Нейронные колебания


Нейронные колебания , или мозговые волны , представляют собой ритмичные или повторяющиеся паттерны нейронной активности в центральной нервной системе . Нервная ткань может генерировать колебательную активность многими способами, управляемыми либо механизмами внутри отдельных нейронов , либо взаимодействиями между нейронами. В отдельных нейронах колебания могут проявляться либо в виде колебаний мембранного потенциала , либо в виде ритмических паттернов потенциалов действия , которые затем вызывают колебательную активацию постсинаптических нейронов. На уровне нейронных ансамблей синхронизированная активность большого числа нейронов может привести кмакроскопические колебания, которые можно наблюдать на электроэнцефалограмме . Колебательная активность в группах нейронов обычно возникает из-за обратных связей между нейронами, которые приводят к синхронизации их паттернов возбуждения. Взаимодействие между нейронами может вызывать колебания с частотой, отличной от частоты возбуждения отдельных нейронов. Хорошо известным примером макроскопических нейронных колебаний является альфа-активность .

Нейронные колебания наблюдались исследователями еще в 1924 году ( Ганс Бергер ). Более 50 лет спустя внутреннее колебательное поведение было обнаружено в нейронах позвоночных, но его функциональная роль до сих пор полностью не изучена. [1] Возможные роли нейронных колебаний включают связывание признаков , механизмы передачи информации и генерацию ритмической моторной продукции . За последние десятилетия было получено больше информации, особенно благодаря достижениям в области визуализации мозга . Основная область исследований в области неврологии включает определение того, как генерируются колебания и какова их роль. Колебательная активность в головном мозге широко наблюдается при различныхуровней организации и, как считается, играет ключевую роль в обработке нейронной информации. Многочисленные экспериментальные исследования подтверждают функциональную роль нейронных колебаний; единой интерпретации, однако, по-прежнему нет.

Ричард Катон обнаружил электрическую активность в полушариях головного мозга кроликов и обезьян и представил свои результаты в 1875 г. [2] Адольф Бек опубликовал в 1890 г. свои наблюдения за спонтанной электрической активностью мозга кроликов и собак, которые включали ритмические колебания, измененные светом, обнаруженные с помощью электроды, размещенные непосредственно на поверхности головного мозга. [3] До Ганса Бергера Владимир Владимирович Правдич-Неминский опубликовал первую ЭЭГ животных и вызванный потенциал собаки. [4]

Нейронные колебания наблюдаются во всей центральной нервной системе на всех уровнях и включают серии спайков , потенциалы локального поля и крупномасштабные колебания , которые можно измерить с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). В общем случае колебания можно охарактеризовать их частотой , амплитудой и фазой . Эти свойства сигнала могут быть извлечены из нейронных записей с помощью частотно-временного анализа . Считается, что в крупномасштабных колебаниях изменения амплитуды являются результатом изменений синхронизации в нейронном ансамбле ., также называемая локальной синхронизацией. Помимо локальной синхронизации, синхронизироваться может колебательная активность удаленных нейронных структур (одиночных нейронов или нейронных ансамблей). Нейронные колебания и синхронизация связаны со многими когнитивными функциями, такими как передача информации, восприятие, двигательный контроль и память. [5] [6] [7] [8]


Моделирование нейронных колебаний на частоте 10 Гц . На верхней панели показаны выбросы отдельных нейронов (каждая точка представляет отдельный потенциал действия в популяции нейронов), а на нижней панели потенциал локального поля , отражающий их суммарную активность. На рисунке показано, как синхронизированные паттерны потенциалов действия могут приводить к макроскопическим колебаниям, которые можно измерить вне кожи головы.
Пять частотных диапазонов нейронных колебаний, наблюдаемые за десять секунд ЭЭГ.
Паттерн тонического возбуждения одиночного нейрона, демонстрирующий ритмическую пиковую активность
Моделирование нейрона Хиндмарша-Роуза , демонстрирующего типичное пачечное поведение: быстрый ритм, генерируемый отдельными спайками, и более медленный ритм, генерируемый всплесками.
Моделирование модели нейронной массы, показывающей спайки сети во время приступа . [41] По мере увеличения коэффициента усиления A сеть начинает колебаться с частотой 3 Гц.
Воспроизвести медиа
Моделирование модели Курамото, показывающее нейронную синхронизацию и колебания в среднем поле
Почерк человека, страдающего болезнью Паркинсона, с ритмической треморной активностью в штрихах
Генерализованные пиковые и волновые разряды частотой 3 Гц, отражающие судорожную активность