Estados intermitentes de sincronização parcial com tempos de vida dados por batimentos entre frequências de disparo em rede neural

Abstract

Resumo: Um dos principais desafios da neurociência e a compressão de como o cérebro consegue operar de maneira senciente por meio de interações entre unidades básicas de processamento. Neste sentido, e esperado que a dinâmica cerebral tenha sincronização intermitente de grupos de neurônios, que e um fenômeno complicado de ser replicado em redes neurais simuladas. Aqui, procedemos simulações numéricas de uma rede globalmente conectada composta por neurônios de Izhikevich distintos para estudar a dinâmica de sincronização de fase. Quando os neurônios estão acoplados, existem dois aglomerados de neurônios principais na rede: um deles e biestável, representando estados de fase sincronizada ou não sincronizada, dependendo das condições iniciais; e o segundo mostrando apenas o estado não sincronizado. Para o conjunto de condições iniciais que levam o primeiro grupo ao regime sincronizado observamos um cenário tipo quimera, em que apenas metade da rede fica sincronizada. No limite de pequeno número de neurônios, a rede pode apresentar cenários de quimeras intermitentes, com tempos de vida característicos. Propomos um mecanismo para estados quimera intermitentes baseado em duas características: diferentes tendências a sincronização de fase por conta de uma bifurcação; e a capacidade de um grupo exibir biestabilidade dependendo da característica do sinal pelo qual ele é forçado. Além disso, os tempos de permanência em cada estado de sincronização são determinados por batimentos entre frequências naturais de disparo distintas. Concluímos com o entendimento da dinâmica quimera intermitente como o caso limite onde a biestabilidade não e mantida, o que ocorre devido a perda de uniformidade na corrente sináptica de entrada do neurônio. Neste cenário, a população de neurônios não coerente tem como papel controlar os tempos de permanência nos estados de sincronização dos neurônios susceptíveis a intermitência.

Abstract: One of the main challenges of neuroscience is the understanding of how the brain manages to operate in a sentient way through interactions between basic processing units. In this sense, brain dynamics is expected to have intermittent synchronization of groups of neurons, which is a complicated phenomenon to be replicated in simulated neural networks. Here, we perform numerical simulations of a globally connected network composed of distinct Izhikevich neurons to study the dynamics of phase synchronization. When neurons are coupled, there are two main neuron clusters in the network: one is bistable, representing phase-synchronized or unsynchronized states, depending on the initial conditions; and the second showing only the unsynchronized state. We observe a chimera-like scenario for the set of initial conditions that lead the first group to the synchronized regime. In the limit of a small number of neurons, the network can present scenarios of intermittent chimeras, with characteristic lifetimes. We propose a mechanism for intermittent chimera states based on two features: different tendencies to phase synchronization due to a bifurcation; and the ability of a group to exhibit bistability depending on the characteristic of the signal by which it is constrained. Furthermore, the residence times in each state of synchronization are determined by beats between different natural firing frequencies. We conclude with the understanding of the intermittent chimera dynamics as the limiting case where bistability is not maintained due to the loss of uniformity in the synaptic input current of the neurons. In this scenario, the non-coherent population of neurons controls the permanence times in the synchronization states of the neurons susceptible to intermittent dynamics.