Elektrische Gleichgewicht im Gehirn

Balance ist der Schlüssel. Es ist nicht genau zu den Neurowissenschaften; außer, dass es ist.

Da das Gleichgewicht ist der Schlüssel für fast alles, was wir tun—Wandern, Radfahren, und eine million andere Dinge im Leben—es ist wirklich keine überraschung, dass die elektrische balance ist der Schlüssel zum Verständnis, wie unser Gehirn Funktion.

In neuronalen Netzen, Erregung/Hemmung (E/I) das Gleichgewicht tritt auf, wenn die durchschnittlichen Konzentrationen von exzitatorischen Signalen übereinstimmen, die hemmende Signale aus allen eingegangenen verbindungen. Sogar einzelne Neuronen bekannt sind, zu pflegen, E/ich das Gleichgewicht, und ein Verlust dieser balance ist mit schwerwiegenden Problemen wie Epilepsie, Schizophrenie und Autismus.

Obwohl die E/I-balance bekannt ist, zu bedienen aus das ganze Gehirn Ebene einzelner Neuronen, das war schon immer gemessen durch die Aufzeichnung der elektrischen Aktivität direkt von Tier Gehirne, entweder, wenn das Gehirn wird überflutet mit Informationen über die Welt, oder rattern von sich. Es wurde erst kürzlich gezeigt, dass einzelne Neuronen in kleine schaltkreise, die aus nur 2 oder 3 Arten von Neuronen, die—isoliert vom rest des Gehirns zu finden sind auch E/I ausgeglichen.

Die Studie, die zeigt das, kommt von Upinder Bhalla Gruppe am National Centre for Biological Sciences (NCBS), Bangalore (Bengaluru) und wurde in der Fachzeitschrift eLife.

Aber was nützt es, an das Gehirn zu halten, wie präzise balance zwischen Neuronen? Die Arbeit zeigt, dass die E/I-balance, und ein weiteres Phänomen bekannt als E/I-delay, zusammen bilden die biophysikalische Wurzeln der ‚Normalisierung‘; ‚Normalisierung‘ wird der Prozess, mit dem unser Gehirn den Sinn der Welt, trotz großer Variationen in der Informationen, die Sie erhalten.

„Unser erstes Ziel war es, zu untersuchen, ob E/I-balance wurde ebenfalls beibehalten, innerhalb einer sub-circuit“, sagen Aanchal Bhatia und Sahil Moza, die zwei der Forscher, die hinter dieser Arbeit.

Bhatia und Moza stimulierten Neuronen im Gehirn der Maus Scheiben mit unterschiedlichen mustern von Licht mit einer Technik namens optogenetik. Präzise Kontrolle der stimulation, die Sie angewendet, das team entwickelt einen Apparat der eigenen mit einem ausgeweidet DLP (digital light processing) – Projektor; Ihre endgültige setup kann nun stimulieren Neuronen (von einigen Dutzend bis ein paar hundert), die in zufälligen mustern. Das team konzentrierte sich auf eine bestimmte Schaltung in der Hippocampus-region des Gehirns namens der CA3-CA1-Schaltung, bekannt für seine Rolle bei der Gedächtnisbildung.

Tausende von Messungen, die später, mussten die Forscher Ihre Antwort—sub-schaltungen auch pflegen eine sehr exakte E/I-balance, auch mit völlig zufälligen Muster von input!

„Das war eine ziemliche überraschung. Diese zufälligen Muster von input entsprechen nicht realen stimulus, und doch, die Erregung und Hemmung wurden genau ausgewogen.“, sagt Bhatia.

„Denken Sie sich ein neuron als ein Auto. Erregung wirkt wie das Gaspedal, Fahr-Neuronen, die Feuer aus einem signal. Die Hemmung wirkt jedoch wie das Bremspedal und drückt Neuronen entfernt von feuern“, sagt Moza.

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Wenn ein neuron ist ein Auto mit einer Konstanten Geschwindigkeit, man versteht, dass seine Fahrer muss halten Sie das Gaspedal und Bremse in balance zu halten, dass die Geschwindigkeit. Jedoch Neuronen in der Regel nicht nur einen einzigen Treiber—die meisten Neuronen erhalten Hunderte bis Tausende von Eingaben von anderen Neuronen, die mit dem Auto Analogie, entspricht einer gleich großen Anzahl von Treibern. In E/I Gleichgewicht, alle diese Treiber-Neuronen Eingaben werden gewichtet, so dass die neuron-Auto behält seine Konstante Geschwindigkeit. Jedoch, die zahlen der neuron-Treiber für ein neuron-Auto können und halten ändern. Wie stellt sich die neuron-Auto reagiert sensibel auf Eingaben von solch einer großen Anzahl und Vielfalt der neuron-Treiber?

„Dies ist ein trick, dass unser Gehirn benutzen“, sagt Moza. „Wie die zahlen des neuron-Treiber erhöhen, jeder Fahrer hält die Verkürzung der Verzögerungszeit zwischen dem anwenden von Gaspedal und Bremsen, ohne jemals ändert die Summe, die der Beschleunigung und Bremsen zur Verfügung gestellt“, fügt er hinzu. Was Moza beschreibt mit dieser Analogie, ist das Phänomen der E/I-Verzögerung, die hat auch gezeigt, in Ihrer Studie. E/ich delay ist eine Besondere Beziehung zwischen der Stärke des Stimulus und das timing der Hemmung—als exzitatorische Eingänge werden stärker, die Verzögerungen zwischen Erregung und Hemmung kürzer geworden.

„Das I-Tüpfelchen, aber ist unsere Entdeckung, dass die E/I-balance und E/I delay erzeugen die biophysikalischen Mechanismus, der für eine neue form der Normalisierung genannt ‚unterhalb der Reizschwelle liegender spaltenden Normalisierung'“, sagt Bhatia.

Um zu verstehen, was „Normalisierung“ ist, vorstellen, dass Sie den Blick von Ihrem Schlafzimmer auf die vertrauten Umrisse von Gebäuden in der Nähe zu Mittag, dann stellen Sie sich die gleiche Szene um Mitternacht. Ob im full blast der Mittagssonne oder getränkt in sanften Farbtönen von Natriumdampf-Straßenlaternen um Mitternacht, würden Sie immer noch erkennen, die Szene vor Ihrem Fenster, als die gleichen.

Wie machst du das?

Durch die ‚Normalisierung‘. Das Gehirn buchstäblich ’normalisiert‘ seine Reaktionen durch die Aufteilung der Reaktion der jedes neuron mit einem gemeinsamen Faktor, der in der Regel die summierte Aktivität aus einem pool von Neuronen. Dies ist wie ein Bild, trotz enorm senden unterschiedliche Signale unter verschiedenen Bedingungen noch erkannt, die von unserem Gehirn als das gleiche.

„Neuronen berechnen zuerst Schießen später“, sagt Moza, zu betonen, dass die Neuronen „normalisieren“ alle Ihre Antworten auf die Eingaben, bevor Sie das Feuer aus einem signal.

„Die Leute haben versucht, zu verstehen, wie Neuronen und verarbeiten die inputs, die Sie erhalten. In anderen Worten, funktioniert 1 1 gleich 2 für ein neuron, oder ist es etwas anderes tun?“, fragt Bhatia.

Stellt sich heraus, dass Neuronen etwas sehr viel komplexer als nur das hinzufügen, Ihre Eingänge. Führen Sie ein komplexer Vorgang—unterhalb der Reizschwelle liegender spaltenden Normalisierung—, bei denen die Leistung nicht proportional zum Eingang. In der Tat, die Ausgabe, die Steigerungsrate tatsächlich abnimmt im Verhältnis zum input.

Bhatia ordentlich fasst dies zusammen, indem er erklärt, dass für die Neuronen in dieser Studie, „1 1 ist in der Nähe von 2, 1 1 1 ist ein bit weniger als 3, 1 1 1 1 1 ist weiter weniger als 5, und dieser trend setzt sich Fort, so dass 1 1 1 1 1 1 1 1 1 die Art und Weise ist kleiner als 9, und so weiter“.