Ученый из Института теоретической и экспериментальной биофизики РАН предложил математическую модель, объясняющую динамику активности тормозных нейронов гиппокампа при тета-ритме. Без тета-ритма невозможно осуществление процессов внимания и долговременной памяти. Работа поможет лучше понять взаимодействие клеток головного мозга и откроет новые перспективы лечения заболеваний нервной системы, в частности эпилепсии. Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Neural Circuits.
Гиппокамп — область головного мозга, которая является ключевым звеном в процессах внимания и формировании памяти. Для анализа информации нейронные ансамбли гиппокампа нуждаются в синхронизации с помощью ритмов. Главным ритмом, организующим нейронную активность гиппокампа во время решения поведенческих (когнитивных) задач, является тета-ритм (4-12 Гц). Почти все нейроны гиппокампа модулируются им. Это выражается в том, что каждая группа нейронов имеет фазу тета-ритма, в которую вероятность разрядов её нейронов максимальна. Модуляция активности нейронов ритмом приводит к возможности синхронизации разных областей гиппокампальной формации в процессе обработки информации. Понимание механизмов формирования тета-ритма - важнейшая задача нейронауки.
Ученый из Пущино, старший научный сотрудник Лаборатории системной организации нейронов им. О.С. Виноградовой ИТЭБ РАН, кандидат биологических наук Иван Мысин предложил математическую модель, которая объясняет эффект модуляции активности тормозных нейронов гиппокампа тета-ритмом. «Тормозные нейроны коры и гиппокампа - это малочисленная (около 10% клеток) и сильно неоднородная группа клеток (18 классов). Они регулируют активность пирамидных нейронов, отвечающих за обработку и передачу информации. Тормозные нейроны одних классов тормозят и тормозные клетки других классов. Существует множество экспериментальных данных о структуре активности тормозных нейронов при генерации тета-ритма. Однако воспроизвести эти данные в математической модели ранее не удавалось в силу сложности структуры взаимодействий между разными классами тормозных нейронов, - рассказал Иван Мысин.
- Мы разработали оригинальный подход к решению этой задачи, который состоит в адаптации методов оптимизации моделей импульсных нейронных сетей для описания экспериментальных данных. Иными словами мы свели построение модели нейронной сети тормозных нейронов к задаче оптимизации. Аналогичный прием используется в построении систем искусственного интеллекта. Мы показали, что можно настроить параметры связей между клетками в модели таким образом, чтобы тормозные нейроны формировали экспериментально наблюдаемую модуляцию тета-ритмом. Главное предсказание модели: популяции тормозных клеток получают унимодальное возбуждение и торможение с совпадающими пиками. Возбуждение преобладает, поэтому оно определяет динамику разрядов нейронов. Кратковременная синаптическая пластичность — важный компонент модели, она необходима для придания гибкости нейронной сети. Альтернативная модель сети с непластичными синапсами не может воспроизвести экспериментальные данные о модуляции нейронов тета-ритмом».
Таким образом, в работе впервые показано, что кратковременная синаптическая пластичность необходима для генерации тета-ритма. Представленный оригинальный подход к моделированию показал возможность решения сложных задач в области теоретической нейронауки.
Работа поддержана Российским научным фондом (№20-71-10109).
Ivan Mysin. Phase relations of interneuronal activity relative to theta rhythm". Frontiers in Neural Circuits. Volume 17 –2023. https://doi.org/10.3389/fncir.2023.1198573
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncir.2023.1198573/full
Видео с разбором статьи: https://vk.com/video-155182331_456239073
Институт теоретической и экспериментальной биофизики Российской академии наук : https://iteb.ru/
Пресс-служба ИТЭБ РАН, iteb-press@yandex.ru