Control of network bursting discharges by local electrical stimulation in spiking neuron network

Цель. Работа посвящена управлению динамикой спайковых нейронных сетей с помощью локальной периодической стимуляции различных участков сети. Методы. Для моделирования используется сеть синаптически связанных спайковых нейронов, распределенных в двумерном пространстве. Динамика трансмембранного потенциала нейронов описывается моделью Ижикевича, кратковременная синаптическая пластичность представлена моделью Цодыкса-Маркрама, эффекты изменения эффективности связей между нейронами моделируются с помощью синаптической пластичности, зависящей от времени спайков (STDP). Результаты. Показано, что модель достаточно хорошо воспроизводит динамику живых нейронных сетей, выращенных в условиях in vitro. В своей спонтанной динамике такая сеть демонстрирует широкий диапазон динамических режимов, включая асинхронные спайки и квазисинхронные пачки спайков. Обнаружено, что благодаря STDP, сеть может адаптироваться к стимулирующему сигналу, так что сетевые пачки становятся синхронизированными (синхронизированными по фазе) с сигналом стимуляции. Проведен анализ зависимости данного эффекта от параметров стимуляции, в частности, от геометрических размеров стимулируемой области, а также от связности сети. Вывод. С помощью локальной периодической стимуляции части нейронной сети при выборе определенных параметров стимулирующего сигнала с учетом характеристик сети возможно внешнее управление динамикой спайковой нейронной сети.