Funktionelle in silico-Analyse von Gehirn während des natürlichen wach-Schlaf-Zyklus

Das menschliche Gehirn ist ein Komplexes system, bestehend aus 1010 nicht-lineare Einheiten (Neuronen), die miteinander interagieren in 10 –15 Seiten (Synapsen). Wenn man bedenkt, wie ein erstaunliches Maß an Komplexität und Heterogenität, ist es verwunderlich, dass die Globale Dynamik des Gehirns selbst zu organisieren in einem diskreten Satz von gut definierten Staaten.

Diese Staaten sind Häufig auf eine eindimensionale Kontinuum. Dieses Kontinuum entspricht der Ebene des Bewusstseins, die reduziert sich in Zustände wie Schlaf, Anästhesie oder post-Koma-Erkrankungen. Die intuition hinter dem Konzept der „Ebene des Bewusstseins“ ist, dass das Bewusstsein bewertet und einheitlich.

Eine alternative zu dieser Konzeption ist die mehrdimensionale und mechanistische Charakterisierung der in Gehirn Mitgliedstaaten in Bezug auf die kognitiven Fähigkeiten mit Hilfe von computational-Modelle zu reproduzieren, die die zugrunde liegenden neuronalen Dynamik.

Dies ist der Fokus einer Studie, veröffentlicht in der erweiterten online-Ausgabe der Zeitschrift NeuroImage. In dieser internationalen Studie der erste Autor Ignacio Pérez Ipiña, ein Forscher in der Abteilung von Physik an der Universität von Buenos Aires, die genossen, die die Zusammenarbeit mit Gustavo Deco, ICREA research professor in der Abteilung für Informations-und Kommunikationstechnologien (DTIC) und Direktor des Zentrums für Gehirn und Kognition (CBC), an der UPF, zusammen mit anderen Wissenschaftlern aus Forschungszentren und Universitäten in Deutschland, Argentinien, Australien, Chile, Dänemark und Großbritannien.

Das experimentelle Protokoll beteiligten die Teilnahme durch eine Kohorte von 63 gesunden Probanden. „Wir erforschen diese alternative durch die Einführung eines semi-empirischen Modell verknüpfen regionale Aktivierungs-und long-range-funktionalen verbindungen in die verschiedenen Zustände des Gehirns untersucht, die während des natürlichen wach-Schlaf-Zyklus,“ die Autoren behaupten. „Unser Modell verbindet die funktionale Magnet-Resonanz-Bildgebung (fMRI) Daten, in-vivo-Schätzungen der strukturellen Konnektivität und anatomisch-informiert priors zu beschränken, die unabhängige variation von regionalen Aktivierungs -,“ Sie hinzufügen.

Die funktionelle Trennung des menschlichen Gehirns in den Systemen differentiell aktiviert bei der Wahrnehmung bekannt, seit den frühesten Tagen der Neurologie, und dieses wissen wurde erheblich erweitert durch die Einführung des nicht-invasiven Neuro-Bildgebungs-Datenbank-tools. Aufgrund dieser Spezialisierung, auch wenn die verschiedenen Zustände des Gehirns bewirken Globale Veränderungen im Stoffwechsel im Gehirn, den funktionellen Konsequenzen dieser Veränderungen sind wahrscheinlich, sich zu manifestieren regionalen Abhängigkeit. So, „wir führten eine rechnerische simulation der funktionellen Konnektivität, die für die verschiedenen Stufen der Erregung in der wake-deep-sleep-progression,“ Gustavo Deco verdeutlicht.

Die besten computational fit an die empirischen Daten wurde durch die Verwendung priors basiert auf funktional zusammenhängenden Netzwerke, mit dem resultierenden Modell-Parameter die Aufteilung des cortex in Regionen präsentieren Gegenteil dynamische Verhalten. In dieser Studie, frontoparietale Regionen näherte sich eine Gabelung von dynamics an einem festen Punkt geregelt durch Lärm, während der sensomotorischen Regionen, näherte sich eine Gabelung, die aus oszillatorischen Dynamik

„Im Einvernehmen mit human-elektrophysiologische Experimente, sleep onset induzierte subkortikalen Deaktivierung, die anschließend Umgekehrt für tiefere Stufen. Wir simulierten externen Störungen, und identifiziert die wichtigsten relevanten Regionen für die Erholung von den Wachen aus dem Tiefschlaf. Unser Modell stellt den Schlaf als einen Zustand mit verminderter Wahrnehmungs-gating und die latente Kapazität für die Globale Zugänglichkeit, die erforderlich ist für die schnelle arousals,“ Deco erklärt.