"Design and Use of Anatomical Atlases for Radiotherapy" - TDX

188 Pages·2013·6.75 MB·English

Neuronal oscillations: from
single-unit activity to emergent
dynamics and back
de Sancristóbal Alonso
Belén

Neuronal oscillations: from
single-unit activity to emergent
dynamics and back
Ph. D. THESIS
de Sancristóbal Alonso
Belén
July 2013
Garcia Ojalvo
Ph. D. advisors: Jordi
Sancho Herrero
and José María
Universitat Politècnica de Catalunya
Departament de Física i Enginyeria Nuclear

In nature, epiphenomena seldom remain
epiphenomena for long; they are the raw
material for evolutionary advances.
B. HUTCHEON AND Y. YAROM
Agraïments
Moltes persones m’han ajudat a trobar un equilibri durant aquests primers
anys de recerca. Aquesta tesi ha estat possible gràcies al suport i a la mirada
genial del Jordi. La seva vitalitat, bon humor i entusiasme, han estat sempre
un motor per seguir endavant, insistir i buscar respostes aquí i allà.
Ileshetrobat, aquíambelJoséMaríailaMaviielseuequip(laLorena, la
Bea, elMarcelilaMaría), quehanenriquitdebontroselsmeusconeixements.
I allà, a Frankfurt, amb el Raúl, que sempre m’ha donat ànims perquè l’esforç
no és en va i ajudat a valorar la meva forma d’avançar, que jo trobo tan
lenta! I tots ell m’han permès conèixer gent magnífica, grans amics, amb qui
he compartit molts moments: el cansament quan les coses no surten, l’alegria
dels bons resultats i les nostres històries, amb les que arribàvem al laboratori
(casaments, embarassos, viatges, lloguers, compres, política, crisis...). Tinc
molt bons records del nostre gran equip Marta, Pau i Elena, Lorena, Jordi
T, Jordi Z i Dani! Carme, Crina, Núria, Cristina i Toni! I Marta C i África:
al final sí, a Alemanya només anava amb espanyoles. I darrerament han
arribat nous fitxatges, just en la recta final d’aquesta tesi i, sincerament, heu
aconseguit fer-la més lleugera, gràcies Marçal, Nara, Alessandro, Maciek i
Letícia.
En l’altre plat de la balança, hi ha totes aquelles persones a qui un dia
vaig dir "vull provar fer recerca, si no ho faig ara no ho faré mai". Olivia,
Estel i Ana, em sembla mentida la quantitat d’anys que fa que ens coneixem
i aprofito aquesta excusa per dir-vos que sense vosaltres m’hagués perdut una
part important de la vida. Marc, aquest matí encara ens estàvem rient de
l’estrès que porto a sobre, gràcies per fer les coses tan fàcils i tenir tanta
paciència. Anna, que sempre em calmes i escoltes. Tània, estiguis on estiguis
mai desapareixes. Mamá, siempre estás ahí y saberlo me ha ayudado mucho.
PapáyChari, queconfiáis enmíyenquesabréhacerlo. Bertaquesiempreme
apoyas y entiendes, y abuela por animarme tanto (sé que hoy aún te preguntas
cuando acabaré de "estudiar").
L’estiu que vaig començar el doctorat va lligat al viatge als Balcans amb el
Jordi i l’Anna, a la seva generositat i tendresa i a tot l’afecte que saben donar.
Amb ells he conegut a la Mar, a la Laia, al Teo i al Fabi, que sumen bons
records i sentiments allà on anem, des de Campelles al Poblenou, passant per
Fonolleres! Jaume, Núria i Àngela, gràcies per la vostra acollida, Banyoles i
els arrossos!
Fabi, haver arribat fins aquí és en gran mesura gràcies a tu, la portada
només n’és una mostra visible. Gràcies per compartir-ho de tan a prop, per
ajudar-me a gaudir del què m’envolta, del què faig i del què fem.
Oscil lacions neuronals: de l’activitat d’unitats individu-
·
als a dinàmica emergent i viceversa
Resum:
L’objectiu principal d’aquesta tesi és avançar en la comprensió
del processament d’informació en xarxes neuronals en presència d’oscil lacions
·
subumbrals. La majoria de neurones propaguen la seva activitat elèctrica a
través de sinapsis químiques que són activades, exclusivament, quan el cor-
rent elèctric que les travessa supera un cert llindar. És per aquest motiu que
les descàrregues ràpides i intenses produïdes al soma neuronal, els anomenats
potencials d’acció, són considerades la unitat bàsica d’informació neuronal,
és a dir, el senyal mínim i necessari per a iniciar la comunicació entre dues
neurones. El codi neuronal és entès, doncs, com un llenguatge binari que ex-
pressa qualsevol missatge (estímul sensorial, memòries, etc.) en un tren de
potencials d’acció. Tanmateix, cap funció cognitiva rau en la dinàmica d’una
única neurona. Circuits de milers de neurones connectades entre sí donen
lloc a determinats ritmes, palesos en registres d’activitat colectiva com els
electroencefalogrames (EEG) o els potencials de camp local (LFP). Si els po-
tencials d’acció de cada cèl lula, desencadenats per fluctuacions estocàstiques
·
de les corrents sinàptiques, no assolissin un cert grau de sincronia, no apareix-
eria aquesta periodicitat a nivell de xarxa.
Per tal de poder entendre si aquests ritmes intervenen en el codi neuronal
hem estudiat tres situacions. Primer, en el Capítol 2, hem mostrat com una
cadena oberta de neurones amb un potencial de membrana intrínsecament
oscil latori filtra un senyal periòdic arribant per un dels extrems. La resposta
·
de cada neurona (pulsar o no pulsar) depèn de la seva fase, de forma que cada
una d’elles rep un missatge filtrat per la precedent. A més, cada potencial
d’acció presinàptic provoca un canvi de fase en la neurona postsinàptica que
depèn de la seva posició en l’espai de fases. Els períodes d’entrada capaços
de sincronitzar les oscil lacions subumbrals són aquells que mantenen la fase
·
d’arribada dels potencials d’acció fixa al llarg de la cadena. Per tal de què el
missatge arribi intacte a la darrera neurona cal, a més a més, que aquesta fase
permeti la descàrrega del voltatge transmembrana.
En segon cas, hem estudiat una xarxa neuronal amb connexions tant a veïns
propers com de llarg abast, on les oscil lacions subumbrals emergeixen de
·
l’activitat col lectiva reflectida en els corrents sinàptics (o equivalentment en
·
el LFP). Les neurones inhibidores aporten un ritme a l’excitabilitat de la
xarxa, és a dir, que els episodis en què la inhibició és baixa, la probabili-
tat d’una descàrrega global de la població neuronal és alta. En el Capítol 3
mostrem com aquest ritme implica l’aparició d’una bretxa en la freqüència
de descàrrega de les neurones: o bé polsen espaiadament en el temps o bé
en ràfegues d’elevada intensitat. La fase del LFP determina l’estat de la
xarxa neuronal codificant l’activitat de la població: els mínims indiquen la
descàrrega simultània de moltes neurones que, ocasionalment, han superat el
llindar d’excitabilitat degut a un decreixement global de la inhibició, mentre
que els màxims indiquen la coexistència de ràfegues en diferents punts de la
xarxadegutadecreixementslocalsdelainhibicióenestatsglobalsd’excitació.
Aquestadinàmicaéspossiblegràciesaldominidelainhibiciósobrel’excitació.
En el Capítol 4 considerem acoblament entre dues xarxes neuronals per tal
d’estudiar la interacció entre ritmes diferents. Les oscil lacions indiquen re-
·
currència en la sincronització de l’activitat col lectiva, de manera que durant
·
aquestes finestres temporals una població optimitza el seu impacte en una
xarxa diana. Quan el ritme de la població receptora i el de l’emissora difer-
eixen significativament, l’eficiència en la comunicació decreix, ja que les fases
de màxima resposta de cada senyal LFP no mantenen una diferència constant
entre elles.
Finalment, en el Capítol 5 hem estudiat com les oscil lacions col lectives
· ·
pròpies de l’estat de son donen lloc al fenomen de coherència estocàstica.
Per a una intensitat òptima del soroll, modulat per l’excitabilitat de la xarxa,
el LFP assoleix una regularitat màxima donant lloc a un període refractari de
la població neuronal.
En resum, aquesta Tesi mostra escenaris d’interacció entre els potencials
d’acció, característicsdeladinàmicadeneuronesindividuals, ilesoscil lacions
·
subumbrals, fruit de l’acoblament entre les cèl lules i ubiqües en la dinàmica
·
de poblacions neuronals. Els resultats obtinguts aporten funcionalitat a aque-
sts ritmes emergents, agents sincronitzadors i moduladors de les descàrregues
neuronals i reguladors de la comunicació entre xarxes neuronals.

Contents
1 Introduction 1
1.1 The human brain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 The cerebral cortex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Neurons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.1 Basic description of neurons . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.2 Neuron models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4 Synapses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.4.1 Basic description of synapses . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.4.2 Modeled synapses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5 Neuronal Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.5.1 Encoding by individual neurons . . . . . . . . . . . . . 19
1.5.2 Balanced inhibition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.5.3 Encoding by neuronal populations . . . . . . . . . . . . 27
1.6 Neuronal oscillations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1.7 Neuronal circuits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2 Action potential propagation in the presence of membrane
subthreshold oscillations 37
2.1 Membrane subthreshold oscillations . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.2 Modeling single-neuron subthreshold oscillations: a modified
FitzHugh-Nagumo model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.2.1 Stability analysis of the modified FitzHugh-Nagumo
model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.2.2 Time scale of subthreshold oscillations . . . . . . . . . 42
2.3 Spiking response in the presence of subthreshold oscillations . 45
2.3.1 Phase transition curve (PTC) . . . . . . . . . . . . . . 50
2.3.2 Iterative maps and phase response to a spike train . . . 52
2.4 Propagation of spikes through a neuronal chain . . . . . . . . 55
2.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3 Interplay between single action potentials and collective
gamma neuronal oscillations 59
3.1 Firing activity of an isolated single neuron . . . . . . . . . . . 59
3.2 Firing activity of a neuron embedded in a network . . . . . . . 63
3.2.1 Input fluctuations and network gamma oscillations . . 63
3.2.2 Distribution of individual firing rates within the network 66
3.3 Coding strategies behind a bimodal firing pattern . . . . . . . 71