Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Современное состояние проблемы исследования механизмов локальной синхронизации нейронной активности в первичной зрительной коре мозга (обзор литературы) 14
1.1 Структурная и функциональная организация первичной зрительной коры мозга кошки 14
1.1.1 Основные типы клеток первичной зрительной коры. Ламинарное распределение различных типов нейронов стриарной коры мозга кошки 14
1.1.2 Организация локальных и интерламинарных возбудительных связей 18
1.1.3 Тормозные интернейроны в зрительной коре кошки: подтипы, локализация, колончатая и ламинарная организация тормозных взаимодействий с возбудительными нейронами 22
1.1.4 Электрофизиологические свойства нейронов зрительной коры мозга кошки 27
1.2 Синхронизация активности нейронов в процессе зрительного восприятия 35
1.2.1 Нейронные ансамбли. Нейронная синхрония в кортикальных сетях 35
1.2.2 Проблема объединения (binding) и ее решение посредством нейронной синхронии
в высокочастотном диапазоне 39
1.2.3 Механизмы синхронизации активности нейронов с близким к нулю фазовым сдвигом 42
1.2.4 Шумовые процессы в ЦНС. Влияние шумовых процессов на активность нейронов 46
Заключение и постановка проблемы исследования 50
ГЛАВА 2. Методы исследования 53
2.1 Электрофизиологический эксперимент 53
2.1.1 Подготовка животных 53
2.1.2 Постановка эксперимента: внеклеточная регистрация нейронной активности, зрительная стимуляция 54
2.1.3 Анализ экспериментальных данных 56
2.2 Модельное исследование 63
2.2.1 Структура исследовательской модели 63
2.2.2 Модель нейрона и синапса 64
2.2.3 Подбор внутренних параметров нейрона и проведение вычислительных тестов 66
ГЛАВА 3. Результаты исследования особенностей локальной синхронизации нейронной активности в первичной зрительной коре мозга кошки 68
3.1 Распределение нейронов по длительности спайка (импульса) 68
3.2 Временная динамика распределения межимпульсных интервалов. Дискриминантный анализ активности нейронов различных типов 71
3.3 Ритмический характер активности нейронов 79
3.4 Ориентационная избирательность зарегистрированных нейронов зрительной коры 83
3.5 Синхронизация активности нейронов. Особенности возникновения синхронизации 85
3.6 Активность нейронов различных типов в условиях шумового воздействия 94
ГЛАВА 4. Обсуждение результатов исследования 97
Выводы 112
Список использованных источников
- Основные типы клеток первичной зрительной коры. Ламинарное распределение различных типов нейронов стриарной коры мозга кошки
- Постановка эксперимента: внеклеточная регистрация нейронной активности, зрительная стимуляция
- Временная динамика распределения межимпульсных интервалов. Дискриминантный анализ активности нейронов различных типов
- Ориентационная избирательность зарегистрированных нейронов зрительной коры
Основные типы клеток первичной зрительной коры. Ламинарное распределение различных типов нейронов стриарной коры мозга кошки
Первичная зрительная кора головного мозга млекопитающих (называемая также областью V1, поле Бродмана 17 или стриарная кора) расположена в затылочной доле головного мозга и является четко выявляемой при поперечном разрезе (толщина V1 кошки составляет 1,5-2 мм). Данная структура головного мозга играет ключевую роль при анализе сенсорной зрительной информации, получаемой из окружающей среды.
На срезах первичной зрительной коры нейроны могут быть разделены с морфологической точки зрения на пирамидные и непирамидные клетки [Ramon y Cajal, 1955; Hubel&Wiesel, 1972; Gilbert&Wiesel, 1979]. Около 80% от общей популяции клеток области V1 составляют возбудительные глутаматэргические пирамидные и звездчатые шипиковые не ГАМК-эргические нейроны [Hubel&Wiesel, 1972; Gilbert&Wiesel, 1979; Gabbott&Somogyi, 1986; Payne&Peters, 2001; Benarroch, 2013], служащие источниками передачи информации посредством возбуждения в коре. При этом, оставшиеся 20% нейронной популяции представлены ГАМК-эргическими безшипиковыми или редко шипиковыми нейронами, обуславливающими внутрикортикальное торможение. Основные различия между данными типами неокортикальных нейронов заключается в длине аксонов и форме тел клеток. Аксоны пирамидных клеток длиннее и могут достигать белого вещества, в то время как отростки звездчатых нейронов заканчиваются в ближайших зонах. Так же существенным различием служит наличие и отсутствие шипиков на дендритах, которые обеспечивают их функциональные свойства [Lund, 1988]. Форма тела непирамидных нейронов варьируется в зависимости от типа, однако, в основном, имеет овальную форму, а для пирамидного нейрона — напоминает пирамиду. Также пирамидные нейроны характеризуются крупным апикальным дендритом, нередко достигающим первого слоя первичной зрительной коры.
Важной особенностью коры млекопитающих является то, что клетки в ней расположены в виде слоев в пределах серого вещества, при этом, слои существенно отличаются друг от друга по плотности клеток и толщине каждой зоны коры. В зрительной коре мозга кошки можно выделить 6 слоев, при этом IV и V слои подразделяется на два подслоя – IVА,В, VА,В. Слои IV и VI являются согласно [Hubel&Wiesel, 1972] самыми плотными по количеству клеток и, соответственно, при окрашивании по Нисслю, наиболее темными.
При более подробном исследовании ламинарной структуры первичной зрительной коры, было показано, что I слой области V1 содержит незначительное количество нейронов, то есть практически свободен от клеток. В основном, в I слое, находятся разветвления апикальных дендритов нижележащих пирамид и терминали афферентных аксонов клеток таламуса и экстрастриатных кортикальных областей. Тем не менее, было показано [Anderson et al., 1992], что немногочисленные нейроны данного поверхностного слоя являются тормозными и могут иметь редко шипиковые, сглаженные и шипиковые дендриты.
Для II слоя зоны V1 характерно наличие непирамидных клеток-канделябров и, в основном, небольших пирамидных клеток, которые главным образом, сконцентрированы на границе между I и II слоями, благодаря чему, II слой легко идентифицировать относительно I, при окрашивании по Нисслю. Однако, с увеличением глубины, маленькие пирамидные нейроны постепенно уступают место более крупным пирамидам, это изменение осуществляется довольно плавно и обозначает переход в III слой первичной зрительной коры. В силу такой мягкости перехода, от малых к более крупным пирамидным клеткам, между слоями II и III не установлено четкой границы, поэтому чаще всего их рассматривают как единый II/III слой. Однако, кроме размеров тел нейронов, существенным отличием между II и III слоями является факт, что пирамидные нейроны II слоя имеют короткие аксоны, в то время как более крупные пирамиды III слоя имеют длинные аксоны, распространяющиеся в белое вещество [O Leary, 1941]. Согласно [O Leary, 1941; Henry et al., 1979], нижняя граница III слоя расположена на уровне наиболее крупных пирамидных нейронов, называемых «пограничными пирамидами», для данных нейронов характерна сома неправильной формы, а также сложные проекции, распространяющиеся в белое вещество, другие кортикальные области и горизонтальные связи, объединяющие удаленные группы пирамидных нейронов.
Среди выделяемых слоев в первичной зрительной коре, IV слой является наиболее широким и подразделяется на IVА,В или IVА,В,С подслоя (в зависимости от вида млекопитающего, для кошки IVА,В). В данном слое, в основном, преобладают маленькие звездчатые шипиковые и нешипиковые клетки (малые корзинчатые, двухбукетные нейроны), но также встречаются небольшие пирамиды, плотность распределения клеток в данном слое выше, чем для остальных слоев. Звездчатые клетки обладают шипиковыми дендритами, расходящимися радиально от тел клеток, а также длинными аксонами, проецирующимися преимущественно в 2-3 слой [Meyer&Albus, 1981; Einstein & Fitzpatrick, 1991], однако, при этом они не имеют апикальных дендритов. По схеме O Learly подслой IVА слоя IV наряду со звездчатыми клетками включает крупные клетки, пирамидные нейроны, расположенные более равномерно, чем в слое IVВ и имеющие апикальные дендриты. Звездчатые клетки подслоя IVВ обладают более длинными дендритами, чем звездчатые клетки в подслое IVА, и являются небольшими относительно нейронов подслоя IVА. Существенным признаком различия подслоев IVА и IVВ является тот факт, что подслой IVА получает крупные, а подслой IVВ — тонкие аксоны от нейронов латерального коленчатого тела (ЛКТ). Пятый слой первичной зрительной коры включает малые, средние и крупные пирамидные нейроны. Согласно [O Leary, 1941], V слой следует также подразделять на два подслоя: подслой VА содержит малые и средние пирамиды с переплетающимися в верхних слоях аксонами, и подслой VВ, содержащий крупные пирамидные нейроны с толстыми дендритными деревьями, а также большое количество маленьких пирамидных клеток с апикальными не ветвящимися дендритами, достигающими I слоя. Границы между данными подслоями достаточно несложно определить при окрашивании по Нисслю, так как очень крупные, одиночные пирамидные нейроны сосредоточены в верхней части подслоя VВ. В пятом и шестом слоях коры помимо пирамидных клеток располагаются также непирамидные редко шипиковые и нешипиковые вставочные нейроны.
Согласно [Otsuka & Hassler, 1962], клетки VI слоя, в отличие от клеток V слоя, которые распределены неравномерно, являются упорядоченными в колонки в направлении радиальных волокон. Толщина VI слоя изменяется согласно топографической поверхности, которая сначала очень узкая у основания борозды и увеличивается ближе к выпуклости извилины. Подслой VIА содержит малые и средние пирамидные нейроны с округлыми телами клеток, с апикальными дендритами, достигающими в основном IV слоя [O Leary, 1941; Peters & Yilmaz, 1993] и 1-го слоя [Henry et al., 1979] и аксонами, восходящими до IV слоя [Lubke&Albus, 1989].
Нейроны подслоя VIВ являются наиболее глубинными клетками первичной зрительной коры, находящимися среди большого количества переплетений аксонов. Эти нейроны не описаны как пирамидные клетки, они расположены параллельно миелиновым волокнам белого вещества, имеют деформированную форму и называются горизонтальными нейронами. Это биполярные клетки, имеющие сглаженные или редко шипиковые дендриты разной длины.
Описанная ламинарная организация коры является достаточно хорошо изученной и практически неизменной для любой области неокортекса млекопитающих. Тем не менее, знание структуры первичной зрительной коры позволяет детально исследовать механизмы передачи и обработки зрительной информации в мозге, что на сегодняшний день, является одной из ключевых проблем нейрофизилогии.
Постановка эксперимента: внеклеточная регистрация нейронной активности, зрительная стимуляция
ГАМК-эргические тормозные интернейроны, составляющие меньше четверти от всех клеток первичной зрительной коры, играют ключевую роль в формировании функциональных свойств единичных нейронов, на основе которых формируется представление о воспринимаемом объекте (контрастность, ориентация, размер стимула и др.) [McCormick et al., 1997; Helmstaedter et al., 2007; Silberberg and Markram, 2007; Cardin et al., 2009; Becchetti et al., 2012; Buzsaki & Wang, 2012; Benarroch, 2013; Shao & Ehrengruber, 2013 и др.]. Эти нешипиковые клетки характеризуются преимущественно коротким аксоном и образуют локальные связи с шипиковыми пирамидными нейронами, аксоны которых распространяются в другие кортикальные структуры [Merchant et al., 2012]. Известны следующие общепринятые типы ГАМК-эргичеких интернейронов первичной зрительной коры: клетки-канделябры, крупные и малые корзинчатые клетки, двухбукетные клетки, клетки Мартинотти, а также нейроглиоформные клетки и горизонтальные нейроны.
Клетки-канделябры являются вставочными нейронами и мощными ингибиторами эфферентных пирамидных нейронов. Их можно определить благодаря короткому вертикальному аксону, также клетки-канделябры характеризуются аксо-аксональными синапсами [Tumbul 1978, Lund et al. 1979, Fairen & Valverde 1979, 1980; Peters & Regidor 1981; Somogyi et al. 1982, Farinas & DeFelipe, 1991]. Данный тип тормозных интернейронов в основном сосредоточен в слое II/III, но также может встречаться в V слое [Somogyi, 1977]. Крупные корзинчатые клетки, являются самым распространенным типом тормозных интернейронов, располагаются в слоях IV, V и VI. Их характеризует овальное тело, вертикально удлиненные дендритные деревья и аксон, имеющий от трех до пяти ответвлений, расширяющихся радиально до 1,5 мм параллельно поверхности мозга. Любые корзинчатые клетки могут вступать в контакт с несколькими десятками пирамид, образуя перисоматическое сплетение с типичными симметричными (тормозными) синапсами [Бабминдра и др., 1988].
Малые корзинчатые клетки (III и IV слои) — это мультиполярные нейроны с гладкими (без шипиковыми) дендритами, удлиненной сомой и аксонами, которые образуют локальные сплетения вокруг нейронов [Somogyi et al., 1983; Martin et al., 1983; Kisvarday et al., 1993]. Малые, как и крупные, корзинчатые клетки по характеру дендритных ветвлений, форме сомы и локализации трудно отличить от интернейронов других классов, если не удается идентифицировать характерные, приуроченные к соме, корзинчатые терминали [Wang et al., 2002].
Двухбукетными нейронами являются среднего размера мультиполярные клетки с гладкими дендритами и аксоном, который помимо образования локальных аксональных сплетений, разветвляется на 3-5 нисходящих пучка. Немиелинизированный аксон такой клетки образует узкий нисходящий, реже восходящий пучок вертикальных разветвлений. Как правило, они заканчиваются на шипиках тонких концевых дендритов, а у безшипиковых клеток – на дендритах, реже на соме. Такие ГАМК интернейроны обнаружены в слоях II - IV коры мозга кошки, грызунов, приматов [Somogyi & Cowey, 1984; Бабминдра и др., 1988; Kawaguchi & Kubota, 1997, 1998; Tamas et al.,1998; Gupta et al., 2000]. Из-за специфичности аксонов, длинных аксональных пучков, предполагается, что двухбукетные клетки вовлечены в механизмы вертикального торможения в коре [Peters & Regidor, 1981].
Среди нейронов слоев V и VI отмечен особый тип — клетки Мартинотти, характерный только для этого уровня коры, с восходящим аксоном, коллатерали которого образуют синаптические контакты на дендритах пирамид вплоть до I слоя. Этот тип интернейронов формирует основную массу синаптических контактов с дистальными участками апикальных дендритов пирамидных нейронов [Gupta et al., 2000]. Множество тонких немиелинизированных терминалей их восходящих аксонов образуют контакты с дендритами, а их отличительная особенность – аксонные разветвления в I слое, где они образуют симметричные синапсы с кронами апикальных дендритов пирамид, распространяя на них свои тормозные влияния [Бабминдра и др., 1988; Thomson & Bannister, 2003]. Регулярно расположенные и пронизывающие все клеточные слои радиальные аксонные системы двухбукетных нейронов и клеток Мартинотти являются определяющими в колончатой структуре коры [Бабминдра, Брагина, 1982; Бабминдра и др. 1988; Jones,1984; Buxhoeveden & Casanova, 2002а].
Нейроглиоформные клетки расположены по всей зрительной коре, они обладают короткими и гладкими дендритами, а также очень тонкими и сильно ветвящимися аксонами, предположительно, данные нейроны участвуют в локальном торможении соседних клеток [Kisvarday et al.,1986, 1990].
В работах последних лет [Cardin et al., 2009], используется классификация тормозных интернейронов не только по морфологическим признакам, но и по экспрессии генов некоторых белков: парвальбумина, кальбиндина, кальретинина, а также некоторых нейропептидов (соматостатина, холецистокинина, нейропептида Y, вазоактивного интестинального пептида – VIP). Так, 20-25% всех ГАМК-эргических нейронов коры экспрессируют парвальбумин, 45-50% экспрессируют кальретинин, 20-25% - кальбиндин. Плотность кальбиндин- и кальретинин-иммунореактивных нейронов больше в слоях II-III, в то время как парвальбумин-иммунореактивных нейронов – в средних слоях. К кальбиндин- и кальретинин-иммунореактивным интернейронам относятся преимущественно биполярные клетки, двухбукетные клетки. К парвальбумин-иммунореактивным нейронам относят корзинчатые клетки и клетки-канделябры. При этом корзинчатые клетки могут экспрессировать также нейропептиды: VIP, холецистокинин и частично соматостатин. Клетки-канделябры могут экспрессировать холецистокинин и VIP. Клетки Мартинотти принадлежат к группе соматостатин-позитивных интернейронов. В соответствии с ролью в динамике микроцепочки, тормозные ГАМК-эргические интернейроны могут быть разделены как по ориентации их аксонов так и по «целям» аксонов (местам проецирования) [Somogyi, 1989; Jones, 1993]. Ориентация аксонов может быть локальная (нейроглиоформные клетки, малые корзинчатые клетки), вертикальная (двухбукетные клетки, биполярные нейроны и клетки Мартинотти) или горизонтальная (крупные корзинчатые клетки). При классификации по «целям» аксонов, интернейроны могут быть разделены на четыре класса клеток, аксоны которых оканчиваются на: дистальных дендритах (клетки Мартинотти), проксимальных дендритах (двухбукетные, биполярные нейроны и нейроглиоформные клетки), соме и перисоматических дендритах (крупные и малые корзинчатые клетки), начальном сегменте аксона (клетки-канделябры) [Markram et al., 2004]. Тормозные нейроны, аксоны которых направлены в области дистальных дендритов, играют важную роль при интеграции и контроле приходящей информации. Интернейроны, которые иннервируют дендритные области, могут также влиять на интеграцию синаптических входов [Miles et al., 1996]. Более того, данные клетки могут участвовать в процессах синаптической пластичности и модулировать генерацию и распространение кальциевых потенциалов действия (ПД) на дендрите [Larkum et al., 1999; Traub, 1995]. Крупные и малые корзинчатые нейроны, которые иннервируют сому и перисоматические дендриты, позволяют пресинаптическим клеткам контролировать усиление суммарного потенциала и частоту разрядов целевых клеток [Miles et al., 1996; Tamas et al., 1997; Freund&Katona, 2007]. Эти интернейроны могут быть также вовлечены в синхронизацию локальных цепочек [Cobb et al., 1995; Tukker et al., 2007]. И наконец, тормозные нейроны, аксоны которых направлены на начальный сегмент аксона пирамидного нейрона, могут предотвращать генерацию потенциала действия на пирамидных клетках [Inda et al., 2006; Woodruff & Yuste, 2008].
Временная динамика распределения межимпульсных интервалов. Дискриминантный анализ активности нейронов различных типов
Для выделения зарегистрированной импульсной активности использовали пакет программ Offline Sorter (Plexon Inc.). Спайки нейронов выделялись с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis) на основе формы и амплитуды импульса. На рис. 8А представлена активность двух нейронов, зарегистрированных в ходе проводимых экспериментов. Зеленым и желтым цветом показана активность нейронов, серым — неопределенная импульсная активность (шум), число и форма импульсов показаны на рис. 8Б. Рис. 8 Трехмерная иллюстрация методов сортировки импульсной активности с помощью методов ПП Offline Sorter. Зеленым и желтым цветом показана активность двух нейронов на предъявление зрительного стимула, серым — неопределенная активность. Внизу показано число и форма импульсов данных нейронов.
Для анализа зарегистрированной активности использовали ПП NeuroExplorer (Plexon Inc.), а также ПП STATISTICA 8.0, MATLAB. Первоначально нейроны были разделены по длительности спайков, граница разделения (400 мкс), была определена с помощью построения гистограммы распределения всех зарегистрированных нейронов по длительности спайка, а также методов базовой статистики, в частности, вычисления среднего значения ширины заднего фронта спайков для всех типов зарегистрированных нейронов, с учетом стандартного отклонения. Для анализа временной динамики активности зарегистрированных клеток применялись статистические методы анализа на основе стандартных и логарифмических гистограмм межимпульных интервалов (ГМИ и ЛГМИ), кросскорреляционных гистограмм (ККГ), перистимульных гистограмм (ПСТГ), анализа пачечной активности, кластерного анализа импульсной активности, также проводилась оценка ритмичности автокорреляционных гистограмм (АКГ) [Muresan et al., 2008]. В основу выделения соответствующих классов нейронов были положены временная динамика активности клеток: модальные значения межимпульсного интервала; характер распределения межимпульсных интервалов; значение средней и пиковой частоты разрядов в пачке для FRB и IB нейронов; пиковое значение частоты разрядов для FS и RS нейронов; устойчивость межимпульсных интервалов и амплитуды спайка.
Для построения гистограмм межимпульсных интервалов, кросскоррелограмм, перистимульных гистограмм, а также анализа пачечной активности использовали стандартные алгоритмы, включенные в ПП NeuroExplorer. При построении стандартных ГМИ задавали следующие параметры: бин 2-5 мс, анализируемый временной интервал – 200 мс от момента отметки стимула, сглаживание с помощью фильтра Гаусса с шириной окна 3 мс. Для ЛГМИ временной интервал также задавался относительно времени стробы, сглаживание с помощью фильтра Гаусса (ширина окна 3 мс), при этом ось абсцисс рассчитывалась в координатах десятичного логарифма, где варьируемым параметром являлось количество бинов в декаду (задавалось 20-40 бин/декада).
Временные рамки для перистимульных гистограмм, аналогично, задавались в интервалах [-200;500] мс.
Попарная синхронизация между нейронами оценивалась с помощью метода кросскоррелограмм. ККГ строилась на основании подсчета в каждом бине всех совместных появлений спайков двух нейронами в процессе сдвига ответа одного нейрона относительно другого. В результате ККГ отображала зависимость количества совпадений моментов появления спайка от временного сдвига. Кросскорелограммы строились во временном интервале от [-500;500] мс. Уровень синхронизации между парой нейронов считался высоким, если на кросскоррелограмме наблюдался четкий пик со значением вероятности не меньше р = 0,015, с шириной на его полувысоте 15 мс и расстоянием между пиками 5 мс. Уровень синхронизации считался умеренным, если пик ККГ был более широкий (16-35 мс), расстояние между пиками не превышало 10 мс. В случае отсутствия четко выделяемого пика на ККГ считалось, что нейроны не синхронизированы. ККГ строились с бином 1-3 мс, сглаживание с помощью фильтра Гаусса с шириной окна 3 мс.
Для определения «опережающей» клетки, то есть клетки первой вовлекающейся в синхронную активность, использовались следующие критерии: выраженность пика ККГ; ширина пика на полувысоте; временной сдвиг пиков кросскорреллограммы относительно нуля. Статистическая оценка достоверности процентных соотношений нейронов, первыми вступающих в синхронизацию, проводилась с помощью сравнения выборочных долей. Для определения достоверности разности между долями ее величина соотносилась с собственной ошибкой, в результате полученная величина tФ, имеющая распределение Стьюдента, сравнивалась с критической точкой tst (критерий Стъюдента) для принятого уровня значимости (5%) и числа степеней свободы k = n1+n2-2, где n1, n2 — общее количество нейронов исследуемого типа, вовлеченных в синхронизацию. В случае, если tФ tst разность между выборками считалась статистически достоверной [Лакин, 1980].
Для анализа пачечной активности нейрона в NeuroExplorer задавались значения максимального и минимального временного интервала между импульсами в начале и в конце пачки, минимальный интервал между пачками, минимальная длительность пачки в секундах, а также минимальное количество импульсов в пачке. Благодаря данному анализу можно оценить процентное количество импульсов в пачках, средние и пиковые частоты импульсов в пачках и определить является ли данный нейрон пачечным.
Ритмический характер активности нейронов, а также максимальная частота осцилляций в альфа-подобном интервале частот (8-13 Гц), высокочастотном бета-(20-30 Гц) и гамма-подобном диапазоне (30-80 Гц), рассчитывались с помощью метода оценки силы осцилляций нейронной активности, разработанного [Muresan et al., 2008]. Данная методика позволяла оценить коэффициент ритмичности нейрона в конкретном частотном диапазоне и учитывает специфику анализируемых электрофизиологических данных. Для реализации данного метода вычислялись автокорреляционные гистограммы (АКГ), которые затем сглаживались с помощью фильтра Гаусса, при этом шаг выбирался в зависимости от частоты коррелограммы и максимальной частоты интересующего частотного диапазона (для fc = 1000 Гц, fmax = 100 Гц, шаг = 0,893 бин). После сглаживания АКГ, удалялся ее центральный пик, вносящий слишком большой вклад в спектр мощности и не позволяющий корректно оценить частоту осцилляций автокоррелограммы. К “сглаженной безпиковой” автокоррелограмме применялся быстрое преобразование Фурье (БПФ) для построения амплитудно-частотного спектра с использованием окна Блэкмана. Коэффициент ритмичности (КР) рассчитывался как отношение пиковой амплитуды в заданном частотном диапазоне к средней амплитуде спектра. Алгоритм методики был реализован Muresan et al. в пакете MATLAB [Muresan et al., 2008] и адаптирован в представленной работе для анализа имеющихся данных. Для оценки ритмичности зарегистрированных в электрофизиологических экспериментах нейронов, АКГ строились в интервалах ±256 мс (512 бинов), при этом бин для БПФ 2Гц. АКГ строились относительно момента предъявления стимула. При этом запись нейронной активности разбивалась на отрезки, относительно момента включения стимула, длительность отрезка составляла 2000 мс (местимульный интервал). Для оценки ритмичности выбиралось 10 отрезков, то есть расчет КР проводился только в случае, когда нейрон отвечал на 10 последовательно предъявляемых стимулов. Согласно [Muresan et al., 2008], наибольшая точность КР достигается при выборе небольшого частотного интервала интересов, поэтому гамма-подобный частотный диапазон был разбит на интервалы 30-50 Гц и 50-80 Гц.
В работе [Muresan et al., 2008] было установлено, что пороговое значение КР изменяется в зависимости от интересующего диапазона частот. Так, для нейрона, характеризующегося сильными осцилляциями в альфа-подобном частотном интервале, КР должен варьировать от 25 до 37 (в зависимости от конкретной частоты осцилляций) (Рисунок 9). При этом, для клетки, находящейся в переходном состоянии, то есть состоянии перехода из не осциллирующего режима в режим сильных осцилляций, КР6 при частоте 13 Гц и КР12, при частоте 8 Гц. Для высокочастотного бета-подобного частотного диапазона (20-30 Гц), в случае сильных осцилляций КР10 (или 13, в случае 20 Гц) и в режиме переходного состояния КР4 (или 5, в случае 20 Гц). При наличии сильных осцилляций в гамма-подобных интервалах пороговое значение КР для частот 30-50 Гц составило КР7 при максимальной частоте осцилляций f=50 Гц и КР10 при f=30 Гц. В этом же интервале частот, если нейрон находился в переходном режиме, КР4 (или 3, в случае 50 Гц). В случае, если нейрон характеризовался сильными осцилляциями в интервалах частот 50-80 Гц, КР 3, при f = 80 Гц и КР 7, при f = 50 Гц, при переходе нейрона из не осциллирующего состояние в осциллирующее КР 3.
Ориентационная избирательность зарегистрированных нейронов зрительной коры
Помимо исследования ритмического характера активности клеток, все зарегистрированные нейроны тестировались на ориентационную избирательность. Ориентационная избирательность, то есть способность клеток зрительной коры реагировать на стимул определенной ориентации, была впервые экспериментально продемонстрирована в первичной зрительной коре мозга кошки [Hubel&Wiesel, 1959] и с тех пор активно изучалась у ряда млекопитающих [Bernander et al., 1991; Volgushev et al., 2002; Nowak et al., 2008; Gao et al., 2010; Zhu et al., 2010; Scholl et al., 2013; Sadeh et al., 2014 и др.]. Ориентационно настроенные нейроны коры характеризуются высокой частотой ответа при предъявлении стимула предпочитаемой ориентации, движущегося вдоль их рецептивных полей, и — слабым ответом или его отсутствием, при движении стимула в другом направлении [Hubel, Wiesel 1959, 1962]. В работе [Nowak et al., 2008] показано, что в зависимости от собственных генераторных свойств нейрона, то есть от типа активности клетки в ответ на предъявляемый стимул, свойство ориентационной избирательности может быть выражено в различной степени. При этом, тормозные FS интернейроны первичной зрительной коры мозга кошки являются менее ориентационно настроенными, чем нейроны с типами активности CH, RS и IB [Nowak et al., 2008]. Также, в работе [Nowak et al., 2008] показано, что даже при высокочастотных колебаниях мембранного потенциала FS тормозные интернейроны характеризуются слабой ориентационной избирательностью. В работе [Hirsch et al. 2003] показано, что часть тормозных интернейронов IV слоя характеризуются отсутствием ориентационной избирательности, однако, согласно [Kisvarday et al., 1987; Gabbott et al., 1988; Ahmed et al., 1997; Azouz et al. 1997] FS тормозные интернейроны демонстрируют данное свойство. В работах [Volgushev et al. 2000; Azouz and Gray 2003; Nowak et al., 2008] выявлено, что существенное влияние на способность нейронов, реагировать на стимул определенной ориентации, помимо синаптических механизмов, оказывают внутренние свойства клеток, в частности порог срабатывания нейрона. Вероятно, данный параметр обуславливает различия выраженности ориентационной избирательности возбудительных и тормозных нейронов. В диссертационной работе не исследовались особенности нейронов различных типов активности в контексте ориентационной избирательности и не анализировались рецептивные поля регистрируемых нейронов, так как это не входило в задачу исследования. Однако, проведенное исследование позволило выявить, что зарегистрированные клетки, относящиеся к разным типам активности, в том числе и к FS типу, проявляли ориентационную избирательность и характеризовались высокой частотой разрядов в ответ на предъявление решетки предпочитаемой ориентации. При этом, все нейроны, характеризующиеся высокой частотой ответов на стимул, которая в некоторых случаях доходила до 100-300 имп\сек, срабатывали синхронно на предъявляемый стимул. В работе [Fries et al., 2001] на зрительной коре бодрствующих кошек также было показано, что нейроны, имеющие схожую ориентационную настройку, при предъявлении решеток предпочитаемой ориентации, были способны к вовлечению в очень быструю синхронизацию, что согласуется с экспериментальными данными, полученными в диссертационной работе. При этом, как показали авторы, ответы нейронов, активируемых решеткой предпочитаемой ориентации, являлись более синхронными, чем ответы на другой зрительный стимул.
В ариабельность нейронной активности. Известно, что для бодрствующих животных в различных областях коры характерна повышенная спонтанная нейронная активность, а также наличие вариабельности передаваемых сигналов [Destexhe et al., 2003; Jirsa et al., 2010]. Это свидетельствует о том, что в интактном мозге, помимо множества синаптических входов, приходящих практически одновременно на кортикальные нейроны, существуют стохастические процессы, оказывающие существенное влияние на активность нейронов различных типов. Для наркотизированных животных в условиях зрительной стимуляции также наблюдается увеличение спонтанной активности и высокочастотные колебания мембранного потенциала неокортикальных нейронов [Destexhe et al., 2003; Nowak et al., 2008; Bhuret et al., 2013 и др.]. Имеются литературные данные [Brunel&Wang, 2003; Geisler et al., 2005; Ardid et al., 2010; Economo&White, 2012], согласно которым нейроны, получающие стохастические входы, находятся в нестабильном состоянии, и чаще проявляют спонтанные флуктуации мембранного потенциала, в результате увеличивается вероятность появления осцилляций.
В работе [Higgs et al., 2006] на срезах мозга сенсомоторной коры крысы было показано, что вариабельность сигнала (шум) оказывает различное действие на нейроны FS и RS типа активности. Для пирамидных RS нейронов шум увеличивает частоту ответов клетки, при этом для FS интернейронов наблюдается несущественное влияние на режим работы клетки. Иными словами, вариабельность нейронной активности способствует срабатыванию нейрона даже для подпороговых значений стимула, но оказывает несущественное влияние при более сильном входном сигнале. Таким образом, в ходе выполнения диссертационной работы, возникла необходимость исследования вклада вариабельности нейронной активности в процессы локальной синхронизации, в частности в обработку приходящего сигнала разными типами нейронов. Однако корректное исследование данного вопроса с помощью используемых электрофизиологических методов затруднительно, поэтому в работе применили методы имитационного моделирования. В рамках вычислительного подхода была реализована математическая модель нейронной популяции, способная моделировать активность разных типов нейронов в условиях шумового воздействия. В диссертационном исследовании показано, что при больших значениях синаптической проводимости шум может оказывать существенно меньшее влияние на синхронизацию ответов нейронов вне зависимости от их внутренних параметров. В результате тестирования нейронов с узким и широким импульсом на «устойчивость» к шумовой компоненте входа выявили, что нейрон с узким ПД оказался более устойчивым к шуму, чем нейрон с широким внутриклеточным импульсом. Также показано, что для вовлечения нейронов с широким ПД в синхронизацию величина входного воздействия должна быть больше, чем для нейронов с узким импульсом. При этом, нейроны с узким ПД быстрее вовлекаются в синхронную активность. Следует отметить, что несмотря на то, что в модельном исследовании термины «широкий» и «узкий» импульс применялись к внутриклеточным ПД, а в электрофизиологических экспериментах к внеклеточным спайкам, подобное сопоставление допустимо. Согласно [Chen, 1996; Henze et al., 2000], длительность заднего фронта внеклеточного спайка соответствуют фазе реполяризации внутриклеточного импульса с разницей опережения отрицательного пика внеклеточного спайка относительно максимума внутриклеточного импульса 0,2±0,08 мс. Длительность фазы реполяризации для узкого ПД, полученного в вычислительном эксперименте, составила 200 мкс, а для широкого более 600 мкс (см. Гл. 2. Метода, Рисунок 11). Нейроны, зарегистрированные внеклеточно в электрофизиологических экспериментах, были обозначены как узкие, если ширина из заднего фронта не превышала 400 мкс, и — широкие, если длительность заднего фронта спайка превышалразделение нейронов по длительности заднего фронта спайка при внеклеточной регистрации на клетки с узким и широким спайком аналогично разделению по длительности фазы реполяризации при внутриклеточном отведении в этой же терминологии.
Таким образом, в рамках модельного подхода было показано, что в условиях шумового воздействия нейроны с узким внутриклеточным импульсом более устойчивы к вариабельности активности, чем нейроны с широким ПД, при одинаковых значениях синаптической проводимости. Иными словами, вариабельность нейронной активности оказывает существенное влияние на обработку приходящего сигнала (timing) нейронами, характеризующимися широким ПД, в то время как клетки с узким ПД будут отвечать с минимальным разбросом временных задержек относительно момента предъявления стимула, даже при наличии вариабельности входного сигнала. Согласно [Volgushev et al., 1995; Singer et al., 1997; Cardin et al., 2010; Havenith et al., 2011; Hong et al., 2012 и др.] предпосылками для возникновения локальной синхронизации активности нейронов, являются внутренние особенности неокортикальных нейронов, а именно способность разряжаться в определенном временном интервале с высокой точностью и малой дисперсией. Таким образом, можно предположить, что нейроны, обладающие узким ПД проявляют свойства детекторов совпадения, то есть нейронов, вовлекающихся в локальную синхронизацию и обладающих чувствительностью к временным различиям сигналов в миллисекундном диапазоне [Mainen & Sejnowski, 1995; Haider & McCormick, 2009].
Похожие диссертации на Временная динамика локальной синхронизации активности нейронов различных классов в первичной зрительной коре мозга кошки
