全皮質ネットワークモデルのアトラクターダイナミクスは,マウスの脳におけるfMRI共活性化パターンの出現と構造を予測します

科学分野:

• 神経科学は神経科学である.
• 計算神経科学とは
• システム神経科学 システム神経科学

背景:

• 哺乳類の休息状態の機能性磁気共鳴画像 (fMRI) 信号は,繰り返される共同活性化パターン (CAPs) を含む複雑で急速なダイナミクスを示しています.
• 解剖学的接続性とこれらのダイナミックなfMRI信号の間の関係を理解することは,脳の機能を解読する上で極めて重要です.

研究 の 目的:

• マウスの脳における静止状態のfMRI信号の全皮質計算モデルを開発する.
• 導かれた皮質 - 皮質の解剖学的接続性が,新興のfMRIダイナミクスとCAPにどのように影響するかを調査する.

主な方法:

• 神経の非線形性,興奮抑制相互作用,および導かれた解剖学的接続性 (アレンマウス脳アトラスから) を含む全皮質モデルが開発されました.
• モデルのパラメータは静的fMRI特性に適合し,その発生するフレームごとにフレームのダイナミクスを分析した.
• マウスの実験的なfMRIデータをアトラクターダイナミクスのシグネチャーに分析し,モデル予測と比較した.

主要な成果:

• このモデルは,静的なfMRI特性に合わせた場合でも,豊かなアトラクターダイナミクス (静止および振動) を成功裏に生成しました.
• モデルアトラクターは,実証的なfMRI CAPsの地形的組織を再現した.
• 繊維の方向性を無視したり,半球間接続の強さを変化させたりすると,アトラクタの数とCAPを説明するモデルの能力が著しく減少しました.

結論:

• 導かれた皮質と皮質の相互作用は,マウスの脳における静止状態のfMRIダイナミクスとCAPの出現に不可欠である.
• CAPsによって捕捉されるフレームwise BOLD アクティビティは,解剖学的接続の方向性によって形作られる新興特性です.
• この研究は,休息中の脳のダイナミックな組織に関する新しい理論的洞察を提供します.