Временная реализация, демонстрирующая гиперхаос и синфазную синхронизацию в связанных нейронах-осцилляторах. Периоды «молчания» и активности в осцилляторах синхронизированы, при этом сами колебания разные. Источник: Наталия Станкевич
Учёные из Международной лаборатории динамических систем и приложений НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде описали редкий случай синхронизации в системе связанных химической связью моделей нейронов. Результат работы позволит на математическом уровне описывать нетипичные режимы функционирования мозга, возникающие в том числе при нейродегенеративных заболеваниях. Исследование опубликовано в журнале Regular and Chaotic Dynamics. Работа поддержана в том числе грантом Российского научного фонда.
Нейроны — это нелинейные объекты, и это играет ключевую роль в их функционировании. Нелинейность в их поведении проявляется в том, как они обрабатывают и передают информацию. В некоторых случаях нейроны могут синхронизироваться, что создаёт коллективные ритмы или волны активности в мозге. Этот вид синхронизации можно рассмотреть как форму ансамблей осцилляторов.
Ансамбли осцилляторов — связанные и взаимодействующие между собой колеблющиеся объекты. Особенно интересны нелинейные взаимодействия, когда изменение «поведения» одного осциллятора может вызывать сложную реакцию других.
Один из наиболее значимых нелинейных эффектов — феномен синхронизации. Ранее в литературе были описаны системы, которые по отдельности проявляют пачечные колебания — чередующиеся периоды активности и покоя, а в связке синхронизируются в противофазе. То есть активности одного элемента соответствует состояние покоя другого. Это достаточно типичный механизм активности системы нейронов. Но существуют определённые параметры, при которых осцилляторы могут быть синфазны: когда обе подсистемы активны или «молчат» одновременно.
Это нетипичный режим синхронизации. Исследователи из НИУ ВШЭ заинтересовались именно этим режимом. С помощью численного моделирования и решения системы уравнений, описывающих химическое взаимодействие двух нейронов, учёные смогли описать сценарий и механизм возникновения такого синфазного режима колебаний.
«Принципиально новое в нашей работе: мы показали, что синфазное поведение соответствует гиперхаосу. Нам удалось описать механизм возникновения синфазной синхронизации за счёт проявления в динамике подсистем седловых циклов с двумерным неустойчивым многообразием», — рассказала один из авторов статьи, доцент НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Наталия Станкевич.
Гиперхаос в системе осцилляторов — это автоколебательный режим, его период равен бесконечности, в котором система ведёт себя непредсказуемо, при этом неустойчивость является многомерной. Как поясняют учёные, это более сложный вид хаоса, поскольку есть несколько направлений, вдоль которых близкие фазовые траектории разбегаются.
«В режиме гиперхаоса колебания хаотичны в каждой подсистеме. Они не идентичны абсолютно друг другу. Но при этом циклы покоя и активности происходят в фазе. В результате численного моделирования мы определили области в пространстве параметров модели, где можно наблюдать синфазную синхронизацию», — комментирует Наталия Станкевич.
Областью применения полученных результатов могут стать нейроисследования. Разные режимы синхронизации в нейронах играют центральную роль в формировании нормальных и атипичных паттернов активности отделов головного мозга. Так, эпилепсия часто связана с необычными паттернами активности нейронов и синхронизацией между ними. Эпилептические припадки являются результатом коллективной активности нейронных клеток. Часто их называют патологически гиперсинхронизированными состояниями.
Исследования в области нейросинхронизации могут помочь раскрыть, какие конкретные изменения в мозговой активности приводят к эпилептическим припадкам.
Источник: habr.com
Похожие новости:
Возникновение турбулентности смоделировали на уровне атомов
Учёные разработали электроды для точечных наблюдений за работой нейронов, расположенных на большой глубине в мозге
Стартап Normal Computing представил термодинамический компьютер
Разовое вмешательство. Генная терапия и смертельные заболевания мозга