Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Временная динамика локальной синхронизации активности нейронов различных классов в первичной зрительной коре мозга кошки

ВАК РФ 03.03.01, Физиология

Автореферат диссертации по теме "Временная динамика локальной синхронизации активности нейронов различных классов в первичной зрительной коре мозга кошки"

На правах рукописи

Ищенко Ирина Александровна '

ВРЕМЕННАЯ ДИНАМИКА ЛОКАЛЬНОЙ СИНХРОНИЗАЦИИ АКТИВНОСТИ НЕЙРОНОВ РАЗЛИЧНЫХ КЛАССОВ В ПЕРВИЧНОЙ ЗРИТЕЛЬНОЙ КОРЕ МОЗГА КОШКИ

03.03.01 - физиология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

2 3 ОКТ 2014

Ростов-на-Дону 2014

005553802

005553802

Работа выполнена в научно-исследовательском институте нейрокибернетики им. А.Б. Когана Академии биологии и биотехнологии Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Южный федеральный университет» (г. Ростов-на-Дону)

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Белова Евгения Ивановна,

кандидат биологических наук, доцент

Данилова Нина Николаевна,

доктор психологических наук, профессор кафедры психофизиологии факультета психологии Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова (г. Москва)

Бондарь Игорь Вечеславович,

доктор биологических наук, заведующий лабораторией физиологии сенсорных систем Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (г. Москва)

ФГБУН «Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова» РАН (г. Санкт-Петербург)

Защита диссертации состоится «10» декабря 2014 г. в «1400» часов на заседании диссертационного совета Д 212.208.07 в ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет» (г. Ростов-на-Дону, пр. Стачки 194/1, акт. Зал).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет» по адресу: г. Ростов-на-Дону, ул. Зорге, 21 Ж и на сайте http://www.sfedu.ru/.

Автореферат разослан «_»_2014 г

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат биологических наук, с.н.с.

Е.В. Асланян

ВВЕДЕНИЕ АКТУАЛЬНОСТЬ ИССЛЕДОВАНИЯ Кора головного мозга представляет собой распределенную систему, в которой многочисленные операции осуществляются как последовательно, так и параллельно. Кодирование информации в ЦНС является одной из ключевых проблем нейрофизиологии. Согласно представлениям ряда авторов (Milner, 1974; Grossberg, 1976; Von der Malsburg, 1981; Gray&Singer, 1989; Neuenschwander et al., 2002; O'Keefe et al, 2003; Betsch et al„ 2004; Schneider&Nicolic, 2006; Havenith et al., 2009, Buzsaki, 2010; Havenith et al., 2011; Hoch et al., 2011; Zheng&Yao, 2012; Buzsaki&Wang, 2012 и др.), синхронизация активности нейронов путем фазовой подстройки генерируемых ими осцилляций является одним из механизмов, обеспечивающих: (1) координацию и объединение результатов обработки информации в пространственно-распределенных областях в единый перцепт или действие; (2) отбор сигналов для последующей обработки и передачу информации от сенсорных к исполнительным структурам; (3) выбор взаимодействий, относящихся к одному и тому же контексту (декодирование информации).

В работах, выполненных на зрительной коре (Gray&Singer, 1989), было показано, что нейроны могут специфически синхронизировать свои разряды с фазовой задержкой в миллисекундном интервале. Такая временная синхронизация в диапазоне высокочастотных осцилляций (25-70 Гц), вероятно, используется для объединения ответов нейронов как связанных для последующей совместной обработки. При этом, согласно выдвинутой гипотезе «объединения путем синхронизации» (binding by synchrony) (Milner, 1974; Von der Malsburg, 1981; Gray&Singer, 1989), временная синхронизация лежит в основе кодирования связности ответов, а синхронизированные ответы нейронов обрабатываются на последующих этапах анализа как элементы одного и того же образа (feature binding).

Несмотря на большое количество исследований в данной области, некоторые вопросы в настоящее время остаются открытыми. В частности, до

конца не определен механизм, лежащий в основе формирования ансамбля синхронизированных нейронов. Согласно (Gray&McCormick, 1996; Nowak et al., 2003; Cardin et al., 200Б, 2007; Nowak et al., 2008) ключевую роль в возникновении нейронного ансамбля могут играть нейроны, обладающие пачечным режимом активности — СН (FRB) клетки. В работах (Gray&Singer, 1989; Gray, 1994; Singer&Gray, 1995; Nowak et al., 2003) показано, что СН нейроны способны к синхронным осцилляциям в гамма-частотном диапазоне в ответ на зрительную стимуляцию. При этом, во многих исследованиях (Wilson&Cowan, 1972; Freeman, 1975; Konig&Schillen, 1991; Llinas et al., 1991; Bush&Douglas, 1991; Lytton&Sejnowski, 1991; Bush&Sejnowski, 1996; Whittington et al., 2000; Atallah, Scanziani, 2009; Cardin et al., 2009; Wang, 2010; Buzsaki&Wang, 2012) выдвинуто предположение о существенном влиянии внутрикоркового торможения на процессы возникновения синхронных гамма-осцилляций. Экспериментальное подтверждение данной гипотезы было получено в работах (Jeffreys et al., 1996b; Traub et al., 1996; Sirota et al. 2003, Tukker et al. 2007, Senior et al. 2008, Mizuseki et al. 2011) на гиппокампе, однако, роль внутрикоркового торможения в высокочастотной синхронной активности в зрительной коре в настоящее время до конца не определена. Кроме того, отсутствуют факты и представления о специфике вклада корковых нейронов различных классов в синхронизацию нейронных ответов.

В контексте данной проблемы важную роль играет классификация неокортикальных клеток. Известная классификация нейронов на основе их электрофизиологических свойств (Connors et. al., 1982; McCormick et al., 1985; Connors and Gutnick, 1990; Gray and McCormick, 1996; Gibson et al., 1999; Nowak et al., 2003; Chen, Fetz, 2005; Nowak et al., 2008 и др.) была разработана на основе результатов, полученных посредством внутриклеточной регистрации активности нейронов и стимуляции импульсом тока. Однако, для детального исследования особенностей сетевой динамики активности множества нейронов, в частности, в процессе синхронизации нейронной активности, важную роль играет метод многоканальной экстраклеточной регистрации нейронов в

экспериментах с использованием модально-специфических раздражителей (Buzsaki&Draguhn, 2004). Поэтому, актуальной проблемой является классификация нейронов по типу их активности при внеклеточной регистрации и модально-специфической стимуляции. Актуальным направлением исследования в области локальной синхронизации нейронной активности является также вопрос о вкладе «шумовой» компоненты в активности нейронов разных классов на их способность к синхронизации ответов. Согласно (Higgs et. al, 2006; Cardin et. al., 2010), в зависимости от собственных электрофизиологических свойств нейрон может быть более или менее устойчив к подпороговым флуктуациям мембранного потенциала и, соответственно, в различной мере способен к вовлечению в ансамбль синхронизированных нейронов.

ТТР.ЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью диссертационной работы являлось исследование особенностей возникновения локальной синхронизации активности нейронов в первичной зрительной коре мозга кошки при предъявлении зрительного стимула с помощью электрофизиологических методов и имитационного моделирования. Для достижения поставленной цели в ходе работы решались следующие задачи:

1. Разработать критерии для классификации нейронов, позволяющие выделять в первичной зрительной коре мозга кошки нейроны различных типов при внеклеточной регистрации активности и воздействии зрительного стимула.

2. Классифицировать нейроны по типу их активности и сопоставить с известными типами активности нейронов, зарегистрированных внутриклеточно в ответ на искусственную стимуляцию.

3. Определить наличие ритмического характера активности у зарегистрированных нейронов в альфа-(8-13 Гц), бета-(20-30 Гц) и гамма-(30-50 Гц и 50-80 Гц) частотных диапазонах.

4. Оценить уровень синхронизации активности нейронов первичной зрительной коры мозга кошки в ответ на предъявление зрительного стимула.

5. Исследовать очередность вовлечения нейронов различных типов в процесс синхронизации активности при предъявлении зрительного стимула.

6. Исследовать активность нейронов различных типов в условиях шумового воздействия в имитационных экспериментах на модели нейронной популяции, учитывающей функциональные особенности нейронов зрительной коры.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

1. Предложены оригинальные критерии для классификации типов активности нейронов, зарегистрированных внеклеточно в ответ на зрительный стимул. В отличие от раннее известных работ в этой области, критерии, положенные в основу классификации, позволяют их использование для выделения функциональных типов нейронов, регистрируемых внеклеточно в поведенческих экспериментах.

2. Впервые показано, что нейроны с узким внеклеточным спайком, характеризующиеся пачечным режимом работы, аналогичные СН (И1В) нейронам, и нейроны с высокочастотным характером активности, аналогичные РБ клеткам, раньше вовлекаются в процесс синхронизации при предъявлении зрительного стимула, чем нейроны с широким спайком. При этом первыми в синхронную активность вовлекаются СН (РШЗ) нейроны.

3. Разработана оригинальная математическая модель нейронной популяции, основанная на особенностях активности реальных нейронов зрительной коры и позволяющая оценить влияние шумовой компоненты на величину фазовых сдвигов в активности нейронов разных классов. Показано, что нейроны, обладающие узкими импульсами, более устойчивы к вариабельности в активности и раньше вовлекаются в синхронную активность, чем нейроны с широкими импульсами.

ПОЛОЖЕНИЯ. ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Критериями для разделения нейронов на классы при внеклеточной регистрации их активности, в т.ч., в ответ на адекватную сенсорную стимуляцию, являются ширина спайка, характер распределения межимпульсных интервалов, модальное значение межимпульсного интервала, пиковая частота разрядов, модальное значение интервала между пачками и пиковая частота разрядов в пачке для нейронов с пачечной активностью.

2. В первичной зрительной коре мозга кошки по электрофизиологическим показателям при внеклеточной регистрации в ответ на зрительную стимуляцию обнаруживаются следующие типы нейронов: нейроны с узким (150-400 мкс) спайком и типами активности Fast Spiking (FS), Fast Rhythmic Bursting (FRB или CH) и Regular Spiking„arraw, a также нейроны с широким (>400 мкс) спайком и типами активности Regular Spiking (RS) и Intrinsically Bursting (IB).

3. Ширина спайка является важной электрофизиологической характеристикой нейрона, определяющей его способность к синхронизации активности на высоких частотах. Первыми в процесс синхронизации на предъявление зрительного стимула вовлекаются нейроны, характеризующиеся узким спайком и СН режимом активности. В условиях шумового воздействия более устойчивыми в своей активности являются нейроны с узким потенциалом действия.

4. «Запускающим» звеном механизма, включающего взаимное торможение между интернейронами и/или возбудительно-тормозные взаимодействия между клетками, лежащего в основе возникновения локальной синхронизации активности нейронов в первичной зрительной коре мозга кошки, служат нейроны, обладающие узким спайком (< 400 мкс) и СН типом активности, проявляющие выраженную ритмическую активность в гамма-частотном диапазоне и обладающие устойчивостью к вариабельности входного сигнала.

НАУЧНО-ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ Результаты диссертационного исследования использовались в НИР лаборатории «Нейроинформатики сенсорных и моторных систем» НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана Южного федерального университета при выполнении тем базового финансирования «Исследование и моделирование нейронных и системных механизмов объектного сенсорного восприятия» (№ гос. регистрации НИР: 01200957953) и «Исследование и моделирование иерархии механизмов активного зрительного и слухового восприятия» (№ гос. регистрации НИР: 01201155043); в рамках курсов лекций «Современные проблемы нейроинформатики» и «Информационные процессы в нервной клетке и локальных нейронных сетях» магистерской программы «Био- и нейроинформатика» по специальности 06.04.01 — «Биология», а также в курсе лекций «Модели организации и функционирования нейронов и нейронных сетей» для аспирантов 2-го года обучения по основной образовательной программе послевузовского профессионального образования по специальности 05.13.18 - «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ». В рамках выполненного исследования разработано и зарегистрировано в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам программное обеспечение «PMD Converter».

АППРОБАЦИЯ РАБОТЫ Результаты работы представлялись на Ученом Совете НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана Южного федерального университета, Всероссийских и международных конференциях и школах, в т.ч., 12, 13 и 16 Всероссийских научно-технических конференциях «Нейроинформатика » (2010, 2011 и 2014 гг., г. Москва, Россия), 21 и 22-м Съездах физиологического общества им. И.П. Павлова (2010, 2013 гг., г. Калуга, г. Волгоград, Россия), 16-й Международной конференции по нейрокибернетике (ICNC-12, 2012 г., г. Ростов-на-Дону, Россия), 8 и 10 Международном Междисциплинарном

Конгрессе «Нейронаука для медицины и психологии» (2012, 2014 гг., г. Судак, Крым), Летней школе «Белые ночи математических нейронаук: нейротеории от клетки до сознания» (2012 г., г. Санкт-Петербург, Россия), Международной научной конференции и школе BioN «На пути к нейроморфному интеллекту: эксперименты, модели и технологии» (2012 г., г. Нижний Новгород, Россия), Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях» (2011 г., г. Нижний Новгород, Россия), Всероссийской научной школе «Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге» (2010 г., г. Таганрог, Россия), Международной школе BioN «Neurotechnology 2010: Bioeconomy based on knowledge» (2010 г., г. Бекасово, Россия).

ПУБЛИКАЦИИ

По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, среди них три - в журналах, рекомендованных ВАК, одиннадцать - в полнотекстовых сборниках научных трудов Всероссийских научных конференций, четыре - в тезисах международных научных конференций. Получено одно свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (№> 2011617953 от 11 октября 2011). Общий объем публикаций 4,53 п.л., личный вклад 85%.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и списка литературы из 310 наименований. Работа изложена на 146 страницах машинописного текста, содержит 2 таблицы и 36 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, определена цель работы и сформулированы конкретные задачи

для реализации поставленной цели. Представлены научная новизна, практическая и научная значимость полученных результатов.

Глава 1 посвящена обзору литературы по современному состоянию проблемы исследования механизмов локальной синхронизации нейронной активности в первичной зрительной коре мозга кошки. Данная глава включает два основных подраздела. В первом подразделе рассмотрены структурная и функциональная организация первичной зрительной коры мозга кошки: основные типы клеток, их распределение по слоям, организация локальных и интерламинарных возбудительных связей, виды тормозных интернейронов, электрофизиологические свойства нейронов. Во втором подразделе анализируются вопросы синхронизации активности нейронов в процессе зрительного восприятия. Особое внимание уделено динамическим нейронным ансамблям, возникающим в нейронных сетях. Рассматриваются гипотезы о механизме возникновения временной синхронизации нейронной активности с позиций сетевого и клеточного подходов, анализируется роль стохастических процессов в механизмах синхронизации нейронов. Рассматриваются достоинства и недостатки этой гипотезы на основе литературных данных (Milner, 1974; Malsburg, 1981; Gray&Singer, 1989; Kiper et. al., 1996; Lamme&Spekreij se, 1998; Кирой&Белова, 2000; Думенко, 2002; Thiele&Stoner, 2003; Roelfsema, 2004; Palanca&DeAngelis, 2005; Данилова, 2006; Dong et. al., 2008; Ray&Maunsell, 2010; Merker, 2013 и др.).

Анализ литературы по изучаемой проблеме показал, что нерешенными являются ряд задач, в частности, отсутствуют точные представления о механизме, лежащем в основе формирования ансамбля синхронизированных нейронов, не определен вклад различных классов корковых нейронов в синхронизацию нейронных ответов, открытым остается вопрос вклада вариабельности активности нейронов разных классов в их способность к синхронизации ответов.

Глава 2 содержит описание методов диссертационного исследования и включает два основных подраздела с описанием методов электрофизиологического и модельного подходов.

Электрофизиологические эксперименты проводились на взрослых половозрелых кошках под наркозом («Рометар» 1.0 мг/кг + «Золетил» 10 мг/кг) в соответствии с Положением комиссии этического комитета Южного Федерального Университета по нормам и правилам гуманного обращения с подопытными животными. Нейронная активность регистрировалась 32-канальной системой Plexon МАР-32 (Plexon Corp., Dallas, Texas) с частотой дискретизации 40 кГц (25 мкс). Активность нейронов регистрировалась на предъявление стационарных пространственных решеток различной ориентации (контрастность К=0,88, ориентация изменялась с шагом 30°, пространственная частота - 0,5 цикл/град; временная частота - 4 Гц). Микроэлектроды изготовлены из платиноиридиевого сплава в полиамидной изоляции с диаметром оголенного кончика ~ 2 мкм и сопротивлением 3-5 MQ. Регистрация осуществлялась одновременно несколькими независимыми микроэлектродами (расстояние между парой электродов ~1000-1500 мкм). Для выделения импульсной активности отдельных нейронов использовали пакет программ Offline Sorter (Plexon Inc.). Для анализа зарегистрированной активности нейронов использовали ПП NeuroExplorer (Plexon Inc.), а также ПП STATISTICA 8.0, MATLAB. Анализировались стандартные и логарифмические гистограммы межимпульных интервалов (ГМИ и ЛГМИ), кросскорреляционные гистограммы (ККГ), перистимульные гистограммы (ПСТГ), импульсная, в т.ч., пачечная активность нейронов, проводилась оценка ритмичности автокорреляционных гистограмм (АКТ) методом, предложенным в работе (Muresan et. al., 2008).

В рамках модельного подхода была разработана математическая модель популяции нейронов зрительной коры. В качестве единичного элемента сети (20000 клеток в популяции) использовалась 2-х сегментная модель нейрона (сома и дендрит) и синапса (Compte et. al., 2003). С помощью

модифицированного метода генетического алгоритма (Тикиджи-Хамбурьян, 2008) внутренние параметры модели нейрона подбирались таким образом, чтобы модель генерировала импульсы, повторяющие форму импульсов, зарегистрированных внутриклеточно в эксперименте (Подладчикова и др., 2005, Тикиджи-Хамбурьян, 2008). В ходе выполнения исследования были определены параметры для 2-х типов нейронов: с максимально широким и узким спайком. В активность каждого элемента сети подавался «зашумленный» ток, моделирующий вариабельность активности.

Результаты исследования приведены в Главе 3. В ходе электрофизиологических экспериментов в первичной зрительной коре мозга кошки было зарегистрировано 117 нейронов. Все зарегистрированные внеклеточно нейроны характеризовались мало вариабельным по длительности передним фронтом спайка и отличались длительностью его заднего фронта, варьировавшего в широких пределах (150-600 мкс). В соответствии с предложенным показателем, были выделены две группы нейронов: с узким (150-400 мкс) и широким (>400 мкс) спайком, 62 и 55 клеток.

Наряду с разделением нейронов по длительности спайка, классификация нейронов осуществлялась на основе особенностей временной динамики их ответов, таких, как модальные значения межимпульсного интервала, характер распределения межимпульсных интервалов, значение средней и пиковой частоты разрядов в пачке для нейронов, демонстрирующих пачечную активность, пиковое значение частоты разрядов для нейронов, демонстрирующих одиночную активность, устойчивость межимпульсных интервалов.

Нейроны с бимодальным распределением межимпульсных интервалов, обладающие узким спайком (-296+72 мкс), были отнесены к Chattering или Fast Rhythmic Bursting (СН или FRB) типу активности (26 клеток) (рис. 1А); с широким спайком (437±85 мкс) - Intrinsically Bursting (IB) типу активности (31 нейрон) (рис. 1Б). Нейроны с мономодальным распределением межимпульсных интервалов были распределены на 3 класса: 16 клеток с узким спайком (288+80 мкс) и Fast Spiking (FS) типом активности (рис. 1В); 24 нейрона с широким

спайком (453+55 мкс) и Regular Spiking (RS) типом активности (рис. 1Г). Также была выделена группа нейронов, проявляющих сходную временную динамику с клетками типа RS, однако, обладающих узким (241+72 мкс) спайком. Данные клетки были отнесены к Regular Spiking „„row (RS„arrow) типу (20 нейронов).

Таким образом, основываясь на ширине спайка и особенностях временной динамики активности зарегистрированные нейроны были разделены по типам активности на RS, FS, IB, СН и RSmrl,™ (рис. 2). Корректность разделения зарегистрированных нейронов на классы была подтверждена с помощью статистических критериев (критерий Фишера, р-значение), рассчитанных для модальных значений межимпульных интервалов, пиковой частоты разрядов и частоты разрядов в пачке для пачечных нейронов.

Активность всех зарегистрированных нейронов исследовалась на наличие ритмичности в альфа-(8-13 Гц), высокочастотном бета- (20-30 Гц) и гамма-диапазонах частот (30-50 Гц и 50-80 Гц).

—зд—....... Та"..........................5Г

время, с время, с

Рис. 1 Гистограммы межимпульсных интервалов активности нейронов различных типов. А — СН нейрон, Б — 1В нейрон, В — РЭ нейрон, Г — ЯБ нейрон. В логарифмических координатах более четко показана мономодальность или бимодальность получаемых распределений.

£ -1

-з

о

2

да я

♦

я

о

*

о

•2

-1

*

2

3

Root 2

Рис. 2 Результаты выделения типов нейронов на основе дискриминантного анализа по трем компонентам: значения длительности спайка, мода (для нейронов с пачечной активностью - значения второй моды), пиковая частота разрядов (для нейронов с пачечной активностью — в пачке).

В результате анализа было выявлено, что на фоне действия стимула некоторые нейроны проявляли устойчивую ритмическую активность в высокочастотных как бета-, так и в гамма- диапазонах. Не удалось выявить ни одного нейрона, активность которого характеризовалась выраженной ритмической активности в альфа-диапазоне частот. В высокочастотном бета-диапазоне выраженную ритмическую активность проявляли 5 нейронов, из них 3 нейрона были СН типа, 1 — FS и 1 — RS„arrow. В гамма-диапазоне частот (30-50 Гц) 26 нейронов обладали выраженной ритмической активностью, из них 6 относились к СН типу, 7 — IB, 6 — RS, 1 — FS, 6 — RS„arr0W. Выраженные осцилляции в диапазоне 50-80 Гц демонстрировали 47 нейронов, среди них 12 были отнесены к СН, 10 — IB, 6 — RS, 6 — FS, 13 — RS narrow типам.

Анализ активности зарегистрированных нейронов показал, что в ответ на предъявление стимула предпочитаемой ориентации нейроны отвечали повышением частоты разрядов — обладали ориентационной избирательностью. В некоторых случаях частота спайков доходила до 100-300 имп\сек. При этом,

одновременно зарегистрированные нейроны, отвечающие на предъявляемый стимул увеличением частоты разрядов, характеризовались умеренным (расстояние между пиками ККГ 5=4-10 мс, ширина на полувысоте пика ККГ гр16-35 мс) или высоким (6<5 мс, п<15 мс) уровнем синхронизации активности.

Среди всех зарегистрированных нейронов 92 клетки проявляли синхронную активность, отвечали с небольшим фазовым сдвигом (до 10 мс) на предъявляемый стимул. Среди них, 14 клеток относились к ГБ типу, 19 -115, 17 - Я5„ат™, 23 - 1В и 19 - СН типу. При этом, почти все нейроны, характеризующиеся СН типом активности, наряду с нейронами типа КБ™,™», проявляли устойчивую ритмическую активность в гамма-подобном диапазоне частот и были вовлечены в локальную синхронизацию нейронной активности.

На основе анализа ККГ (оценки временного рассогласования между модами распределений на ККГ и фазового сдвига относительно нуля) в активности нейронов, проявляющих синхронизированный паттерн, были выявлены «опережающие» клетки. В большинстве случаев (78%) первыми в синхронную активность вовлекались клетки, обладающие узким спайком и пачечным типом (СН) (рис. 3). В тех случаях, когда среди нейронов, вовлеченных в синхронизированную активность, не было СН клеток, но были клетки ББ типа, то они первыми вовлекались в синхронизированный паттерн. Если среди синхронизированных нейронов не было клеток с СН или РБ типом активности, то первыми в синхронизацию вовлекались нейроны, обладающие широким спайком и работающие в режимах 1В или ЛБ.

32-

30-

26-

28 -

24 -

22-

J гО-

18-

1 16-

g

14 *>

«> z 12-

108 -

e-

4 -

2-

0 '

ü

\\ ы

Ш

pj юО

i. ié >".< Hi! ■ I

Ш

■Ó;,. ш

- : H nil

EH3FS EZ3RS

шт Rs_n

Рис. 3 Гистограмма, отражающая результаты оценки фазовых отношений между нейронами различных типов, вовлеченных в синхронизированный ответ. 1 — общее количество клеток разных типов, зарегистрированных в ходе экспериментов; 2 — количество клеток разных типов, вовлеченных в синхронную активность при предъявлении зрительного стимула; 3 — количество клеток разных типов, первыми вовлекающихся в синхронизированную активность.

В рамках вычислительного подхода показано, что при больших значениях синаптической проводимости шум может оказывать существенно меньшее влияние на синхронизацию ответов нейронов вне зависимости от их внутренних параметров. В целом нейрон с узким импульсом оказался более устойчивым к шуму, чем нейрон с широким внутриклеточным импульсом. При этом, нейроны с узким импульсом быстрее вовлекались в синхронную активность, так как скорость обработки приходящего сигнала нейронами данного типа выше, чем нейронами с широким импульсом.

В Главе 4 приведено обсуждение полученных результатов исследования.

Классификация. Все нейроны, зарегистрированные в ходе электрофизиологических экспериментов, были разделены по типам активности на RS, IB, FS, СН, RSnarrow, что согласуется с классификацией, составленной на срезах мозга in vitro и in vivo (McCormick et. al., 1985; Connors&Gutnick, 1990;

Gray&McCormick, 1996; Gibson et. al., 1999; Nowak et. al., 2003; Steriade, 2004; Chen, Fetz, 2005; Cardin et al., 2005; Nowak et al., 2008). Ключевым отличием предложенной в работе спецификации нейронов от ранее известных являются условия регистрации импульсной активности: внеклеточное отведение и предъявление модально-специфического раздражителя. Критерии (длительность импульса и параметры временной динамики активности), предложенные доя классификации внеклеточной активности нейронов, а также точное определение ламинарной локализации регистрируемого нейрона, дают возможность охарактеризовать клетку, зарегистрированную в хроническом эксперименте, в соответствии и известными морфологическими типами нейронов, что позволяет изучать особенности сетевой динамики активности популяции нейронов.

Ритмичность. В ряде работ по внеклеточному отведению нейронной активности (Gray and Singer 1989; Engel et al., 1990; Livingstone, 1996; FriedmanHill et al., 2000; Shu et al., 2003; Edelman&Gally, 2013), было показано, что существует корреляция между наличием ритмической пачечной активности нейронов зрительной коры и возникновением высокочастотных осцилляций. Зарегистрированные нейроны проявляли выраженную ритмическую активность преимущественно в гамма-частотном диапазоне, что, согласно (Gray, Singer, 1989; Engel et al., 1990; Livingstone, 1996; Friedman-Hill et al., 2000; Shu et al., 2003; Edelman & Gaily, 2013), может свидетельствовать о возможном наличии гамма-осцилляций. Как показали результаты диссертационного исследования, в ответ на предъявление стимула клетки СН и RSnam>w типов проявляли высокочастотную ритмическую активность, что позволяет предположить существенную роль нейронов этих типов в процессах возникновения высокочастотных нейронных осцилляций (Connors, 1982; Aertsen, 1989; Gray&Singer, 1989; Gray et al., 1990; Gray&McCormick, 1996; Livingstone, 1996; Friedman-Hill et. al., 2000; Bon-Jego&Yuste, 2007; Wang, 2010).

Вариабельность нейронной активности. Для наркотизированных животных в условиях зрительной стимуляции наблюдается увеличение

спонтанной активности (Destexhe et al., 2003; Nowak et al., 2008; Behuret et al., 2013 и др.), при этом вариабельность сигнала (шум) оказывает различное действие на нейроны разных типов (Higgs et al., 2006). В диссертационном исследовании показано, что вариабельность нейронной активности оказывала существенное влияние на обработку приходящего сигнала (timing) нейронами, характеризующимися широким импульсом, в то время как клетки с узким импульсом отвечали с минимальным разбросом временных задержек относительно момента предъявления стимула, даже при наличии вариабельности входного сигнала. Таким образом, можно предположить, что нейроны, обладающие узким импульсом проявляют свойства детекторов совпадения, то есть обладают чувствительностью к временным различиям сигналов в миллисекундном диапазоне.

Синхронизация. Механизмы, лежащие в основе формирования паттерна синхронизированной активности, в настоящее время до конца не определены, и, вероятно, включают взаимодействия как на клеточном, так и на нейросетевом уровне. В результате диссертационного исследования было выявлено, что часть клеток вовлекались в локальную синхронизацию в миллисекундном временном интервале. При этом, нейроны, характеризующиеся типами активности СН и FS, обладающие узким спайком (<400 мкс), в большинстве случаев первыми вовлекались в синхронную активность, что согласуется с модельным исследованием. В целом показано, что ширина спайка является важной электрофизиологической характеристикой нейрона, определяющей его способность к синхронизации активности на высоких частотах. Также, выявлено, что почти все нейроны, характеризующиеся СН типом активности, наряду с нейронами типа RS„arro„, проявляли устойчивую ритмическую активность в гамма-подобном диапазоне частот и были вовлечены в локальную синхронизацию нейронной активности, что согласуется с данными (Gray and Singer, 1989; Gray, 1994; Singer and Gray, 1995 Gray & McCormick, 1996; Nowak et al, 2003).

Клетки, классифицированные нами как СН и зарегистрированные в IV слое первичной зрительной коры, вероятно, являются звездчатыми шипиковыми нейронами и обеспечивают передачу информации посредством возбуждения в коре. Нейроны, классифицируемые как клетки FS типа активности, расположенные в IV и II/III слоях коры, вероятно, являются тормозными интернейронами. Согласно (Buzsaki & Wang, 2012), именно PV+ корзинчатые интернейроны с FS типом активности вызывают гиперполяризацию целевых клеток (пирамидных нейронов) и играют важную роль в генерации гамма-осцилляций. Существование высокочастотных гамма-осцилляций, в контексте исследования локальной синхронизации нейронной активности, может обеспечивать совокупность двух основных механизмов: взаимное торможение между интернейронами (Т-Т модель) и обратная «петля» между возбудительными и тормозными клетками (В-Т модель) (Wang, 2010; Buzsaki&Wang, 2012). Механизм возникновения локальной синхронизации нейронной активности, вероятно, заключается в совокупности возбудительно-тормозной обратной петли и взаимного торможения интернейронов. При этом, как показали результаты диссертационной работы, в качестве источника, активирующего тормозные интернейроны и запускающего высокочастотную синхронизацию нейронной активности, выступают возбудительные нейроны с СН типом активности, первыми получающие входное таламическое воздействие, и раньше отвечающие на предъявляемый сигнал.

Таким образом, в результате выполнения диссертационного исследования выявлено, что возбудительные нейроны, обладающие узким спайком (<400 мкс) и СН типом активности, проявляющие сильную ритмическую активность в гамма-подобном частотном диапазоне и, как показано в модельном исследовании, обладающие устойчивостью к вариабельности входного сигнала, вероятно, служат запускающим звеном механизмов взаимного торможения интернейронов и/или возбудительно-тормозной обратной петли, лежащих в основе возникновения локальной синхронизации активности нейронов.

ВЫВОДЫ

1. Предложены критерии (ширина спайка, модальное значение межимпульсного интервала, модальное значение интервала между пачками для пачечных нейронов, пиковая частота разрядов, пиковая частота разрядов в пачке для пачечных нейронов), позволяющие при внеклеточной регистрации в ответ на зрительный стимул выделить в зрительной коре мозга кошки нейроны с RS, FS, IB, CH(FRB) типами активности, а также нестандартный тип RSnarraw нейронов.

2. Экспериментально показано, что нейроны выделенных типов в ответ на зрительный стимул демонстрировали выраженную ритмическую активность в гамма-частотных диапазонах 30-50 Гц и 50-80 Гц. Нейроны СН, FS и RSnarrow типов демонстрировали выраженную ритмическую активность и в высокочастотном бета-диапазоне. Не было обнаружено ни одного нейрона с выраженной ритмической активностью в альфа-частотном диапазоне.

3. Активность нейронов, зарегистрированных одновременно и отвечающих на пространственную решетку предпочитаемой ориентации увеличением частоты разрядов, была синхронизирована с временным сдвигом до 10 мс.

4. Нейроны, разряжающиеся узкими спайками и обладающие СН типом активности, первыми включались в процесс синхронизации в ответ на зрительный стимул. В случае отсутствия СН нейронов, «опережающими» являлись FS нейроны. Клетки с широким спайком, RS и IB типами активности, позднее вовлекались в синхронизацию.

5. С помощью модельного исследования показано, что нейроны, разряжающиеся узкими ПД (фаза реполяризации -200 мкс) более устойчивы к вариабельности в активности и раньше вовлекаются в синхронную активность, чем нейроны с широкими ПД (при одинаковых значениях синаптической проводимости).

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В ЖУРНАЛАХ, РЕКОМЕНДОВАННЫХ ВАК

1. Ищенко И.А. Локальная синхронизация активности нейронов разных классов в первичной зрительной коре мозга кошки / Белова Е.И., Ищенко И.А., Васильков В.А. // Биофизика. 2014. Т. 59. № 4. С. 723-731 (0,37 п.л, личн. вкл. 50 %).

2. Ищенко И.А. Моделирование феноменов локализации субъективного звукового образа, вызванных потенциальными эффектами нарушения функционирования билатеральных отделов мозга / Васильков В.А, Ищенко И.А, Тикиджи-Хамбурьян P.A. // Биофизика. 2013. Т. 58. Na 3. С. 428 -433 (0,24 п.л, личн. вкл. 50 %).

3. Ищенко И.А. Синхронизация активности нейронов различных типов в колонках зрительной коры мозга / Подладчикова Л.Н, Тикиджи-Хамбурьян Р.А, Тикиджи-Хамбурьян A.B., Шевцова H.A., Васильков В.А, Белова Е.И, Ищенко И.А. // Известия ВУЗов. Прикладная нелинейная динамика. 2011. Т. 19. № 6. С.83 - 95 (0,54 п.л, личн. вкл. 20 %).

ЗАРЕГИСТРИРОВАННЫЕ ПРОГРАММЫ

4. Ищенко И.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011617953 «Программное обеспечение, реализующее среду для сопоставления результатов моделирования механизмов слухового восприятия и психофизического тестирования субъективной оценки локализации источника звука в норме и патологии. (PMD Converter)». 11 октября 2011 г.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

5. Ищенко И.А. Роль нейронов разных классов в процессах локальной синхронизации в зрительной коре мозга кошки /Ищенко И.А, Белова Е.И. // Десятый международный междисциплинарный конгресс Нейронаука для

медицины и психологии, Судак, Крым, Россия, 6-12 июня 2014 (0,04 п.л., личн. Вкл. 80 %).

6. Ищенко И.А. Особенности локальной синхронизации активности неокортикальных нейронов различных классов / Ищенко И.А., Белова Е.И., Васильков В.А., Тикиджи-Хамбурьян Р.А. // XVI Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика - 2014", Москва, 2014. С. 77-86 (0,42 п.л., личн. Вкл. 90 %).

7. Ищенко И.А. Элекгрофизиологические свойства нейронов зрительной коры мозга кошки / Белова Е.И., Ищенко И.А. // XXII съезд физиологического общества им. И.П. Павлова. Тезисы докладов, Волгоград, 2013. С. 54 (0,08 п.л., личн. Вкл. 60 %)

8. Ischenko I. Electrophysiological properties of visual cortex neurons recorded extracellular in cat's brain in response to visual stimuli / Belova E., Ischenko I., Tikidji-Hamburyan R. // Proceedings XVI International Conference on Neurocybernetics, Rostov-on-Don, September 24-28, 2012. Vol.2, P. 230-233 (0,16 п.л., личн. Вкл. 50 %).

9. Ищенко И.А. Классификация кортикальных нейронов области V17 мозга кошки при экстраклеточной регистрации в поведенческих экспериментах / Ищенко И.А., Белова Е.И. // Материалы Всероссийской молодежной конференции "Актуальные вопросы биомедицинской инженерии", 24-26 сентября, 2012. С. 47-49 (0, 12 п.л, личн. Вкл. 80 %).

10. Ischenko I.A. Electrophysiological properties of different class neurons extracellular recorded in cat's visual cortex / Belova E.I., Ischenko I.A. // VIII International interdisciplinary Congress "Neuroscience for Medicine and Psychology", Sudak, Crimea, Ukraine, June 2-12, 2012. P. 82-83 (0,08 п.л., личн. Вкл. 60 %).

11. Ищенко И.А. Возможные механизмы интеграции активности гетерогенных нейронов в функциональных колонках зрительной коры мозга / Подладчикова Л.Н., Тикиджи-Хамбурьян Р.А., Белова Е.И., Ищенко И.А. //

Труды конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях. 2011. Нижний Новгород, ИПФ РАН 2011. С. 152-154 (0,12 пл., личн. Вкл. 40 %).

12. Ищенко И.А. Нейроинформационный подход к исследованию нейронных и системных механизмов зрительного восприятия / Подладчикова Л.Н., Колтунова Т.И., Белова Е.И., Тикиджи-Хамбурьян Р.А., Ищенко И.А., Шапошников Д.Г. // В мат-х 13-ой всерос. н.-т. конф. "Нейроинформатика 2011", М.: МИФИ, 2011. С. 185-217 (1,38 пл., личн. Вкл. 30 %).

13. Ищенко И.А. Исследование и моделирование активности нейронов возбудитльно-тормозных сетей при обработке сенсорной информации / Ищенко И.А., Белова Е.И., Тикиджи-Хамбурьян Р.А. // Сборник докладов Всероссийской молодежной школы "На пути к нейроморфному интеллекту: эксперименты, модели и технологии", Нижний Новгород, 3-7 октября, 2011. С. 10-11 (0,08 пл., личн. Вкл. 70 %).

14. Ischenko I.A. Relationship between different classes of cat's visual cortical neurons and their electrophysiological properties / Belova E.I., Ischenko I.A. // Seventh International interdisciplinary Congress "Neuroscience for Medicine and Psychology ", Sudak, Crimea, Ukraine, June 3-13, 2011. P. 87-88 (0,08 пл., личн. Вкл. 70 %).

15. Ищенко И.А. Исследование и моделирование нейронных механизмов азимутальной локализации источника звука / Ищенко И.А., Васильков В .А., Тикиджи-Хамбурьян Р.А. // Сборник докладов Всероссийской молодежной школы "Нейротехнологии 2010", Бекасово, Мое. обл. 2010 г. С. 1011 (0,08 пл., личн. Вкл. 70 %).

16. Ищенко И.А. Моделирование и исследование механизмов пространственного слуха человека: влияния внутренних стохастических процессов в нейронах первичных отделов слуховой системы на возникновение в них фазового шума / Ищенко И.А., Васильков В.А., Тикиджи-Хамбурьян Р.А. // XXI съезд физиологического общества им. И.П. Павлова. Тезисы докладов. Москва, Калуга, 2010. С. 252 - 253 (0,08 пл., личн. Вкл. 70 %).

17. Ищенко И.А. Типологические характеристики нейронов зрительной коры мозга кошки / Ищенко И.А., Белова Е.И., Тикиджи-Хамбурьян P.A. // Всероссийская научная школа для молодежи «Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге». Тезисы трудов научной школы. Таганрог, 2010. С. 248-253 (0,24 п.л., личн. Вкл. 50 %).

18. Ищенко И.А. Моделирование и исследование механизмов пространственного слуха человека: влияния внутренних стохастических процессов в нейронах первичных отделов слуховой системы на возникновение в них фазового шума / Ищенко И.А., Васильков В.А., Тикиджи-Хамбурьян P.A. // Программа и тезисы докладов 62-й студенческой научной конференции физического факультета, ЮФУ, Ростов-на-Дону, 2010 г. С. 27-28 (0,08 п.л., личн. Вкл. 70 %).

19. Ищенко И.А. Исследование влияния внутренних стохастических процессов в нейронах первичных отделов слуховой системы на возникновение в них фазового шума / Ищенко И.А., Васильков В.А., Тикиджи-Хамбурьян P.A. // В мат-х 12-ой всерос. н.-т. конф. "Нейроинформатика 2010", М.: МИФИ, 2010. Т.1. С. 35-43 (0,37 п.л., личн. Вкл. 70 %).

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ RS — regular spiking; FS — fast spiking; FRB — fast rhythmic bursting; CH — chattering;

АКТ — автокорреляционная гистограмма;

ГМИ — гистограмма межимпульсных интервалов;

ЛГМИ — логарифмическая гистограмма межимпульсных интервалов;

ККГ — кросскорреляционная гистограмма;

ПСТГ — перистимульная гистограмма;

ПД — потенциал действия;

ЦНС — центральная нервная система.

Отпечатано в типографии ООО «ВУД». 344000, Ростов-на-Дону, ул. Красноармейская, 157. Тел.: (863) 2-64-38-77.