Synchronous and asynchronous dynamics in neuroscience: a statistical physics approach
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Universidad de Granada
Departamento
Universidad de Granada. Programa de Doctorado en Física y MatemáticasMateria
Neuroscience Synchronicity Statistical physics
Fecha
2021Fecha lectura
2021-04-09Referencia bibliográfica
Buendía Ruiz-Azuaga, Victor. Synchronous and asynchronous dynamics in neuroscience: a statistical physics approach. Granada: Universidad de Granada, 2021. [http://hdl.handle.net/10481/68021]
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Tesis Univ. Granada.Resumen
Understanding emergence, evolution and organization of natural systems is one of the main objective of science. Statisical physics has
played a prominent role shedding light on the processes underlying
order and complexity present in biological systems from a bottomup approach, i.e. recovering the observed collective properties from
our knowledge of the elementary components and their interactions.
These ideas revolutionized our conception of science during the 20th
century, and in the last decades they have become important in areas
such as biology or neuroscience, leading to some exciting discoveries
and hypotheses that are still in debate.
One of the most powerful conceptual ideas is the theory of selforganized criticality proposed by Bak and collaborators in 1987, which
proposes that natural systems might be self tuned to the vicinity of a
critical point, which would allow them to take advantage of characteristic critical properties such us long-range correlations, large susceptibility, or increased capacity for computation and information processing. Today there is experimental evidence that this the case for some
systems in biology.
In 2003 Beggs and Plenz observed, in an experimental breakthrough, power-law distributed avalanches, which are usually
manifested by critical systems, suggesting that the brain could also
work at the edge of a critical phase transition in the universality
class of the unbiased branching process, where activity does not grow
nor shrink, on average. Almost twenty years later, there is still no
conclusive evidence to close the debate on whether the brain, or at
least some parts or it, are critical or not. The rich dynamical repertoire
of the brain (including bistability, oscillations in several spectral
ranges, large irregular outbursts...) has eluded a complete theoretical
description in terms of simple models, and even recent experimental
data is not completely conclusive on this respect.
It has been recently proposed that a way to bring together scale-free
avalanches with brain rhythms is to consider synchronization phase
transitions and their associated critical points. In this thesis, the criticality hypothesis in the brain is studied from the perspective of synchronization phenomena, discussing under which circumstances synchronization transitions can generate power-law distributed avalanches, as
well as their relation with other experimentally-observed aspects of
the cortical dynamics such as the balance between excitation and inhibition or bistability. The thesis is organized in the following way:
Chapter 1 presents some basics concepts dynamical systems, and
critical phenomena, as well as a summary of the issue of criticality in
the brain and related philosophical aspects.
Chapter 2 is a review of theoretical models for neural and synaptic
dynamics, as well as mesoscopic models describing whole regions in
an effective way. Relevant concepts from synchronization theory are
also sketched here.
Chapter 3 introduces the concept of “Jensen’s force” by studying a
discrete model that sheds light on the role on inhibition and sparsity
in neural networks, and the effect of excitation-inhibition balance.
Chapter 4 presents the concept of hybrid synchronization, a novel
regime where both partial synchronization and scale-free avalanches
can be found together.
Chapter 5 presents a review of self-organization theory, including
the new concept of self-organized bistability. These concepts are later
applied to assess the relationship between self-organization and collective oscillations in cortical dynamics.
Chapter 6 sketches future work to develop from here on, including
preliminary analyses of more realistic systems.
Chapter 7 includes a discussion on the thesis’ results, as well as the
conclusions. Capire come emergono, evolvono, e si organizzano i sistemi naturali è
uno dei principali obiettivi della scienza. La fisica statistica ha svolto
un ruolo chiave in questo processo, chiarendo i processi che stanno
alla base della complessità e all’ordine presenti nei sistemi biologici
con un approccio “bottom-up”, che ricostruisce le proprietà collettive osservate a partire della nostra conoscenza dei componenti elementari
del sistema e delle sue interazioni. Tali idee hanno rivoluzionato la
nostra concezione della scienza nel secolo XX, e negli ultimi deceni
hanno diventato importanti in settori come biologia e neuroscienza,
portando a nuove scoperte e ipotesi che ancora sono in discussione.
Une delle idee concettualmente più interessanti è la teoria della
criticità auto-organizzata, proposta da Per Bak e collaboratori nel 1987,
che suggerisce che i sistemi naturali si possono organizzare in modo autonomo nelle vicinanze di un punto critico, fatto che permetterebbe di
sfruttare le proprietà caratteristiche della criticità come le correlazioni
a lunga distanza, l’alta suscettibilità e una capacità maggiore di computazione di processare informazione. Attualmente c’è evidenza sperimentale che questo accada davvero per alcuni sistemi biologici.
Nel 2003 Beggs e Plenz hanno osservato, in un esperimento
sorprendente, valanghe di attività cerebrali distribuite secondo leggi
di potenza, una caratteristica propria dei sistemi critici, suggerendo
quindi che il cervello potrebbe funzionare alla frontiera tra due fasi.
L’esperimento suggeriva che il cervello potrebbe appartenere alla
classe di universalità della directed percolation, dove l’ attività non
cresce né decresce, in media. Quasi venti anni dopo, il problema è
ancora aperto e non c’è ancora una evidenza conclusiva sulla criticità
del cervello. Il regime dinamico del cervello (che include bistabilità,
oscillazioni in diversi intervalli di frequenza, valanghe di attività
Irregolare) non è ancora completamente descritto in modo teorico a
partire da modelli semplici, e anche i dati sperimentali recenti non
sono conclusivi su questo aspetto.
Recentemente è stato proposto che un modo di spiegare contemporaneamente valanghe in un regime scale free e ritmi neuronali è considerare per l’atttività cerebrale delle transizioni di fase di sincronizzazione e corrispondenti punti critici associati. In questa tesi studieremo l’ ipotesi di criticità dal punto di vista dei fenomeni di sincronizzazione, discutendo in quali circostanze le transizioni di sincronizzazione possono generare valanghe distribuite come leggi a potenza, e
anche quale sia la relazione tra questa transizione e altri fenomeni osservati sperimentalmente come il bilancio tra eccitazione e inibizione
e la bistabilità. La tesi è organizzata nel modo seguente:
Il capitolo 1 presenta concetti di base su sistemi dinamici e fenomeni
critici, assieme ad una sintesi della ricerca attuale sulla criticità nel
cervello e sui problemi filosofici associati.
Il capitolo 2 rivede alcuni modelli teorici per sistemi neuronali e
sinapsi, tra i quali i modelli mesoscopici per descrivere regioni estese
in modo effettivo. Alla fine sono inclusi anche concetti rilevanti sulla
teoria di sincronizzazione.
Il capitolo 3 introduce il concetto di “forza di Jensen”, studiando
un modello discreto che spiega il ruolo della inibizione in presenza
di reti sparse. Inoltre si studia l’effetto del bilancio tra eccitazione e
inibizione.
Il capitolo 4 presenta il concetto di sincronizzazione ibrida, una
nuova regione dove è possibile osservare conteporaneamente valanghe
scale free con sincronizzazione parziale.
Il capitolo 5 rivede la teoria dell’auto-organizzazione, compreso il
nuovo concetto di bistabilità auto-organizzata. In seguito questi concetti sono applicati per capire la relazione tra auto-organizzazione e
oscillazioni collettive nella dinamica corticale.
Il capitolo 6 discute le prospettive future di questa tesi, compreso
una analisi preliminare di sistemi più realistici.
Il capitolo 7 include una discussione dei principali risultati della
tesi, e le conclusioni. Comprender cómo emergen, evolucionan, y se organizan los sistemas
naturales es uno de los principales objetivos de la ciencia. La física estadística ha jugado un papel clave en este aspecto, iluminando algunos
de los los procesos que subyacen a la complejidad y el orden presentes
en sistemas biológicos desde un planteamiento “ascendente”, es decir,
que recupera las propiedades colectivas observadas a partir de nuestro
conocimiento de los componentes elementales del sistema y sus interacciones. Estas ideas revolucionaron nuestra concepción de la ciencia
en el siglo XX, y en las últimas décadas han cobrado importancia en
áreas como la biología o la neurociencia, llevando a nuevos descubrimientos e hipótesis que siguen en debate.
Una de las ideas conceptualmente más interesantes es la teoría de la criticidad auto-organizada, propuesta por Bak y sus colaboradores
en 1987, que sugiere que los sistemas naturales podrían organizarse de
forma autónoma a las inmediaciones de un punto crítico, lo que les permitiría aprovechar las propiedades características de la criticidad como
correlaciones a largo alcance, alta susceptibilidad, o una mayor capacidad de computación y procesado de la información. Actualmente hay
evidencia experimental de que este es realmente el caso para algunos
sistemas en biología.
En 2003 Beggs y Plenz observaron, en un experimento sorprendente, avalanchas distribuidas según leyes de potencias, una característica propia de sistemas críticos, sugiriendo que el cerebro podría
funcionar en la frontera entre dos fases. Este pertenecería a la clase de
universalidad de percolación dirigida, donde la actividad no crece ni
decrece, en promedio. Casi veinte años después, aún no hay evidencia lo suficientemente conclusiva como para cerrar el debate sobre si el
cerebro (o alguna de sus partes) es crítico o no. El régimen dinámico
del cerebro (que incluye biestabilidad, oscilaciones en diversos rangos
de frecuencia, avalanchas de actividad irregulares...) no ha podido ser
descrito completamente de manera teórica a partir de modelos sencillos, e incluso los datos experimentales recientes no son definitivos en
este aspecto.
Se ha propuesto recientemente que una forma de explicar de forma
conjunta las avalanchas libres de escala con los ritmos neuronales es
considerar transiciones de fase de sincronización y sus puntos críticos asociados. A lo largo de esta tesis, se estudia la hipótesis de criticidad desde el punto de vista de fenómenos de sincronización, discutiendo bajo qué circunstancias las transiciones de sincronización son
capaces de generar avalanchas distribuidas como leyes de potencias,
así como su su relación con otros fenómenos observados experimentalmente tales como el balance entre excitación e inhibición y la biestabilidad. La tesis se organiza de la forma siguiente:
El capítulo 1 presenta conceptos básicos sobre sistemas dinámicos
y fenómenos críticos, así como un resumen de la investigación actual
sobre criticidad en el cerebro, y problemas filosóficos asociados.
El capítulo 2 revisa algunos modelos teóricos para sistemas neuronales y sinapsis, así como modelos mesoscópicos para describir regiones completas de forma efectiva. Al final, se incluyen también conceptos relevantes sobre teoría de la sincronización.
El capítulo 3 introduce el concepto de “fuerza de Jensen”, estudiando un modelo discreto que explica el rol de la inhibición junto
con la baja densidad de conexiones, además de estudiar el efecto del
balance entre excitación e inhibición.
El capítulo 4 presenta el concepto de sincronización híbrida, una
nueva región donde es posible encontrar avalanchas libres de escala en
conjunción con sincronización parcial.
El capítulo 5 revisa la teoría de auto-organización, incluyendo el
nuevo concepto de biestabilidad auto-organizada. Después, estos conceptos se aplican para entender la relación entre la auto-organización
y las oscilaciones colectivas en la dinámica cortical.
El capítulo 6 esboza el trabajo futuro por hacer a partir de ahora,
incluyendo análisis preliminares de sistemas más realistas.
El capítulo 7 incluye una discusión sobre los resultados de la tesis,
así como las conclusiones.