DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-68277-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41519964
تاريخ النشر: 2026-01-10
المؤلف: Tiago L. Ribeiro وآخرون
الموضوع الرئيسي: ديناميات الأعصاب ووظيفة الدماغ
نظرة عامة
في هذه الدراسة، يبحث المؤلفون كيف يعالج القشرة الجديدة في دماغ الفأر الأحداث غير المتوقعة من خلال فحص تأثيرات “المفاجأة” النادرة في خلايا هرمية فردية على الدوائر المحلية داخل القشرة البصرية في حالة الراحة. باستخدام التحفيز الهولوجرافي المستهدف وتصوير الفوتون الثنائي، وجدوا أن هذه النبضات الجديدة، التي تختلف عن النشاط الكبير المستمر، أدت إلى تجنيد مؤقت كبير للخلايا المجاورة، متبعة توزيع قانون القوة مع ميل يتراوح بين 0.2-0.3. وهذا يشير إلى أن الخلايا الفردية يمكن أن تحرك بشكل فعال أجزاء كبيرة من الشبكة المحيطة.
كان النشاط المستمر داخل القشرة يتميز بانهيارات عصبية—سلاسل نبضات غير متناسبة في المقياس والتي هي نموذجية للأنظمة التي تعمل بالقرب من الحالة الحرجة. ومن المهم أن الدراسة كشفت أن المعلومات حول مصدر الاضطرابات كانت قابلة للتحديد بشكل موثوق وموزعة عبر الشبكة، كما تم توضيحه من خلال مصنفات التعلم الآلي. أكدت محاكاة الشبكات القشرية هذه النتائج، حيث أظهرت أن التدرج الملحوظ وتوزيع المعلومات يتماشى مع التنبؤات النظرية للأنظمة الحرجة. بشكل عام، تسلط النتائج الضوء على أن الديناميات الحرجة في القشرة تعزز قدرتها على اكتشاف الأحداث الجديدة، مما يظهر التفاعل بين النشاط العصبي وتنظيم الشبكة.
مقدمة
تناقش المقدمة قدرة الدماغ على التنقل في البيئات غير المؤكدة من خلال الكشف عن الأحداث غير المتوقعة والتواصل بشأنها عبر المناطق القشرية. المركز في هذه الاتصالات هو جهد العمل الذي تولده الخلايا الهرمية، وخاصة في الطبقات السطحية (L2/3) والطبقات العميقة (L5/6) من القشرة. بينما يمكن أن تؤثر النبضات الفردية على النشاط العصبي المحلي والسلوك، فإن تأثيرها محدود بعوامل مثل النشاط الأساسي العالي، والاتصال المشبكي النادر، والاحتباس المحلي القوي. تتطلب هذه القيود التركيز على الديناميات الأوسع للشبكات القشرية بدلاً من النشاط العصبي المعزول.
يسلط النص الضوء على مفهوم الحرجة في الشبكات الدماغية، حيث تظهر الأنظمة التي تعمل بالقرب من حالة حرجة حساسية متزايدة للاضطرابات الصغيرة، مما قد يسمح بمعالجة فعالة للمعلومات الجديدة. يُقترح أن الانهيارات العصبية، التي هي أنماط غير متناسبة في المقياس من النشاط المتزامن، هي آلية من خلالها قد تنتشر النبضات الجديدة داخل القشرة. ومع ذلك، تشير المقدمة إلى فجوة كبيرة في الأدلة التجريبية التي تربط انتشار المعلومات المحلية بديناميات الانهيارات العصبية، مما يثير تساؤلات حول دور الحرجة في نشر المعلومات الجديدة في الدماغ.
طرق
في هذه الدراسة، أجرى المؤلفون محاكاة نموذجية لشبكة ثنائية الأبعاد تتكون من 90,000 وحدة مثيرة للتحقيق في كيفية تأثير القابلية الداخلية المتغيرة على الاستجابات للتحفيز المحلي. كانت الشبكة تتميز بالاتصال المحلي والشعاعي وديناميات ثلاثية الحالات (راحة، نشطة، مقاومة). ركز التحليل على منطقة مركزية بمساحة 456×456 ميكرومتر²، تضم 1,440 خلية عصبية، بما في ذلك 10 خلايا مستهدفة (TCs)، لتكرار الظروف التجريبية وتقليل تأثيرات الحواف. كانت ديناميات الشبكة تتميز بفئة عالمية للتسرب الموجه، تظهر انتقالًا في الطور بين الحالات دون الحرجة وفوق الحرجة، مع تحديد النقطة الحرجة بالقرب من معلمة التفرع $\sigma \approx 1.0066$.
كشفت النتائج أن دقة فك الشيفرة كانت في أقصى حد عند الحرجة، حيث حصل حوالي 93% من الخلايا العصبية على مدخلات مباشرة من TCs المصنفة كمستجيبين إيجابيين (PosR). ومن الجدير بالذكر أن حوالي 16% فقط من جميع PosR كانت لديها اتصالات مباشرة مع TCs، مما يبرز أهمية المسارات متعددة المشابك في تسهيل انتشار المعلومات. أظهرت الدراسة أنه بينما كانت قوة الإخراج المتوسطة لـ TCs أعلى عند الحرجة، كانت الانتشار الوظيفي لـ PosRs أوسع، مما يشير إلى تأثير “الخلط” الفريد. علاوة على ذلك، أظهرت المقارنات بين الشبكات دون الحرجة والحرجة أن عدد PosR لكل TC كان غير مرتبط، مما يشير إلى أن تأثير TCs في ظل الظروف دون الحرجة لا يتنبأ بتأثيرها بالقرب من الحرجة. بشكل عام، تدعم هذه النتائج الفرضية القائلة بأن الشبكات التي تعمل بالقرب من الحرجة أكثر فعالية في نشر المدخلات الجديدة، مدفوعة بالتقلبات والديناميات غير المتناسبة في المقياس.
نتائج
في هذه الدراسة، بحث المؤلفون تأثيرات النبضات المحفزة هولوجرافيًا في خلايا هرمية فردية من L2/3 على إثارة الطبقات القشرية المجاورة في القشرة البصرية الأولية (V1) للفئران البالغة المستيقظة والراقدة. باستخدام مؤشر الكالسيوم jGCaMP7s والأوبسين ChrimsonR، استهدفوا خلايا عصبية فردية بينما كانوا يراقبون نشاط النبضات لحوالي 100-300 خلية عصبية مجاورة من خلال تصوير الفوتون الثنائي. شمل الإعداد التجريبي مجال رؤية بمساحة 450 ميكرومتر × 450 ميكرومتر ودقة زمنية قدرها 22 مللي ثانية، مع جمع البيانات من ستة فئران عبر 16 تجربة.
أظهرت النتائج أن التحفيز الهولوجرافي لخلية هرمية واحدة أدى إلى إثارة سريعة وواسعة في الشبكة العصبية المحيطة. تم تأكيد هذا التأثير المؤقت من خلال تحليلات متنوعة، بما في ذلك التعايش النادر وتقييمات الاستجابة التشريحية، مما يشير إلى أن التحفيز استهدف بنجاح خلايا عصبية فردية وأثار استجابات كبيرة على مستوى الشبكة. تسلط هذه النتائج الضوء على إمكانيات التقنيات الهولوجرافية في التلاعب ودراسة التفاعلات العصبية داخل الدوائر القشرية.
مناقشة
في هذه الدراسة، استخدم المؤلفون نهجًا بصريًا بالكامل للتحقيق في ديناميات الشبكات القشرية استجابةً للنبضات الجديدة التي تم تحفيزها في خلايا هرمية فردية من L2/3. وجدوا أن هذه النبضات الجديدة أثارت نشاطًا واسع النطاق ومؤقت عبر القشرة البصرية الأولية للفئران المستيقظة، مما يظهر توسيعًا قويًا لاستجابات الشبكة. تشير النتائج إلى أن الدماغ يعمل بالقرب من حالة حرجة، حيث يمكن أن تؤدي الاضطرابات الصغيرة إلى تأثيرات كبيرة، مما يعزز معالجة المعلومات غير المتوقعة. كشفت تحليلات الارتباط الذاتي أن النبضات الجديدة عطلت التنظيم الزمني للنشاط المستمر، مما يشير إلى أن إدخال هذه النبضات كان مستقلًا عن أنماط إطلاق الخلايا العصبية السابقة.
كما استخدم المؤلفون تقنيات التعلم الآلي لفك شيفرة مصدر النبضات الجديدة من نشاط الخلايا العصبية غير المحفزة، محققين دقة عالية في تحديد مصدر التحفيز. استمرت هذه القدرة على فك الشيفرة حتى خلال فترات النشاط التلقائي المرتفع المميزة بالانهيارات البارابولية، مما يشير إلى أن الشبكة القشرية يمكن أن تتواصل بكفاءة مع إشارات جديدة على الرغم من التقلبات. تتحدى النتائج الآراء التقليدية حول الترميز القشري، مما يبرز أن معالجة المعلومات الفعالة يمكن أن تحدث مع الحد الأدنى من جهود العمل وبدون الحاجة إلى تزامن وثيق بين إطلاق الخلايا العصبية. بشكل عام، تسلط الدراسة الضوء على الديناميات الحرجة للشبكات القشرية كأساس لقدرة الدماغ على معالجة وترميز المعلومات الجديدة في الوقت الحقيقي.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-68277-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41519964
Publication Date: 2026-01-10
Author(s): Tiago L. Ribeiro et al.
Primary Topic: Neural dynamics and brain function
Overview
In this study, the authors investigate how the neocortex of the mouse brain processes unexpected events by examining the effects of sparse “surprise” spikes in single pyramidal neurons on local circuitry within the resting visual cortex. Utilizing targeted holographic stimulation and 2-photon imaging, they found that these novel spikes, which are distinct from the ongoing large-scale activity, led to significant transient recruitment of neighboring neurons, following a power-law distribution with a slope of 0.2-0.3. This indicates that single neurons can effectively mobilize substantial portions of the surrounding network.
The ongoing activity within the cortex was characterized by neuronal avalanches—scale-invariant spike cascades that are typical of systems operating near criticality. Importantly, the study revealed that information about the origin of the perturbations was reliably identifiable and distributed across the network, as demonstrated through machine-learning classifiers. Simulations of cortical networks corroborated these findings, showing that the observed scaling and information distribution align with theoretical predictions for critical systems. Overall, the results highlight that critical dynamics in the cortex enhance its capacity to detect novel events, showcasing the interplay between neuronal activity and network organization.
Introduction
The introduction discusses the brain’s capacity to navigate uncertain environments through the detection and communication of unexpected events across cortical regions. Central to this communication is the action potential generated by pyramidal neurons, particularly in the superficial layers (L2/3) and deep layers (L5/6) of the cortex. While individual spikes can influence local neuronal activity and behavior, their impact is limited by factors such as high baseline activity, sparse synaptic connectivity, and strong local inhibition. These constraints necessitate a focus on the broader dynamics of cortical networks rather than isolated neuronal activity.
The text highlights the concept of criticality in brain networks, where systems operating near a critical state exhibit increased sensitivity to small perturbations, potentially allowing for the effective processing of novel information. Neuronal avalanches, which are scale-invariant patterns of synchronized activity, are proposed as a mechanism through which novel spikes might propagate within the cortex. However, the introduction notes a significant gap in empirical evidence linking the propagation of localized information to the dynamics of neuronal avalanches, raising questions about the role of criticality in the dissemination of new information in the brain.
Methods
In this study, the authors conducted model simulations of a two-dimensional network comprising 90,000 excitatory units to investigate how varying internal excitability influences responses to local stimulation. The network featured local, radial connectivity and three-state dynamics (rest, active, refractory). The analysis focused on a central area of 456×456 µm², encompassing 1,440 neurons, including 10 target cells (TCs), to replicate experimental conditions and minimize edge effects. The dynamics of the network were characterized by a directed percolation universality class, exhibiting a phase transition between subcritical and supercritical states, with the critical point identified near a branching parameter $\sigma \approx 1.0066$.
The findings revealed that decoding accuracy was maximized at criticality, with approximately 93% of neurons receiving direct input from TCs classified as positive responders (PosR). Notably, only about 16% of all PosR had direct connections to TCs, underscoring the significance of multi-synaptic pathways in facilitating information spread. The study demonstrated that while the average output strength of TCs was higher at criticality, the functional spread of PosRs was broader, indicating a unique “mixing” effect. Furthermore, comparisons between subcritical and critical networks showed that the number of PosR for each TC was uncorrelated, suggesting that the impact of TCs under subcritical conditions does not predict their influence near criticality. Overall, these results support the hypothesis that networks operating near criticality are more effective in propagating novel inputs, driven by fluctuations and scale-invariant dynamics.
Results
In this study, the authors investigated the effects of holographically triggered spikes in single L2/3 pyramidal neurons on the excitation of nearby cortical layers in the primary visual cortex (V1) of awake, resting adult mice. Using the calcium indicator jGCaMP7s and the opsin ChrimsonR, they targeted individual neurons while monitoring the spiking activity of approximately 100-300 adjacent neurons through two-photon imaging. The experimental setup included a field of view of 450 µm × 450 µm and a temporal resolution of 22 ms, with data collected from six mice across 16 experiments.
The results demonstrated that the holographic stimulation of a single pyramidal neuron led to rapid and widespread excitation in the surrounding neuronal network. This transient effect was confirmed through various analyses, including sparse co-expression and anatomical response assessments, indicating that the stimulation successfully targeted individual neurons and elicited significant network-level responses. These findings highlight the potential of holographic techniques to manipulate and study neuronal interactions within cortical circuits.
Discussion
In this study, the authors utilized an all-optical approach to investigate the dynamics of cortical networks in response to novel spikes induced in individual L2/3 pyramidal neurons. They found that these novel spikes triggered widespread, transient activity across the primary visual cortex of awake mice, demonstrating robust scaling of network responses. The results indicate that the brain operates near a critical state, where small perturbations can lead to significant effects, thereby enhancing the processing of unexpected information. Autocorrelation analysis revealed that the novel spikes disrupted the temporal organization of ongoing activity, suggesting that the introduction of these spikes was independent of prior neuronal firing patterns.
The authors also employed machine learning techniques to decode the origin of the novel spikes from the activity of non-stimulated neurons, achieving high accuracy in identifying the source of stimulation. This decoding capability persisted even during periods of heightened spontaneous activity characterized by parabolic avalanches, indicating that the cortical network can efficiently communicate novel signals despite fluctuations. The findings challenge traditional views on cortical coding, emphasizing that effective information processing can occur with minimal action potentials and without the necessity for tight synchrony among neuronal firing. Overall, the study highlights the critical dynamics of cortical networks as fundamental to the brain’s ability to process and encode novel information in real time.