[논문 리뷰] Phase response curve measurements based on perturbations or noise stimuli for conductance-based neuron models.

Janina Hesse, Susanne Schreiber|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 10.

Neural dynamics and brain function참고 문헌 52인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 고내재성 신경세포 잡음 조건에서 단서 강도가 부적절할 경우, 단서 반응 곡선(PRC) 측정이 왜곡되어 진정한 신경세포 역학을 반영하지 못하고 측정 방법론에 의해 영향을 받는다는 것을 보여준다. 도전성 기반 신경세포 모델을 사용하여, 오직 약한 자극과 잡음에 강건한 자극만이 자극 시작 분기 현상을 정확히 반영하는 PRC를 제공함을 보이며, 자극 강도의 유효성 기준을 제시한다.

ABSTRACT

The program simulates conductance-based neuron models with three different spike-onset bifurcations. The repetitively spiking neurons are stimulated with a series of short current pulses or a known noise stimulus provided as data. The resulting spike jitter allows to estimate the phase-response curve of the model, based on methods described in Galan et al. (2005), Ota et al. (2009) and Torben-Nielsen et al. (2010). The estimation of the phase-response curve is tested for different stimulus amplitudes and different levels of intrinsic noise. See Hesse and Schreiber (2019) and readme.txt for details.

연구 동기 및 목표

• 내재성 잡음이 존재하는 상황에서도 PRC 측정이 진정한 신경세포 역학을 정확히 반영할 수 있는 조건을 규명하는 것.
• 특히 자극 시작 부근에서 실험적 PRC 추정치와 이론적 모델 간의 괴리 문제를 해결하는 것.
• 과도 자극 또는 잡음 간섭으로 인한 PRC 왜곡을 방지하기 위한 자극 강도 선택 기준을 설정하는 것.
• 높은 내재성 잡음 수준에서 흐름자극 및 잡음 자극 방법의 신뢰성을 비교하는 것.

제안 방법

• 세 가지 자극 시작 분기 현상(역설적 허프 분기, SNIC, 안장-동형 궤도(HOM))를 가진 도전성 기반 신경세포 모델을 사용한다.
• 한계 순환 상에서 고유 방정식의 역행적 통합을 통해 이론적 PRC 계산을 수행하여 '진정한' PRC를 확보한다.
• 세 가지 실험적 PRC 추정 방법을 적용한다: 개별 시간점 자극, 연속적 잡음 자극, 가중치가 부여된 스파이크 유도 평균(wSTA).
• 스파이크 시점 예측 오차를 최소화하는 STEP 방법을 도입하여 PRC를 추정한다.
• 다양한 잡음 수준과 자극 강도에서 PRC 추정의 불확실성을 정량화하기 위해 부트스트랩 기법을 사용한다.
• 다양한 자극 강도와 잡음 수준에서 측정된 PRC를 이론적 PRC와 비교하여 왜곡 여부를 탐지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자극 강도와 내재성 잡음이 도전성 기반 신경세포 모델에서 PRC 측정 정확도에 어떻게 동시에 영향을 미치는가?
• RQ2 표준 PRC 측정 프로토콜이 기저의 자극 시작 분기 현상을 반영하기보다는 프로토콜 자체를 반영하는 정도는 어느 정도인가?
• RQ3 내재성 잡음이 높고 스파이크 제트가 심한 조건에서 잡음 자극 방법이 진정한 PRC를 신뢰성 있게 복원할 수 있는가?
• RQ4 내재성 잡음이 있는 신경세포 시스템에서 유효한 PRC 추정이 가능한 자극 강도의 범위는 무엇인가?
• RQ5 내재성 잡음과 자극 강도에 대한 민감도에서 흐름자극 방법과 잡음 기반 방법은 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 자극이 너무 강할 경우, PRC는 기저의 자극 시작 분기 현상과 관계없이 일반적인 형태로 왜곡되어 측정 프로토콜의 영향을 받는다.
• 높은 내재성 잡음이 있는 신경세포에서는 유효한 자극 강도의 범위가 크게 좁아져 정확한 PRC 추정이 어려워진다.
• 흐름자극 방법은 자극 시간에 맞춰 PRC가 앞당겨지며, 이로 인해 응답에 특징적인 '결절'이 나타난다.
• 잡음 자극 방법은 시간적으로 늘어난 잡음 조각으로 인해 자극 이전에 PRC가 상승하는 경향을 보이며, 이로 인해 진정한 PRC가 왜곡된다.
• 흐름자극 및 잡음 기반 방법은 높은 잡음 조건에서 유사한 성능을 보이지만, 자극 강도가 좁은 최적 범위 내일 때만 가능하다.
• 이론적 PRC는 자극 강도가 약하게 유지되어 선형 반응 가정을 유지하고, 내재성 잡음을 상쇄할 수 있을 정도로 충분히 강력할 경우에만 신뢰성 있게 복원된다.