Synchronous and asynchronous dynamics in neuroscience: a statistical physics approach

Resum

Capire come emergono, evolvono, e si organizzano i sistemi naturali è uno dei principali obiettivi della scienza. La fisica statistica ha svolto un ruolo chiave in questo processo, chiarendo i processi che stanno alla base della complessità e all’ordine presenti nei sistemi biologici con un approccio “bottom-up”, che ricostruisce le proprietà collettive osservate a partire della nostra conoscenza dei componenti elementari del sistema e delle sue interazioni. Tali idee hanno rivoluzionato la nostra concezione della scienza nel secolo XX, e negli ultimi deceni hanno diventato importanti in settori come biologia e neuroscienza, portando a nuove scoperte e ipotesi che ancora sono in discussione. Une delle idee concettualmente più interessanti è la teoria della criticità auto-organizzata, proposta da Per Bak e collaboratori nel 1987, che suggerisce che i sistemi naturali si possono organizzare in modo autonomo nelle vicinanze di un punto critico, fatto che permetterebbe di sfruttare le proprietà caratteristiche della criticità come le correlazioni a lunga distanza, l’alta suscettibilità e una capacità maggiore di computazione di processare informazione. Attualmente c’è evidenza sperimentale che questo accada davvero per alcuni sistemi biologici. Nel 2003 Beggs e Plenz hanno osservato, in un esperimento sorprendente, valanghe di attività cerebrali distribuite secondo leggi di potenza, una caratteristica propria dei sistemi critici, suggerendo quindi che il cervello potrebbe funzionare alla frontiera tra due fasi. L’esperimento suggeriva che il cervello potrebbe appartenere alla classe di universalità della directed percolation, dove l’ attività non cresce né decresce, in media. Quasi venti anni dopo, il problema è ancora aperto e non c’è ancora una evidenza conclusiva sulla criticità del cervello. Il regime dinamico del cervello (che include bistabilità, oscillazioni in diversi intervalli di frequenza, valanghe di attività Irregolare) non è ancora completamente descritto in modo teorico a partire da modelli semplici, e anche i dati sperimentali recenti non sono conclusivi su questo aspetto. Recentemente è stato proposto che un modo di spiegare contemporaneamente valanghe in un regime scale free e ritmi neuronali è considerare per l’atttività cerebrale delle transizioni di fase di sincronizzazione e corrispondenti punti critici associati. In questa tesi studieremo l’ ipotesi di criticità dal punto di vista dei fenomeni di sincronizzazione, discutendo in quali circostanze le transizioni di sincronizzazione possono generare valanghe distribuite come leggi a potenza, e anche quale sia la relazione tra questa transizione e altri fenomeni osservati sperimentalmente come il bilancio tra eccitazione e inibizione e la bistabilità. La tesi è organizzata nel modo seguente: Il capitolo 1 presenta concetti di base su sistemi dinamici e fenomeni critici, assieme ad una sintesi della ricerca attuale sulla criticità nel cervello e sui problemi filosofici associati. Il capitolo 2 rivede alcuni modelli teorici per sistemi neuronali e sinapsi, tra i quali i modelli mesoscopici per descrivere regioni estese in modo effettivo. Alla fine sono inclusi anche concetti rilevanti sulla teoria di sincronizzazione. Il capitolo 3 introduce il concetto di “forza di Jensen”, studiando un modello discreto che spiega il ruolo della inibizione in presenza di reti sparse. Inoltre si studia l’effetto del bilancio tra eccitazione e inibizione. Il capitolo 4 presenta il concetto di sincronizzazione ibrida, una nuova regione dove è possibile osservare conteporaneamente valanghe scale free con sincronizzazione parziale. Il capitolo 5 rivede la teoria dell’auto-organizzazione, compreso il nuovo concetto di bistabilità auto-organizzata. In seguito questi concetti sono applicati per capire la relazione tra auto-organizzazione e oscillazioni collettive nella dinamica corticale. Il capitolo 6 discute le prospettive future di questa tesi, compreso una analisi preliminare di sistemi più realistici. Il capitolo 7 include una discussione dei principali risultati della tesi, e le conclusioni.