를 생성하였다.