Sparse chaos in cortical circuits

要約

脳内の情報の流れの通貨である神経インパルスは、神経膜電位ダイナミクスの不安定性によって生成されます。
神経回路は集合的なカオスを示し、学習、記憶、感覚処理、運動制御に不可欠であると考えられます。
しかし、神経回路における集合的カオスの性質と強度を制御する要因はよく理解されていません。
ここでは、計算エルゴード理論を使用して、神経インパルス生成の基本的な特徴が神経回路の集合的カオスに深く影響を与えることを実証します。
リアプノフスペクトル、コルモゴロフ・シナイエントロピー、およびアトラクター次元の上限と下限の数値的に正確な計算は、個々のニューロンにおける神経インパルス生成の変化が情報符号化率に適度に影響を与えるが、位相空間構造を定性的に変化させることを示している。
具体的には、不安定多様体の数、コルモゴロフ・シナイのエントロピー、アトラクターの次元が大幅に減少していることがわかります。
拡散近似の同時崩壊、最大リアプノフ指数のピーク、および主要な共変リアプノフ ベクトルの局在化遷移によって特徴付けられる臨界点を超えると、ネットワークはまばらなカオスを示します。つまり、安定に近いダイナミクスの長期間が短いバーストによって中断されます。
激しい混乱。
大規模でより現実的に構造化されたネットワークの分析は、これらの発見の一般性を裏付けています。
皮質回路では、生物物理学的特性がこのまばらなカオスの状態に調整されているようです。
我々の結果は、単一ニューロンの生物物理学の基本的側面と皮質回路の集合的ダイナミクスとの間の密接な関係を明らかにし、神経インパルス生成メカニズムが回路の制御性と情報の流れを強化するように適応していることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Nerve impulses, the currency of information flow in the brain, are generated by an instability of the neuronal membrane potential dynamics. Neuronal circuits exhibit collective chaos that appears essential for learning, memory, sensory processing, and motor control. However, the factors controlling the nature and intensity of collective chaos in neuronal circuits are not well understood. Here we use computational ergodic theory to demonstrate that basic features of nerve impulse generation profoundly affect collective chaos in neuronal circuits. Numerically exact calculations of Lyapunov spectra, Kolmogorov-Sinai-entropy, and upper and lower bounds on attractor dimension show that changes in nerve impulse generation in individual neurons moderately impact information encoding rates but qualitatively transform phase space structure. Specifically, we find a drastic reduction in the number of unstable manifolds, Kolmogorov-Sinai entropy, and attractor dimension. Beyond a critical point, marked by the simultaneous breakdown of the diffusion approximation, a peak in the largest Lyapunov exponent, and a localization transition of the leading covariant Lyapunov vector, networks exhibit sparse chaos: prolonged periods of near stable dynamics interrupted by short bursts of intense chaos. Analysis of large, more realistically structured networks supports the generality of these findings. In cortical circuits, biophysical properties appear tuned to this regime of sparse chaos. Our results reveal a close link between fundamental aspects of single-neuron biophysics and the collective dynamics of cortical circuits, suggesting that nerve impulse generation mechanisms are adapted to enhance circuit controllability and information flow.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google