兴奋系统中的噪声诱导同步与反共振：对帕金森病与深部脑刺激信息处理的启示

我们研究了一类由噪声驱动的大型兴奋元件网络中出现的令人惊讶现象的统计物理：在低噪声下，解保持在静息态附近，而大噪声解表现出异步活动，但在中等噪声水平下，网络呈现出有序、完全同步的周期性响应。我们表明该现象在本质上根本上是随机且集体性的。事实上，在特定的噪声与耦合范围内，静息态与兴奋态之间跃迁速率的不对称性逐渐建立，导致兴奋神经元比例增加，最终触发与宏观同步偏移相关的链式反应，并集体返回静息态，该过程重新启动，从而产生所观察到的周期性同步振荡。我们进一步揭示了一种新颖的反共振现象：当系统受到频率处于特定范围内的周期性刺激驱动时，噪声诱导的同步振荡消失。在该反共振 regime 中，系统对于信息容量度量而言是最优的。这一观察为深部脑刺激疗法在帕金森病（一种以脑运动回路同步性增强为特征的神经退行性疾病）中的有效性提供了新假设。我们进一步讨论了这些现象在具有约束耦合的兴奋元件随机网络类中的普适性，并通过分析各种经典神经元网络模型说明了这种普适性。总之，这些结果揭示了噪声在兴奋系统中具有规则化作用的若干普适机制，发现了这些系统中的一种新颖反共振现象，并为帕金森病中高频刺激的有效性提出了新假设。