Semplici circuiti neurali composti da due popolazioni interagenti di neuroni mostrano una notevole capacità di accogliere più risonanze non lineari organizzate in diagrammi sorprendentemente diversi e intriganti. La figura mostra i diagrammi di blocco di sei diversi circuiti sintonizzati per esibire questa proprietà. Quando guidato da un input periodico, i circuiti possono essere trascinati nei diversi regimi subarmonici indicati da colori differenti. In questi circuiti, piccole modulazioni dell'input periodico possono determinare ritmi stabili qualitativamente differenti. Ciò fornisce una strategia per ottenere una diversità di forme d'onda con più scale temporali dall'interazione non lineare delle popolazioni neurali e dalle loro dinamiche intrinseche. Credito:Leandro Alonso
I ricercatori che studiano il cervello sono da tempo interessati alle sue oscillazioni neurali, l'attività elettrica ritmica che svolge un ruolo importante nella trasmissione delle informazioni all'interno dei circuiti neurali del cervello. Nei ratti, è stato dimostrato che le oscillazioni nella regione dell'ippocampo del cervello codificano informazioni che descrivono la posizione dell'animale in uno spazio fisico. Negli umani, le oscillazioni neurali sono spesso studiate in relazione all'epilessia ea vari disturbi del sonno, sebbene rimangano dubbi sulla loro precisa funzione.
Per i neuroscienziati computazionali, che studiano come le diverse strutture del cervello elaborano le informazioni, un aspetto interessante di questa attività è la capacità del tessuto neurale di rispondere agli stimoli esterni con diversi tipi di oscillazioni.
"Queste diverse risposte sono alla base di diverse importanti domande nelle neuroscienze, " ha spiegato Leandro Alonso, neuroscienziato computazionale ed ex borsista post-dottorato alla Rockefeller University di New York City. "In che modo lo stesso tessuto neurale fa cose diverse in momenti diversi? In che modo le informazioni vengono alterate dalle connessioni e dalle dinamiche intrinseche del circuito neurale?"
Lavorando con il modello Wilson-Cowan, un modello ampiamente utilizzato nelle neuroscienze computazionali che descrive l'attività media di popolazioni di neuroni interconnessi, Alonso ha progettato un nuovo strumento matematico per aiutare altri neuroscienziati a esplorare l'ampio spettro di risposte possibili da un semplice circuito neurale.
Alonso spiega le sue scoperte questa settimana sul giornale Caos .
"È utile nella modellazione dei concetti nelle neuroscienze avere un sistema che produca una gamma diversificata di comportamenti per piccoli cambiamenti di un parametro di controllo, poiché ciò può aiutare a offrire alcune informazioni su come lo stesso tessuto neurale mostra risposte diverse, "Ha detto Alonso, la cui ricerca è stata finanziata da una borsa di studio della Leon Levy Foundation.
Il modello di Alonso si basa su un concetto matematico chiamato "oscillatore non lineare". Quando gli oscillatori, quantità che si trovano in uno stato di fluttuazione ripetitiva, sono lineari, l'oscillatore risponde a un input esterno rispecchiandone il ritmo o la frequenza. In contrasto, con oscillatori non lineari, la frequenza della risposta oscillatoria varia dalla frequenza dell'ingresso. Spesso si possono osservare differenze anche nella forma delle oscillazioni della risposta.
Sebbene l'oscillazione non lineare non sia specifica delle neuroscienze, Alonso è rimasto piacevolmente sorpreso dal modo in cui si è integrato bene con il modello Wilson-Cowan per offrire alcune informazioni su come i neuroni possono essere collegati in modo da produrre una gamma diversificata di oscillazioni quando stimolati.
"Quando osservi la complessità dei fenomeni oscillatori nel cervello, sembra ragionevole supporre che possa essere spiegato da un sistema altrettanto complesso che sta alla base di queste oscillazioni, " Disse Alonso. "Che sia così o no, è interessante che un circuito semplice con solo due popolazioni di neuroni interconnessi possa produrre un repertorio di attività altrettanto diversificato".
Nel suo articolo, Alonso include una serie di "diagrammi di blocco" colorati che rappresentano visivamente la varietà di risposte possibili come parametri dello stimolo esterno, come la sua frequenza e ampiezza, sono sottilmente cambiati.
"I diversi colori mostrano come è cambiata la frequenza della risposta, "Ha spiegato Alonso.
Alonso, che per primo ha iniziato a studiare le oscillazioni non lineari dei neuroni mentre si allenava presso il Laboratorio di Sistemi Dinamici dell'Università di Buenos Aires, crede che il suo modello possa aiutare altri neuroscienziati computazionali a lavorare sui propri modelli.
"Spero che la procedura sia utile per derivare i parametri dei circuiti neurali come le loro connettività, in modo che un'oscillazione in entrata inneschi diversi tipi di risposte, " ha detto Alonso. "È anche possibile che la discussione più ampia sulle oscillazioni non lineari possa essere utile agli scienziati che esaminano altri sistemi biologici che mostrano risposte dinamiche comparabili".
Il prossimo progetto di ricerca di Alonso sarà quello di investigare le proprietà di sistemi che hanno più circuiti neurali con queste proprietà collegate tra loro.
