突触散粒噪声触发平衡神经网络中的快慢全局振荡

神经动力学由神经元之间离散突触脉冲的传输（突触散粒噪声）决定。然而，神经响应通常是在将突触输入建模为连续高斯噪声的扩散近似下获得的。本文提出了一种严格的平均场理论，涵盖了由兴奋性驱动驱动的稀疏平衡抑制性神经网络中的突触散粒噪声。该理论预测了新的动力学状态，与数值模拟一致，且这些状态无法被经典扩散近似所捕捉。值得注意的是，这些状态具有自持的全局振荡，它们通过连续或滞后转变在低连接度（入度）下出现，并以不规则的神经活动为特征，正如平衡动力学所预期的那样。对于足够弱的（强的）兴奋性驱动（抑制性反馈），转变线呈现出奇特的再入形状，揭示了在低入度和高入度下均存在全局振荡，二者被中等连接度下的异步状态所分隔。导致这些全局振荡出现的机制各不相同：在高连接度下由漂移驱动，在低连接度下由集群激活驱动。通过按规定方式调整兴奋性驱动和突触抑制强度，这两类全局振荡的频率可从慢（约 1 Hz）变至快（约 100 Hz），而不改变其微观与宏观特征。此外，低入度下的集群激活振荡可能对应于哺乳动物皮层和海马体中报告的伽马节律，该节律被归因于共享少量突触连接的抑制性神经元集群 [G. Buzsaki and X.-J. Wang, Annual Review of Neuroscience 35, 203 (2012)]。