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神經(jīng)細(xì)胞個(gè)體活動(dòng)如何引發(fā)麻醉的整體效果

2015-9-17  閱讀(415)

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利用網(wǎng)絡(luò) 一個(gè)可以快速轉(zhuǎn)換為低信息流狀態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,模擬了麻醉過程。
進(jìn)入麻醉狀態(tài)時(shí),大腦似乎突然失去了意識(shí),然后又同樣突然地從無意識(shí)中恢復(fù)。一個(gè)新的理論模型顯示,該變化過程或受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞信息能力的全局性,突變性影響。這一模型可重現(xiàn)在被麻醉病人上觀測(cè)到的電信號(hào)(腦電波)變化。研究者稱,其理論有助人們理解大腦是如何獲得清醒的認(rèn)知功能的。
研究者并不能解釋處于連結(jié)中的神經(jīng)細(xì)胞個(gè)體活動(dòng)如何引發(fā)麻醉的整體效果。匹茲堡大學(xué)藥學(xué)院(University ofPittsburgh School of Medicine)的徐燕(音)及其同事猜想,或許是感官信息在大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中正常傳遞的能力降低導(dǎo)致失去意識(shí)。這些信息從下丘腦中傳出(下丘腦主司意識(shí)和警覺的調(diào)節(jié)),傳入大腦皮層,在皮層上,更的認(rèn)知功能將信息處理為外部世界呈現(xiàn)的樣子。
研究者開發(fā)了一個(gè)含有樹狀節(jié)點(diǎn)的簡(jiǎn)單模型,輸入信號(hào)經(jīng)過“樹干",分流入“樹枝"。每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示獨(dú)立的神經(jīng)元,或一完整大腦區(qū)域,其對(duì)輸入信號(hào)求和后,傳遞至下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。  
在這一模型中,信號(hào)傳輸成功的概率受概率因子p控制,它作用于整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在模擬中,p的值域?yàn)?(意味著信息傳遞100%的成功率)到0(意味著不可能傳遞成功)。每隔一段時(shí)間,各個(gè)連結(jié)的通斷狀態(tài)就會(huì)重新評(píng)估。假設(shè)p為0.6,即表示任意兩個(gè)連接點(diǎn)在任意時(shí)刻的傳遞成功率均為60%則任意兩個(gè)連結(jié)的結(jié)點(diǎn)的傳遞在任意時(shí)刻均有60%的成功率。如果一個(gè)連結(jié)在某一個(gè)時(shí)刻處于斷路,下一個(gè)時(shí)刻它也可能處于通路,除非p為0。減小p模擬了麻醉的效應(yīng),即實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)元間的阻斷。
徐及其同事發(fā)現(xiàn)一臺(tái)電腦就能滿足他們的分支實(shí)驗(yàn),其中總共含有7381個(gè)節(jié)點(diǎn),可捕捉病人麻醉時(shí)的電子信號(hào)。頭皮處的電極可獲得一些神經(jīng)信號(hào),并生成復(fù)雜波形(EEGs)。再利用標(biāo)準(zhǔn)傅里葉方法計(jì)算其頻率組成。并根據(jù)這些頻率組成對(duì)波形進(jìn)行分類。麻醉狀態(tài)大腦發(fā)生了從所謂gamma和beta波(與意識(shí)清醒狀態(tài)關(guān)聯(lián))到alpha波(與放松狀態(tài)關(guān)聯(lián))和delta波(與深層睡眠狀態(tài)關(guān)聯(lián))的變化的過程。
當(dāng)研究者使用隨機(jī)信號(hào)(白噪音)作為輸入端時(shí),他們發(fā)現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層隨機(jī)選擇的節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的信號(hào)與病人信號(hào)相匹配。當(dāng)p值較高(接近1時(shí)),信號(hào)主要為gamma和beta波;隨著p的降低,波形發(fā)生變化,p小于0.5時(shí),波的主要成分轉(zhuǎn)化為alpha和delta波。  
研究者同時(shí)參考了標(biāo)準(zhǔn)信息理論,通過信息熵(information entropy)的方法計(jì)量編碼在輸入和輸出信號(hào)中的信息量。輸出信息熵與輸入信息熵有關(guān),在p約為0.3時(shí)發(fā)生突降,這意味著少有信息能成功通過網(wǎng)絡(luò)。實(shí)際情況下,人們發(fā)現(xiàn)某一特定的麻醉濃度會(huì)引起意識(shí)突然失去,而這一現(xiàn)象與信息傳輸?shù)耐蛔兿嗥ヅ洹?br>研究者稱,信息傳遞的崩潰,即在p值較低時(shí),信息尋找不到連續(xù)路徑來通過網(wǎng)絡(luò)。整體連通路徑的缺失被稱為滲流轉(zhuǎn)變(percolation transition),類似流體從隨機(jī)的多孔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中流過,尋求通路的過程(比如熱水滲入袋裝咖啡粉)。但研究者同樣指出,即使是在p很低的情況下,路徑仍有可能暫時(shí)連通。
“在傳統(tǒng)滲流理論的框架下,通過一個(gè)參數(shù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連通性,這樣一個(gè)簡(jiǎn)單模型就能解釋大腦在麻醉狀態(tài)下的動(dòng)態(tài)變化,這是很迷人的。"波士頓大學(xué)(Boston University)的Plamen Ivanov說道,“這一解決辦法的美在于它的簡(jiǎn)潔,它從*性原理入手,以一個(gè)簡(jiǎn)單參數(shù)調(diào)控了豐富的動(dòng)力學(xué)特性。"但他同時(shí)提醒道,這一模型還遠(yuǎn)不能解釋意識(shí)實(shí)際的作用機(jī)制。

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