Classificação e caracterização das dinâmicas em redes neuronais recorrentes quando o balanço excitatório-inibitório é alterado

Abstract

Redes neuronais são capazes de exibir uma grande variedade de comportamentos dinâmicos, os quais costumam ser classificados com base nos seus níveis de sincronia e regularidade de disparos. Acredita-se que o tipo de dinâmica exibido por essas redes seja resultado do balanço entre as correntes excitatórias e inibitórias em cada neurônio, de modo que disparos sejam frutos da média e das flutuações temporais dessas correntes. Nesse processo, a inibição desempenha um importante papel, controlando a excitação que advém das conexões internas e da entrada externa. Dessa forma, a relação entre as conexões excitatórias e inibitórias em ambas as direções se torna importante. Outro fator de possível relevância é a escala de tempo das correntes excitatórias, as quais podem ser moduladas pela proporção de canais AMPA e NMDA. Nesse trabalho, buscamos caracterizar os diferentes tipos de dinâmicas exibidos frente à alteração no acoplamento entre as populações excitatória e inibitória, bem como modificações na proporção de canais AMPA e NMDA. Observamos a maior relevância das conexões excitatória-inibitória na determinação do regime dinâmico em que a rede opera. Entretanto, esse efeito tende a diminuir à medida que introduzimos canais NMDA em neurônios inibitórios, de modo que a excitação nesses neurônios tornase menos precisa. As redes foram capazes de exibir uma grande riqueza de dinâmicas, sendo que as transições entre estados tornam-se possíveis pela simples alteração de alguns parâmetros da rede, o que pode ser alcançado fisiologicamente por mecanismos plásticos celulares.

Neuronal networks are capable of exhibiting a great variety of behaviors which are typically classified on the basis of the synchrony and regularity of their spikes. It is believed that the type of dynamics exhibited by these networks are the result of the balance between the excitatory and inhibitory currents in the neurons so that spikes are the results of the average and the temporal fluctuations of these currents. In this process, the inhibition plays an important role, controlling the excitation that comes from the internal connections and the external input. In this way, the relation between the inhibitory and excitatory connections in both directions become important. Another factor of possible relevance is the time scale of the excitatory currents, which can be modulated by the AMPA and NMDA channels proportion. Here we aimed to characterize the different types of dynamics exhibited by the change in the coupling between de excitatory and inhibitory populations, as well as modifications in proportions of the AMPA and NMDA channels. We observed higher importance of the excitatory-inhibitory connections in determining the dynamical regime in which the network operates. However, this effect tends to decrease as we introduce NMDA channels in the inhibitory neurons so that the excitation in these neurons becomes less accurate. The networks were able to display a great wealth of dynamics, such that the transitions between states become possible by the simple alteration of some parameters of the network, which can be attained physiologically by cell plasticity mechanisms.