?
Multistability and evolution of chimera states in a network of type II Morris–Lecar neurons with asymmetrical nonlocal inhibitory connections
За последние десятилетия одной из самых захватывающих и быстро развивающихся областей современной теории синхронизации является изучение химерных состояний. Такие состояния характеризуются сосуществованием множества синхронных и асинхронных доменов, несмотря на то, что структура сети вообще не предсказывает такие структуры. Эти состояния представляют интерес для описания, например, частично синхронной активности в нейронных сетях головного мозга. Во время выполнения задач, требующих когнитивных усилий, можно наблюдать сложные паттерны синхронной и несинхронной мозговой активности, которые усиливаются, ослабевают и изменяются либо быстро, либо медленно, в зависимости от требований задачи. Мы можем предположить, что динамика химер и их мультистабильность могут быть ключом к тому, как мозговые сети формируют паттерны активности, позволяющие выполнять сложные когнитивные задачи (например, состояния контекстуальной памяти, рабочая память из нескольких элементов и т.д.). В этой работе мы изучаем эволюцию химерных состояний в сети нейронов Морриса-Лекара, чьи свойства возбудимости перекликаются со свойствами основного класса кортикальных интернейронов и расположены в сети с асимметричными нелокальными тормозными связями, имитирующими сети интернейронов в коре головного мозга и гиппокампе. Используя новую меру когерентности сети, которую мы ввели ранее (Адаптивная мера когерентности, ACM), мы разделили пространство состояний сети на области с различным коллективным поведением: противофазные синхронные кластеры, бегущие волны, различные типы химерных состояний, а также режим подавления активности, а также обнаружили явление мультистабильности между этими режимами. Мы проследили, как различные состояния химеры переходят от одного к другому при изменении контрольных параметров сети, и обнаружили, что эти переключения могут быть либо быстрыми, либо что сеть может демонстрировать длительные переходные процессы, приводящие к квазипостоянству моделей активности в пограничных областях, намекающих на поведение, близкое к критичности. Следовательно, наша работа показывает, что спайковые нейронные сети даже с относительно простой топологией соединений способны к сложной динамике, которая может лежать в основе когнитивно значимой активности мозга.