Bursting , или burst fireing , является чрезвычайно разнообразным [1] общим явлением паттернов активации нейронов в центральной нервной системе [2] [3] и спинном мозге [4] , где периоды быстрого всплеска потенциала действия сменяются периодами покоя, намного более длительными, чем типичные интервалы между всплесками. Bursting считается важным для работы надежных центральных генераторов паттернов , [5] [6] [7] передачи нейронных кодов , [8] [9] и некоторых невропатологий, таких как эпилепсия . [10] Изучение bursting как напрямую, так и того, как он участвует в других нейронных явлениях, было очень популярно с самого начала клеточной нейронауки и тесно связано с областями нейронной синхронизации , нейронного кодирования , пластичности и внимания .
Наблюдаемые всплески называются по числу дискретных потенциалов действия, из которых они состоят: дублет — это всплеск из двух спайков, триплет — из трех, а квадруплет — из четырех. Нейроны, которые изначально склонны к всплесковому поведению, называются всплесковыми , и эта тенденция к всплеску может быть продуктом окружающей среды или фенотипа клетки.
Нейроны обычно работают, запуская одиночные пики потенциала действия в относительной изоляции, поскольку дискретные входные постсинаптические потенциалы объединяются и направляют мембранный потенциал через порог . Вместо этого взрыв может происходить по многим причинам, но нейроны можно в целом сгруппировать как демонстрирующие управляемый входом или внутренний взрыв. Большинство клеток будут демонстрировать взрыв, если они управляются постоянным, подпороговым входом [11] , и определенные клетки, которые генотипически склонны к взрыву (называемые барстерами ), имеют сложные системы обратной связи, которые будут производить паттерны взрывов с меньшей зависимостью от входа, а иногда даже в изоляции. [3] [11]
В каждом случае физиологическая система часто [ требуется ссылка ] рассматривается как действие двух связанных подсистем. Быстрая подсистема отвечает за каждый спайк, производимый нейроном. Медленная подсистема модулирует форму и интенсивность этих спайков, прежде чем в конечном итоге вызвать состояние покоя.
Всплеск, вызванный вводом, часто [ требуется ссылка ] кодирует интенсивность ввода в частоту всплеска [11] , где нейрон затем действует как интегратор . Внутренний всплеск — более специализированное явление и, как полагают [ кем? ], играет гораздо более разнообразную роль в нейронных вычислениях . [ требуется разъяснение ]
Всплески отличаются от тонического срабатывания, обычно связанного с распределенными по Пуассону временами спайков для заданной средней скорости срабатывания, тем, что всплеск включает физиологическую «медленную подсистему», которая в конечном итоге истощается по мере продолжения спайка и затем должна быть пополнена, прежде чем клетка сможет снова сработать (сравните рефрактерный период ). [11] Во время срабатывания эта медленная подсистема модулирует время и интенсивность испускаемых спайков и считается [ кем? ] важной в вычислительных аспектах [ необходимо разъяснение ] результирующего паттерна срабатывания. Существует много обнаруженных механизмов медленных подсистем, включая токи, управляемые напряжением [ 6] [12] [13] и Ca 2+ [14], а также взаимодействие спайков между дендритами и телом клетки . [15]
Медленная подсистема также связана с эндогенными паттернами разрыва в нейронах, где паттерн может полностью поддерживаться внутренним механизмом без какого-либо синаптического входа. Этот процесс также зависит от кальциевых каналов , которые деполяризуют нейрон, допуская приток ионов кальция . Пока внутренние концентрации ионов кальция остаются на повышенном уровне, нейрон будет продолжать подвергаться периодам быстрого всплеска. Однако повышенные уровни ионов кальция также запускают каскад вторичных мессенджеров внутри клетки, который снижает приток кальция и способствует оттоку кальция и буферизации . По мере снижения концентрации кальция период быстрого разрыва прекращается, и начинается фаза покоя. Когда уровни кальция низкие, исходные кальциевые каналы снова открываются, перезапуская процесс и создавая паттерн разрыва. [16]
В изоляции или в математических моделях взрывы могут быть распознаны, поскольку окружение и состояние нейрона могут быть тщательно изучены и смодулированы. Однако при наблюдении за нейронами в дикой природе взрывы могут быть трудно отличимы от нормальных паттернов срабатывания. Для распознавания паттернов взрывов в этих контекстах используются статистические методы для определения пороговых параметров.
Всплеск характеризуется коэффициентом вариации (CV) интервалов между спайками (ISI), который больше единицы, или фактором Фано количества спайков, который больше единицы, поскольку всплеск приводит к паттернам спайков, которые более нерегулярны, чем процесс Пуассона (который имеет CV и фактор Фано, равные единице). С другой стороны, последовательный коэффициент корреляции последовательности ISI положителен для паттернов с спайками, потому что в этом случае короткие ISI, как правило, сопровождаются более короткими ISI (по крайней мере, если всплески состоят из более чем двух спайков).
Поведение нейрона часто моделируется как однокамерные, нелинейные динамические системы , где состояния нейрона представляют физиологические величины, такие как мембранное напряжение, ток и концентрации различных ионов внутри и вне клеток. Эти модели чаще всего принимают сингулярно возмущенную форму
где и являются соотношениями в стиле Ходжкина-Хаксли , — вектор, представляющий параметры ячейки, относящиеся к быстрой подсистеме, — вектор, представляющий параметры медленной подсистемы модуляции, и — отношение временных шкал между быстрой и медленной подсистемами. [11]
Модели динамики нейронов обычно демонстрируют ряд стабильных и нестабильных аттракторов в фазовом пространстве , которые представляют состояния покоя. Когда система достаточно возмущена входными стимулами, она может следовать сложному обратному пути к стабильному аттрактору, представляющему потенциал действия. В разрывных нейронах эти динамические пространства бифурцируются между режимами покоя и разрыва в соответствии с динамикой медленной системы. Эти две бифуркации могут принимать различные формы, и выбор бифуркации как от покоя к разрыву, так и от разрыва к покою может влиять на поведенческие аспекты разрыва.
Полная классификация бифуркаций от покоя к взрыву и от взрыва к покою приводит к 16 общим формам и 120 возможным формам, если размерность быстрой подсистемы не ограничена. [11] Из наиболее распространенных 16 несколько хорошо изучены.
Складчатый /гомоклинический , также называемый всплеском прямоугольной волны, так назван потому, что форма кривой напряжения во время всплеска похожа на прямоугольную волну из-за быстрых переходов между аттрактором состояния покоя и предельным циклом скачков. [11]
Bursting — очень общее явление, которое наблюдается во многих контекстах во многих нейронных системах. По этой причине трудно найти конкретное значение или цель для bursting, и вместо этого он играет много ролей. В любой данной схеме наблюдаемые bursts могут играть роль в любом или во всех следующих механизмах и могут иметь еще более сложное воздействие на сеть.
Синаптическая сила между нейронами следует изменениям, которые зависят от времени спайка и его залпа. Для возбуждающих синапсов коры, спаривание потенциала действия в пресинаптическом нейроне с залпом в постсинаптическом нейроне приводит к долговременному потенцированию синаптической силы, в то время как спаривание потенциала действия в пресинаптическом нейроне с одиночным спайком в постсинаптическом нейроне приводит к долговременному снижению синаптической силы. [17] Такая зависимость синаптической пластичности от паттернов времени спайка называется пластичностью, зависящей от залпа. Пластичность, зависящая от залпа, наблюдается с вариациями в нескольких областях мозга. [18]
Некоторые нейроны, иногда называемые резонаторами , проявляют чувствительность к определенным входным частотам и активируются либо быстрее, либо исключительно при стимуляции на этой частоте. Внутренне взрывные нейроны могут использовать этот эффект полосовой фильтрации для кодирования определенных нейронов назначения и мультиплексирования сигналов вдоль одного аксона . [11] В более общем плане, из-за кратковременной синаптической депрессии и облегчения определенные синапсы могут быть резонансными для определенных частот и, таким образом, становиться жизнеспособными определенными целями для взрывных клеток. [19] В сочетании с зависящей от взрывов долгосрочной пластичностью такое мультиплексирование может позволить нейронам координировать синаптическую пластичность в иерархических сетях. [17] [20]
Синхронизация всплесков относится к выравниванию периодов всплесков и покоя во взаимосвязанных нейронах. В общем, если сеть всплесков нейронов связана, она в конечном итоге синхронизируется для большинства типов всплесков. [11] [21] [22] Синхронизация также может появляться в цепях, не содержащих внутренне всплесков нейронов, однако ее внешний вид и стабильность часто можно улучшить, включив внутренне всплески клеток в сеть. [7] Поскольку синхронизация связана с пластичностью и памятью через пластичность Хебба и долговременную потенциацию, взаимодействие с пластичностью и внутренним всплеском очень важно [ требуется ссылка ] .
Из-за природы потенциалов действия «все или ничего» одиночные спайки могут кодировать информацию только в своих межспайковых интервалах (ISI). Это изначально низкоточный метод передачи информации, поскольку он зависит от очень точного времени и чувствителен к шумовой потере сигнала: если хотя бы один спайк не вовремя или неправильно получен в синапсе, это приводит к возможной невосполнимой потере кодирования [ требуется ссылка ] . Поскольку считается, что внутренние спайки выводятся вычислительным механизмом в медленной подсистеме, каждый из них может представлять гораздо больший объем информации в определенной форме одного спайка, что приводит к гораздо более надежной передаче. Физиологические модели показывают, что для данного ввода межспайковые и межспайковые интервалы гораздо более изменчивы, чем синхронизация самой формы спайка [9] , что также подразумевает, что синхронизация между событиями является менее надежным способом кодирования информации.
Расширенный алфавит для коммуникации, обеспечиваемый путем рассмотрения импульсных паттернов как дискретных сигналов, обеспечивает большую пропускную способность канала нейронной связи и обеспечивает популярную связь между нейронным кодированием и теорией информации .
Предполагается, что субикулум , компонент гиппокампальной формации , выполняет ретрансляцию сигналов, возникающих в гиппокампе, во многие другие части мозга. [23] Для выполнения этой функции он использует внутренне активирующие нейроны для преобразования многообещающих одиночных стимулов в более длительные паттерны импульсов, чтобы лучше сосредоточить внимание на новых стимулах и активировать важные схемы обработки. [2] [24] После активации этих схем субикулярный сигнал возвращается в режим одиночных импульсов. [25]
Комплекс pre-Bötzinger (preBötC) расположен в вентролатеральном отделе продолговатого мозга и, как предполагается, генерирует ритм, лежащий в основе инспираторных усилий у млекопитающих. Поскольку частота, с которой должны работать легкие, может меняться в зависимости от метаболических потребностей, активность preBötC модулируется в широком диапазоне частот и способна вовлекать дыхательную систему в удовлетворение метаболических потребностей. В то время как нейроны-водители ритма не обязательно требуют внутренне разрывных нейронов [21], preBötC содержит гетерогенную популяцию как регулярно спайковых, так и внутренне разрывных нейронов. Считается, что внутренне разрывные нейроны делают колебания preBötC более устойчивыми к изменению частот и регулярности инспираторных усилий. [7]
Предполагается, что нейроны Пуркинье мозжечка имеют два различных режима залповой активности: дендритно- управляемый, дендритными ионами кальция2+
спайки , [26] и соматически обусловленные, где постоянный Na+
ток является инициатором взрыва и SK K+
ток является терминатором пачки. [27] Нейроны Пуркинье могут использовать эти пачки для кодирования информации в глубоких ядрах мозжечка .
Ринцель Дж. (1986) Формальная классификация взрывных механизмов в возбудимых системах. Труды Международного конгресса математиков. Беркли, Калифорния, США
Ижикевич EM (2006) Взрыв. Scholarpedia , 1(3):1300
