神經(jīng)振蕩與突觸可塑性研究及其在大鼠抑郁模型中的應(yīng)用.pdf

1、局部場(chǎng)電位(LFP)是一種非平穩(wěn)、非線性的復(fù)雜生物電信號(hào)，它蘊(yùn)含著大量的生理信息。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的方法用于分析LFP信號(hào)。
　　 近年來(lái)，同步現(xiàn)象在很多生物系統(tǒng)中被發(fā)現(xiàn)，生理系統(tǒng)間的協(xié)同行為也受到了研究人員的廣泛關(guān)注。我們?cè)诜治鱿到y(tǒng)同步狀態(tài)的同時(shí)，也想了解其驅(qū)動(dòng).響應(yīng)關(guān)系，即耦合方向。對(duì)此，學(xué)者們提出了多種耦合方向算法，并用于分析大腦各區(qū)域之間的相互影響即信息流傳遞方向。丘腦和前額葉皮層之間表現(xiàn)為弱

2、耦合，而弱耦合作用首先影響神經(jīng)振蕩的相位而不是振幅，因此，本文采用基于信息論的相位同步指數(shù)法(簡(jiǎn)稱(chēng)IM算法)計(jì)算生理與病理狀態(tài)下的神經(jīng)信息流方向指數(shù)利用多通道神經(jīng)元群模型(NMM)產(chǎn)生不同耦合強(qiáng)度的仿真腦電數(shù)據(jù)并用作一系列數(shù)值實(shí)驗(yàn)，我們測(cè)試了IM算法的性能，證實(shí)了只有在弱耦合和窄頻帶條件下，IM算法才可以有效用于計(jì)算信息流方向指數(shù)。另外我們進(jìn)行了大量的數(shù)值研究，實(shí)現(xiàn)了對(duì)IM算法中三個(gè)重要參數(shù)(移動(dòng)窗口長(zhǎng)度、時(shí)間延遲及香農(nóng)熵格子數(shù))的合理

3、取值。
　　 為了驗(yàn)證特定振蕩頻段上的神經(jīng)信息流方向指數(shù)是否能夠有效表征突觸可塑性，我們應(yīng)用IM算法分析了正常和抑郁大鼠丘腦到前額葉皮層(TC)神經(jīng)通路上的信息流傳遞方向。在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中，記錄局部場(chǎng)電位(LFP)后緊接著誘導(dǎo)了TC通路上的長(zhǎng)時(shí)程增強(qiáng)(LTP)。結(jié)果表明，在delta和theta頻段上，正常大鼠丘腦區(qū)域?qū)η邦~葉皮層有顯著的驅(qū)動(dòng)影響(耦合強(qiáng)度d>0)；然而相同的兩個(gè)頻段上，抑郁大鼠的方向指數(shù)d值較正常組均有明顯的降低。

4、另一方面，LTP結(jié)果表明，抑郁會(huì)導(dǎo)致前額葉皮層的突觸可塑性出現(xiàn)顯著下降，這與LFP的計(jì)算結(jié)果是一致的。因此我們認(rèn)為，利用IM方法分析特定振蕩頻段上的神經(jīng)信息流方向指數(shù)可以用于度量突觸可塑性的變化。
　　 此外，本文分別從線性和非線性動(dòng)力學(xué)角度分析了抑郁對(duì)大腦神經(jīng)活動(dòng)的影響，計(jì)算了正常和抑郁大鼠丘腦及前額葉皮層LFP信號(hào)的功率譜和樣本熵。結(jié)果顯示，抑郁會(huì)導(dǎo)致大腦前額葉皮層的能量升高和神經(jīng)振蕩的復(fù)雜度降低，進(jìn)一步說(shuō)明抑郁引起了大腦認(rèn)