Изучение роли нейрональных осцилляций в реализации функций рабочей памяти с применением математического моделирования и неинвазивной стимуляции переменным током

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 17-11-01273

НазваниеИзучение роли нейрональных осцилляций в реализации функций рабочей памяти с применением математического моделирования и неинвазивной стимуляции переменным током

Руководитель Гуткин Борис Самуилович, Доктор биологических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" , г Москва

Конкурс №18 - Конкурс 2017 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-208 - Нейроинформатика

Ключевые слова рабочая память, вычислительное моделирование, нейронные сети, спайковые сети, гамма осцилляции, альфа осцилляции, неинвазивная стимуляция мозга,

Код ГРНТИ28.23.23

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Данный проект направлен на разработку новой теории относительно механизмов имплементации и контроля функций рабочей памяти человека при помощи нейрональных осцилляций. Проект является мультидисциплинарным и включает в себя теоретическую и экспериментальную часть. В рамках теоретической части будет проведена разработка, симуляция и анализ новой мультимодульной нейросетевой модели рабочей памяти, а в рамках экспериментальной части будет осуществлено качественное подтверждение основных гипотез при помощи проведения серии психофизиологических экспериментов с применением транскраниальной стимуляции переменным током (tACS). С психологической точки зрения, рабочая память является одной из высших когнитивных функций, обеспечивающей краткосрочное удержание в сознании информации (сенсорных образов, моторных планов, ожидаемой награды и т.д.) в форме, доступной для произвольных манипуляций. Рабочая память используется при планировании действий, принятии решений и построении умозаключений и лежит в основе человеческих познавательных способностей и целенаправленного поведения. С нейрофизиологической точки зрения рабочая память представляет собой неоднородное явление, в основе которого лежит множество нейрональных процессов, проявляющихся в виде модуляции спайковой активности нейронов и в виде популяционной осцилляторной активности. К этим процессам относятся: (1) поддержание активности локальных популяций нейронов, кодирующих отдельные аспекты удерживаемой в памяти информации, (2) функциональное взаимодействие этих популяций друг с другом (связывание признаков), а также с сенсорными и моторными отделами коры (при записи информации в память и при планировании поведения на основе содержимого памяти, соответственно), (4) вытормаживание нерелевантной активности, интерферирующей с удержанием следа памяти. В соответствии с современными представлениями, вытормаживание нерелевантной активности (которая может как поступать от органов чувств, так и иметь эндогенную природу) имеет критическое значение для функционирования рабочей памяти в связи с распределенным характером корковых репрезентаций и высокой степенью конкуренции между протекающими в коре нейрональными процессами. В нервной системе наблюдается несколько различных видов осцилляторной активности (отличающихся, в первую очередь, частотой колебаний). Считается, что осцилляторный режим в значительной степени определяет характер распространения и преобразования информации в сетях нейронов. В частности, гамма-ритм хорошо подходит для установления сильных, но кратковременных функциональных связей между популяциями нейронов, обеспечивая эффективную передачу информации между ними. Напротив, бета-ритм, предположительно, обеспечивает поддержание стационарного паттерна активности в распределенной сети нейронов. Альфа-ритм связывают с торможением нейронных популяций и выключением их из процессов активного распространения информации. Несмотря на многочисленные экспериментальные свидетельства изменения осцилляторной активности в ходе выполнения задач на рабочую память, на данный момент отсутствует окончательное понимание роли осцилляций в управлении процессами, лежащими в основе рабочей памяти. В данном проекте будет разработана новая модель локального хранилища рабочей памяти (имитирующего популяцию нейронов одного из ассоциативных отделов коры, которая кодирует некоторый признак удерживаемой в памяти информации), учитывающая описанные выше теоретические представления относительно функциональной роли осцилляторной активности мозга. Запись информации в память (т.е. переход популяции в активное состояние) будет осуществляется под действием короткого входного осцилляторного сигнала в гамма-диапазоне, имитирующего поступление сенсорной информации от нижележащих отделов коры. В свою очередь, возбуждение колебаний в альфа-диапазоне будет менять резонансные свойства популяции и препятствовать вхождению в нее сигнала в гамма-диапазоне, блокируя таким образом запись информации в память. На следующем этапе будет рассмотрено взаимодействие двух репрезентаций (1 и 2), каждая из которых обладает описанными выше свойствами. Будет рассмотрено два сценария: конкуренция и кооперация. В первом сценарии активность репрезентации 1 будет соответствовать удержанию в рабочей памяти релевантной информации, а активность репрезентации 2 – поступлению некоторой нерелевантной информации (связанной, например, с восприятием дистрактора). Будет показано, что возбуждение колебаний в альфа-диапазоне в репрезентации 2 препятствует ее переходу в активное состояние и исключает, таким образом, возможность подавления активности репрезентации 1 за счет конкуренции (т.е. предотвращает разрушение следа памяти). Во втором сценарии репрезентации 1 и 2 будут кодировать два признака удерживаемой в рабочей памяти информации. Будет показано, что возбуждение синхронных колебаний в бета-диапазоне в обеих репрезентациях приведет к усилению функциональной связи между ними и к стабилизации совместной активности. Таким образом, будет продемонстрирована возможность стабилизации следа памяти при помощи бета-ритма и его защита от конкурирующих процессов при помощи альфа-ритма. Возможность влияния на удержание информации в рабочей памяти при помощи осцилляций будет подтверждена в экспериментальной части проекта. В этой части будет проведена серия экспериментов на запоминание последовательности цифр, одна из которых (дистрактор) должна игнорироваться. Во время экспериментов будет проводиться транскраниальная стимуляция переменным током (tACS) на разных частотах. Эксперименты будут различаться по степени специфичности стимуляции: (1) непрерывная стимуляция с использованием стандартных частот, (2) непрерывная стимуляция с использованием индивидуальных частот бета- и альфа-ритма, (3) стимуляция, привязанная к моментам предъявления стимулов и дистракторов. Индивидуальные частоты для испытуемых будут определены при помощи анализа предварительно регистрируемого ЭЭГ-сигнала. Ожидается, что стимуляция в альфа- и бета-диапазоне приведет к улучшению поведенческих показателей выполнения задачи, и что данный эффект будет более выражен при использовании индивидуальных частот. Также более выраженный эффект ожидается при стимуляции в альфа-диапазоне в моменты предъявления дистракторов, а при аналогичной стимуляции в моменты предъявления целевых стимулов (подлежащих запоминанию) ожидается ухудшение поведенческих показателей. Ожидаемые эффекты являются следствием из теоретических предсказаний, в соответствии с которыми: (1) искусственное усиление эндогенного бета-ритма при помощи tACS усиливает связи между частями распределенной репрезентации удерживаемой в памяти информации, стабилизируя тем самым след памяти, (2) искусственное усиление эндогенного альфа-ритма препятствует распространению информации о признаках дистрактора в кортикальных сетях, защищая таким образом след памяти от интерференции с этой информацией. В целом, выполнение предлагаемого проекта способно внести существенный вклад в теоретическое понимание механизмов влияния нейрональных осцилляций на функции рабочей памяти, а также предоставить экспериментальное подтверждение такого влияния. Полученные в ходе выполнения проекта данные и разработанные методики могут стать основой как для дальнейших теоретических и экспериментальных исследований рабочей памяти, так и для создания практических подходов к улучшению рабочей памяти и связанных с ней когнитивных способностей.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Фуско Г., Скандола М., Феурра М., Павоне Е.Ф., Росси С., Альоти С.М. Midfrontal theta transcranial alternating current stimulation modulates behavioural adjustment after error execution European Journal of Neuroscience, Номер: 48, Выпуск: 10, Стр: 3159-3170 (год публикации - 2018)
10.1111/ejn.14174

2. Новиков Н., Гуткин Б. Input oscillations may stabilize working memory activity BMC Neuroscience, Номер 19, Том Supplementary 2, P36 (год публикации - 2018)
10.1186/s12868-018-0452-x

3. Гуткин Б., Новиков Н., Феурра М., Ермолова М., Беляева В. Role of Oscillations in Controling Working Memory OPERA MEDICA ET PHYSIOLOGICA, Том 4, Supplement S 1, стр. 102-110 (год публикации - 2018)
10.20388/omp2018.00s1.006

4. Феурра М. Transcranial Oscillatory potentials of the Human Motor System OPERA MEDICA ET PHYSIOLOGICA, Том 4, Supplement S 1, стр. 102-110 (год публикации - 2018)
10.20388/omp2018.00s1.006

5. Дюмон Г., Гуткин Б. Macroscopic Phase Response Curves and Coherence States of Inter-Communicating Gamma Oscillatory Neural Circuits OPERA MEDICA ET PHYSIOLOGICA, Том 4 Supplement S 1, стр. 38-70 (год публикации - 2018)
10.20388/omp2018.00s1.003

6. Беляева В., Алескерова С, Шпектор А, МакИннес Дж., Феурра М. Effect of the BDNF Val66Met Polymorphism on temporal and spatial working memory Восьмая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Светлогорск, 18–21 октября 2018 г., стр. 121-123 (год публикации - 2018)

7. Дюмон Г., Гуткин Б. Macroscopic phase resetting-curves determine oscillatory coherence and signal transfer in inter-coupled neural circuits PLOS Computational Biology (год публикации - 2019)

8. Замани А.П., Новиков Н.А., Гуткин Б.C. Concomitance of inverse stochastic resonance and stochastic resonance in a minimal bistable spiking neural circuit. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, Volume 82, 105024 (год публикации - 2020)
10.1016/j.cnsns.2019.105024.

9. Поздняков И.С., Горина Е.О., Феурра М. Transcranial alternating current stimulation of the primary motor cortex: intensity effects Brain Stimulation: Basic, Translational, and Clinical Research in Neuromodulation, Volume 12, Issue 2, 492 (год публикации - 2019)
10.1016/j.brs.2018.12.610

10. Горина Е.О., Поздняков И.С., Моисеева В.В., Феурра М. Влияние интенсивности транскраниальной стимуляции переменным током на возбудимость коры головного мозга человека. Международный научно-исследовательский журнал (год публикации - 2019)

11. Дюмон Г., Гуткин Б.С. Macroscopic phase resetting-curves determine oscillatory coherence and signal transfer in inter-coupled neural circuits. PLOS Computational Biology (год публикации - 2019)
10.1371/journal.pcbi.1007019

12. Водорезова К.Г., Новиков Н.А., Гуткин Б.С. Влияние входных осцилляций на поведение спайковой сети рабочей памяти. Международный научно-исследовательский журнал, № 11(89), Часть 1 (год публикации - 2019)
10.23670/IRJ.2019.89.11.011

13. Беляева В., Ермолова М., Новиков Н.А., Гуткин Б.С., Феурра М., Феделе Т. Долговременные корреляции амплитуды альфа колебаний предсказывают эффективность рабочей памяти. Международный научно-исследовательский журнал (год публикации - 2019)

14. Рой М., Новиков М.А., Захаров Д., Гуткин Б.С. Interaction between PFC neural networks ultra-slow fluctuations and brain oscillations. Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика., Том 28, Выпуск 1 (год публикации - 2019)

15. Водорезова К.Г., Новиков Н.А., Гуткин Б.С. Prediction of mean firing rate shift induced by externally applied oscillations in a spiking network model. BMC Neuroscience, 20(Suppl 1), 56 (год публикации - 2019)
10.1186/s12868-019-0538-0

16. Новиков Н.А., Гуткин Б.С. Mechanisms of working memory stabilization by an external oscillatory input. BMC Neuroscience, Vol. 20, Suppl. 56 (год публикации - 2019)
10.1186/s12868-019-0538-0

17. Дюмон Г., Гуткин Б.С. Coherence states of inter-communicating gamma oscillatory neural circuits. BMC Neuroscience, Vol. 20, 56(Suppl. 1) (год публикации - 2019)
10.1186/s12868-019-0538-0

18. Ермолова М., Беляева В., Новиков Н.А., Гуткин Б.С., Феурра М., Феделе Т. Changes in neuronal oscillations account for working memory dynamics: EEG-tACS study. Brain Stimulation: Basic, Translational, and Clinical Research in Neuromodulation, Volume 12, Issue 5, Page e168 (год публикации - 2019)
10.1016/j.brs.2019.06.007

19. Ермолова М., Беляева В., Новиков Н.А., Феделе Т., Гуткин Б.С., Феурра М. The role of alpha oscillations in the inhibition process during working memory: an eeg-tacs study. Когнитивная наука в Москве: новые исследования, 23-28 (год публикации - 2019)

20. Новиков Н., Гуткин Б. Роль бета- и гамма-ритмов в реализации функций рабочей памяти Психология. Журнал Высшей школы экономики (год публикации - 2017)

21. Новиков Н., Гуткин Б. Semi-numerical method for computationally effective analysis of working memory models 26th Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS*2017): Part 2. BMC Neurosci, 18(Suppl 1):P89 (год публикации - 2017)
10.1186/s12868-017-0371-2

22. Новиков Н., Гуткин Б. Spiking Network Model of Working Memory Trace Erasure by Externally Applied Alpha-Band Oscillations Proceedings of materials the international scientific conference Science and Practice: new Discoveries (год публикации - 2017)

23. Дюмонт Г, Эрементроут Г.Б., Гуткин, Б. Macroscopic phase-resetting curves for spiking neural networks Physical Review E., 96, 042311 (год публикации - 2017)
10.1103/PhysRevE.96.042311

24. Шпектор А., Назарова М., Феурра М. Effects of Transcranial Alternating Current Stimulation on the Primary Motor Cortex by Online Combined Approach with Transcranial Magnetic Stimulation Journal of Visualized Experiments, 127 (год публикации - 2017)
10.3791/55839

Публикации