Les caractéristiques des paramètres neuronaux dans les réseaux corticaux basés sur l’équilibre excitateur et répressif

Les assemblages neuronaux sont créés par l’activation répétée de sous-populations de neurones pour orienter les connaissances et les habitudes. Les développements techniques ont rendu possible la formation anormale de tels groupes, bien que la maximisation des nombreux critères reste à déterminer. Dans un tout nouveau rapport maintenant publié dans Science Breakthroughs, Sadra Sadeh et Claudia Clopath de la division Bioengineering de l’Imperial University London, Royaume-Uni, ont étudié cette préoccupation dans le lien cortical massif avec l’équilibre excitateur-inhibiteur (E-I). Ils ont identifié le réseau de fond dans lequel les assemblages neuronaux étaient intégrés et comment ils géraient fermement leur dynamique et leur développement. Alors que les réseaux à communications excitatrices dominantes permettaient la formation rapide de paramètres neuronaux, cette procédure s’accompagnait du recrutement de neurones non perturbés pour une induction non spécifique. La perturbation est une technique cruciale dans les neurosciences spéculatives des systèmes. Cela peut aider les scientifiques à établir à quel point les neurones proposés sont liés de manière causale à un comportement proposé ou à une activité neuronale réussie. Les résultats de ce travail ont mis en évidence la présence de 2 domaines accompagnant des métiers computationnels et cognitifs avec rythme et unicité.

Reconnaître l’esprit en recherchant les configurations neuronales

Les configurations neuronales ou les sous-groupes de neurones interconnectés et coactifs sont les éléments constitutifs du calcul et de la découverte dans le cerveau. Avec les progrès des technologies modernes, les scientifiques ont rassemblé des outils inégalés pour interagir avec le câblage de la bande vidéo et perturber la tâche des sous-populations neuronales et lier leurs actions dynamiques. Par exemple, les expérimentateurs peuvent générer artificiellement des assemblages neuronaux en ciblant l’activation d’une partie des neurones corticaux, et une induction efficace peut donner une technique efficace pour déclencher ou supprimer des habitudes afin de guider l’étude de recherche sur le cerveau humain. Les scientifiques peuvent comprendre comment les paramètres de stimulation et d’activation des neurones par des techniques de perturbation peuvent être maximisés pour une induction efficace. Pour étudier les assemblages neuronaux dans des conditions biologiques, les chercheurs doivent évaluer l’interaction compliquée de la dynamique et de la plasticité du réseau. Dans ce travail, Sadeh et al. appris exactement comment les corps neuronaux pouvaient être générés dans des réseaux massifs et fréquents de cellules nerveuses excitatrices et répressives sous différents problèmes de perturbation. En utilisant une théorie récemment développée pour évaluer l’effet des perturbations neuronales, le groupe a demandé comment les changements de tâches résultant d’autres préoccupations guidaient la plasticité à l’échelle du réseau. Dans la toute première étape expérimentale, ils ont examiné le transfert des perturbations d’entrée aux réponses des résultats. Ils ont évalué les modèles d’activité corrélés émergeant de ces réactions pour personnaliser les assemblages neuronaux.

Induction d’assemblages neuronaux dans des réseaux excitateurs-inhibiteurs

L’équipe de recherche a ensuite étudié la formation d’assemblages neuronaux en évaluant les différents modèles de perturbations dans les conceptions de grands réseaux corticaux avec une excitation et une contrainte bien équilibrées. Après cela, ils substituent les réseaux constitués de ces modèles en utilisant une connectivité récurrente aléatoire. Sadeh et al. caractérisé les protocoles d’induction basés sur les méthodes essentielles des perturbations, y compris la variété des cellules nerveuses ciblées et les foyers de la stimulation. Ensuite, ils substituent l’action du réseau avant et après les préoccupations dans chaque programme pour révéler la dominance des communications excitatrices récurrentes pour les neurones excitateurs non perturbés tout au long de la combinaison excitation-inhibition faible. En revanche, les neurones excitateurs non perturbés liés à une forte combinaison excitatrice-inhibitrice ont montré la proéminence d’interactions inhibitrices fréquentes. Les deux résultats étaient plus puissants lors de l’augmentation de la dimension de l’ensemble irrité dans l’étude.

Transactions dans les réseaux corticaux

Pour mieux comprendre le développement des assemblées dans diverses régions, Sadeh et al. ont étudié exactement comment l’endurance ordinaire des synapses individuelles changeait en fonction des paramètres de perturbation. Dans l’ensemble des neurones perturbés, ils ont décrit la potentialisation typique des synapses pour diverses régions. Ils ont démontré comment la coopérativité émergeait tout au long de la formation des paramètres neuronaux en relation avec un faible couplage E-I (excitateur-inhibiteur). Cela a changé en résultats suppressifs en se connectant à des communications plus robustes. Le câblage électrique préexistant dans le réseau a conduit le processus et les liens entre les neurones ont pu être organisés en fonction de leurs bâtiments de valeur. Les réseaux corticaux peuvent généralement gérer leur activité après une famine sensorielle telle qu’une blessure ou une famine d’entrée, où les paramètres neuronaux sont impliqués tout au long de la guérison spécifique au sous-réseau. Pour comprendre ce processus, Sadeh et al. a réduit l’entrée prédictive dans un compartiment de neurones du réseau et a recherché comment l’activation externe associée d’un sous-ensemble provoquait la guérison. Les résultats ont démontré comment de solides communications E-I (excitatrices-inhibitrices) ont façonné le développement d’assemblages neuronaux spécifiques dans le réseau et leur conséquence curative à la privation d’entrée.

Performances comportementales liées aux assemblages neuronaux

Les paramètres neuronaux sont également liés à divers stimuli pour diriger et déclencher des habitudes. Sadeh et al. ont cherché à comprendre précisément comment les assemblages neuronaux développés dans différentes zones E-I contribuaient à l’efficacité du comportement en reproduisant l’avancement de deux groupes neuronaux associés à des stimulations uniques. Les réseaux avec un faible couplage E-I ont rapidement amélioré l’endurance de rappel pour représenter la capacité du Web à découvrir la visibilité d’une poussée. Sur la base des résultats, les assemblages neuronaux ont amplifié une faible excitation d’une infime fraction de leurs neurones pour donner un substrat pour des rappels rapides et solides. Dans les réseaux avec une forte combinaison E-I, la force de rappel était assez faible, augmentant très lentement. Les résultats ont mis en évidence l’introduction plus lente des configurations neuronales dans les régions dominées par l’inhibition.

En revanche, les assemblages formés dans les régions E-I faibles étaient adaptés à des tâches cognitives plus rapides, mais beaucoup plus simples. Les scientifiques ont démontré comment ils pouvaient contrôler divers modes d’apprentissage en régulant l’équilibre E-I dans le réseau à l’aide de systèmes descendants pour donner une technique efficace. Le groupe a réalisé plusieurs méthodes d’apprentissage et d’induction en tenant généralement le réseau respecté par la recherche sur les transitions animées entre différentes zones de plasticité excitatrice-inhibitrice (E-I) pour démontrer comment d’autres politiques de plasticité ont formé les caractéristiques de découverte de diverses manières appropriées.

Aperçu

Ce faisant, Sadra Sadeh et Claudia Clopath ont étudié exactement comment diverses perturbations provoquaient des assemblages neuronaux en connexion massive avec l’équilibre excitation-inhibition (E-I). Le travail a souligné l’importance d’étudier les caractéristiques des réseaux neuronaux et la plasticité à l’échelle du réseau pour faire la lumière sur le développement des assemblages neuronaux. Ils ont attribué les résultats inattendus observés aux interactions fréquentes au sein des réseaux de cellules nerveuses excitatrices et inhibitrices. Étant donné qu’une compréhension pertinente sur le plan comportemental se produisait finalement dans des ensembles de neurones intégrés dans des réseaux récurrents massifs, le groupe a cherché à reconnaître l’influence de l’arrière-plan sur le développement des assemblages neuronaux et l’apprentissage en établissant une grille de calcul.