用局部扰动控制中尺度脑网络的集体动力学状态
神经元与认知
2022-08-26 v1
摘要
振荡同步被假设为支持脑区间信息流动，不同的锁相配置使得不同有效相互作用的激活成为可能。沿着这些思路，以往工作提出多稳态锁相作为硬连接脑网络灵活支持多种功能模式的一种手段，而无需重新配置其解剖连接。鉴于脑区间通信与锁相状态之间的潜在联系，理解如何控制这些状态以实现脑区间回路中功能连接的快速改变十分重要。此处，我们研究在确定性条件下展现集体多稳态、在随机条件下展现更具生物真实性的不规则振荡与瞬态锁相的耦合神经质量小网络中的功能状态控制。具体而言，我们考察这些中尺度回路对仅靶向单个子单元的外界信号的全局响应。主要关注网络动力学为随机的更具现实性的情形，我们确定了局部输入 (i) 能够触发向拓扑上不同的、暂时稳定的功能连接基元（“状态切换”）、(ii) 能够平滑调整特定超前-滞后关系集合的相位关系空间模式（“状态变形”）、以及 (iii) 无法调控全局锁相状态的条件。总之，我们的结果增添了日益增多的文献，强调多稳态脑区间相干模式的调制可为灵活脑网络运作提供基础。
引用
@article{arxiv.2208.12231,
title = {Controlling collective dynamical states of mesoscale brain networks with local perturbations},
author = {Lia Papadopoulos and Demian Battaglia and Dani S. Bassett},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12231},
year = {2022}
}