Interaction between PFC neural networks ultraslow fluctuations and brain oscillations

Izvestiya Vysshikh uchebnykh zavedeniy. Prikladnaya nelineynaya dinamika. 2020. Vol. 28. No. 1. P. 90–97.

Рой М. Ю., Новиков Н. А., Захаров Д. Г., Гуткин Б. С.

Целью нашей работы было изучение влияния различных ритмов головного мозга (тета, бета, гамма ритмы в диапазоне частот от 5 до 80 Гц) на ультрамедленные колебания (с частотой 0.5 Гц и ниже), проявляющиеся в чередовании состояний с высокой и низкой активностью. Эти ультрамедленные колебания обычно наблюдаются при нервной деятельности в человеческом мозге и, в частности, в префронтальной коре во время отдыха. Считается, что они генерируются локальными кортикальными сетями при наличии импульсных входов и нейронного шума. Структура этих колебаний имеет специфическую статистику, а их характеристики связаны с когнитивными способностями, такими как, например, эффективность и емкость рабочей памяти. Методы. В нашем исследовании мы использовали ранее построенную математическую модель, описывающую активность кортикальной сети, состоящее из популяций пирамидных клеток и интернейронов. Эта модель была разработана для описания глобального входного воздействия на локальные сети префронтальной коры из других кортикальных областей или подкорковых структур. Динамика модели исследовалась численно. Результаты. Мы обнаружили, что увеличение частоты существенно увеличивает время пребывания в состоянии с высокой активностью и, следовательно, повышает устойчивость самоподдерживающейся колебательной активности в гамма-диапазоне. Обсуждение. Мы считаем, что такие эффекты были бы полезны для обработки и передачи информации в кортикальных сетях с иерархическим торможением.

Ключевые слова: нейронные сети, Brain oscillations, prefrontal cortex, префронтальная кора, neuronal networks, rate models, ultraslow oscillations, частотные модели, ультрамедленные колебания, ритмы мозга

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Изучение нейрональных процессов при выполнении когнитивных и нейроэкономических задач с использованием нейроимиджинга, нейромоделирования и неинвазивной стимуляции мозга (2019)