稀疏抑制网络中神经活动的死亡与重生

在本文中，我们阐明了一种在脉冲耦合异质抑制网络中普遍存在的现象的机制：抑制不仅能够如预期的那样抑制神经活动，还能够促进神经的再激活。特别是，对于全局耦合系统，随着抑制强度的增加，放电神经元数量单调减少（神经元死亡）。然而，随机剪断连接能够逆转抑制的作用，即在稀疏网络中，足够强的突触强度可以出人意料地促进而非抑制神经活动（神经元重生）。因此，放电神经元数量在某个中间突触强度处揭示出一个最小值。我们证明这个最小值标志着从由高放电活动神经元主导的状态到所有神经元实际上处于阈下状态、其不规则放电由电流涨落驱动的相变的转变。我们通过推导该问题的解析平均场表述来解释这一转变的起源，该表述能够给出活跃神经元的比例以及其放电统计的前两个矩。突触时间尺度的引入并不改变所报告现象的主要方面。然而，对于足够慢的突触，该转变变得剧烈，系统从完全规则的演化转变为不规则的簇放电动力学。在后一种动力学中，该模型对一类特定神经元——即纹状体中的中型棘突神经元——的实验发现给出了与之一致的预测。