Кортикални вълни по време на NREM сън и събуждане при хората, част 2

Откриване на вълни. Средната централна честота на вълните на хипокампа в девет проучвания е 85 Hz при хора (Bragin et al., 1999; Staba et al., 2004; Clemens et al., 2007; Axmacher et al., 2008; Le Van Quyen et al., 2008; Staresina et al., 2015; Jiang et al., 2019b; Norman et al., 2019; Vaz et al., 2019), докато при гризачите честотата на остри вълни–пулсации е;120-140 Hz ( Buzsáki, 2015).

Откриването на вълни е технология, която измерва активността на човешкия мозък. Той улавя електрическата активност на невроните в мозъка чрез поставяне на електроди върху скалпа и преобразува сигнала в електроенцефалограма, записана на компютър. През последните години, със задълбочено изследване на човешкия мозък, откриването на пулсации се превърна в артефакт за изучаване на познанието, ученето, емоциите и т.н. и постепенно навлезе в нашето ежедневие.

Що се отнася до паметта, изследванията показват, че вълнообразната активност на човешкия мозък играе ключова роля при формирането и поддържането на спомени. Когато човешкият мозък изпълнява задачи за учене и памет, той може да произведе вълни на специфични честоти между мозъчната кора, като тета вълни и гама вълни. Тези вълни могат да подобрят кодирането и съхранението на паметта, а също така да помогнат при последващо извличане и припомняне на миналото. съхранена информация. Следователно откриването на вълни може да се използва за изследване на механизма на паметта на човешкия мозък и има потенциал за клинично лечение на когнитивни разстройства и нарушения на паметта.

В допълнение, откриването на вълни също ни помага да разширим нашите методи на обучение. Когато учениците участват в преподаването в класната стая, те могат да научат за индивидуалните характеристики на ученето и предпочитанията по предмета, като записват вълнистите дейности на мозъка по време на учебния процес, за да учат и да се усъвършенстват по по-целенасочен начин. Освен това, когато учите, подходящата музика и звуци също оказват голямо влияние върху ефекта от ученето. Чрез откриване на пулсации могат да се определят реакциите на различни групи хора към различни тонове и сила на звука, така че учителите или самите ученици да могат да изберат най-подходящата музика и звуци за подобряване на ефектите от ученето.

За да обобщим, откриването на пулсации играе голяма роля в нашия живот и обучение. Чрез измерване на пулсационната активност на специфични честоти на човешкия мозък, ние можем да разберем по-добре нашето познание, учене и характеристики на паметта и да ни помогне да подобрим нашите ефекти от ученето и качеството на живот. Тъй като нивото на технологиите се подобрява, откриването на пулсации ще продължи да задълбочава своите изследвания върху когнитивната невронаука и неврологичните заболявания, като ни носи повече перспективи и възможности. Вижда се, че трябва да подобрим паметта и Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola може също да регулира баланса на невротрансмитерите, като например повишаване на нивата на ацетилхолин и растежни фактори. Тези вещества са много важни за паметта и ученето. В допълнение, месото може също да подобри притока на кръв и да насърчи доставката на кислород, което може да гарантира, че мозъкът получава достатъчно хранителни вещества и енергия, като по този начин подобрява мозъчната жизненост и издръжливост.

Щракнете върху познайте 10 начина за подобряване на паметта

При хората предполагаемите 90 Hz хипокампални вълни имат същата характерна връзка с остри вълни, интрахипокампална локализация, модулация според етапа на сън и връзка с кортикалните вълни на съня, както при гризачи, и се срещат в хипокампи, които нямат признаци на епилептично участие. Освен това, в хипокампуса на гризачите, разграничението между по-високочестотни g изблици и вълни не винаги е ясно, което води до предположението, че за простота и двете се наричат ​​„вълнички“ (Stark et al., 2014), което следваме тук .

Откриването на вълни се извършва по един и същи начин за всички структури и състояния и се основава на описан по-рано метод за откриване на вълни на хипокампа (Jiang et al., 2019a, b). Изискванията за включване и критериите за отхвърляне бяха определени с помощта на итеративен процес между пациенти, структури и състояния. Данните първо бяха лентово прехвърлени при 60-120 Hz (филтър на Бътъруърт от шести ред с нулево фазово изместване) и бяха открити горните 20% от 20 ms движещи се средноквадратични пикове.

Освен това се изискваше максималният z резултат на аналитичната амплитуда на 70-100 Hz честотния пропуск да е .3 и да има поне три различни цикъла на трептене в 120 Hz нискочестотен сигнал, определени чрез изместване на прозорец от 40 ms на стъпки от 5 ms през 650 ms спрямо средната точка на пулсация и изисква поне един прозорец да има поне три пика. Съседните вълни в рамките на 25 ms бяха обединени. Центровете на пулсации бяха определени като времето на максималния положителен пик в 70-100 Hz лентата.

Началото и отместването на вълни бяха идентифицирани от всяка страна на централния пик, когато аналитичната амплитуда на {{0}} Hz падна под 0,75z резултати. За да се отхвърлят епилептиформни дейности или артефакти, вълните бяха изключени, ако абсолютната стойност на z резултата на 100 Hz високочестотен пропуск надвиши 7 или ако те се появиха в рамките на 2 s от 3 mV/ms промяна в широколентовия LFP. Вълничките също бяха изключени, ако попаднаха в рамките на 6500 ms предполагаеми IIS, открити, както е описано по-долу.

За да изключим събития, които биха могли да бъдат свързани между каналите поради епилептиформна активност, ние изключихме събития, които съвпаднаха с предполагаем IIS на всеки кортикален или хипокампален SEEG канал, включен в анализите. Събития в SEEG записи, които са имали само един забележим цикъл или отклонение в широколентовия LFP, което се проявява като множество цикъла над прага на откриване в честотния пропуск на 70-100 Hz, са изключени, ако най-голямата абсолютна амплитуда от долина до пик или от връх до долина в широколентовия LFP беше 2,5 пъти по-голям от третия по големина.

За всеки канал средният LFP с пулсации и средната лента на пулсации бяха визуално изследвани, за да се потвърди, че има множество изявени цикъла при честота на пулсации (70-100 Hz) и средната диаграма време-честота беше изследвана, за да се потвърди, че има ясно изразено увеличение на мощността в обхвата 70-100 Hz. В допълнение, множество индивидуални вълни в широколентовия LFP и 70-100 Hz честотен пропуск от всеки канал бяха визуално изследвани, за да се потвърди, че има множество цикли при честота на вълни без замърсяване от артефакти или епилептиформна активност. Канали, които не съдържат вълнички, които отговарят на тези критерии, бяха изключени от проучването.

Трябва да се отбележи, че скорошно проучване идентифицира пулсации въз основа на тези критерии при пациент без епилепсия (Rubin et al., 2022). Честотата на трептене на всяка пулсация беше изчислена, като първо се преброи броят на 70-100 Hz пресичания на нулата на лентата (всяко представляващо половин цикъл) по време на събитието на пулсация и се добави всеки оставащ частичен половин цикъл (т.е. оставащият фазов ъгъл върху p). Броят на полуциклите в пулсацията беше разделен на 2, за да се изчисли общият брой цикли по време на пулсацията. Накрая, честотата на трептене в херци беше изчислена като броя на циклите, разделен на продължителността на пулсациите в секунди.

Изваждане на пикове на единица от LFP. Едно предизвикателство при откриването на високочестотни трептения, като пулсации в LFP, записани от амикроелектрод, е, че пиковете на единиците могат да „прозират“ в microLFP (Ray, 2015), което води до откриване на фалшиви връзки между пулсациите и пиковете на единиците. Въпреки че пиковете на единиците са бързи събития, простото намаляване на дискретизацията (което изисква първо нискочестотно предаване, за да се предотврати псевдоним) може да не премахне напълно влиянието на потенциала за действие върху микро-LFP.

За да се справим с това, ние използвахме модифицирана техника за изваждане на пикови вълни (Pesaran et al., 2002). По-конкретно, средната пикова форма на вълната (500 до 1600 ms около дъното) на всяка единица беше извадена от нефилтрирания 30 kHz Utah Array micro-LFP на същия канал, центриран върху всеки пик. След това данните бяха намалени до 1 kHz и откриването на пулсации беше извършено, както е описано по-горе. Ние потвърдихме, че този метод е довел до откриване на истински трептения чрез обширно визуално потвърждение на събития в 30 kHz микро-LFP.

IIS откриване и отхвърляне. Вълничките и другите вълни на съня бяха изключени, ако бяха в рамките на 6500 ms от предполагаемия IIS, открит, както следва: Високочестотен резултат беше изчислен чрез изглаждане на аналитичната амплитуда на 70-190 Hz с функция от 20 ms boxcar и беше генериран резултат от пиков шаблон чрез изчисляване на кръстосаната ковариация с шаблон IIS. Резултатът с висока честота беше претеглен с 13, резултатът от шипове беше претеглен с 25 и беше открит IIS, когато тези претеглени суми надвишиха 130. При всеки пациент откритите IIS и междинните епохи бяха визуално изследвани от хипокампалните и кортикалните канали (когато има), за да се потвърди висока чувствителност и специфичност на откриване.

Откриване на понижени състояния, възходящи състояния и шпиндели. Ниски и възходящи състояния бяха открити, както беше описано по-горе (Jiang et al., 2019a,b), където широколентовият LFP от всеки канал беше пропускан от 0.1-4 Hz (шести ред Филтър на Бътъруърт с нулево фазово изместване) и бяха избрани последователни преминавания през нула, разделени с 0.25-3 s. Бяха избрани най-горните 10% амплитудни пикове и полярността на всеки сигнал беше обърната, ако е необходимо, така че пониженията да са отрицателни, а възходящите състояния да са положителни, като се гарантира, че средната аналитична амплитуда на 70-190 Hz честотния пропуск в рамките на 6100 ms около пиковете е по-голяма за горната част, отколкото за долната част. Бяха открити общо 2 649 563 понижения със средна SD (през каналите) плътност (честота на поява) от 12.9 6 4.7 min1 и амплитуда от 237.3 6 169.8 mV. Бяха открити общо 2 922 211 възходящи състояния с плътност от 14.6 6 4.7 min1 и амплитуда от 163.8 6 84.9 mV.

Вретената бяха открити, както беше описано по-горе (Hagler et al., 2018), където данните бяха лентово пропуснати при 10-16 Hz, след което абсолютните стойности бяха изгладени чрез конволюция със заострен 300 ms Tukey прозорец и средни стойности бяха извадени от всеки канал. Данните бяха нормализирани чрез средното абсолютно отклонение и бяха открити вретена, когато пиковете превишиха 1 за най-малко 400 ms. Началото и отместването бяха отбелязани, когато тези амплитуди паднаха под 1. Предполагаемите вретена, които съвпаднаха с големи увеличения на по-ниска (4-8 Hz) или по-висока (18-25 Hz) мощност на лентата, бяха отхвърлени, за да се изключат широколентови събития, както и тета изблици, които могат да се простират до долния край на обхвата на вретеното (Gonzalez et al., 2018). Бяха открити общо 694 168 вретена със средна и SD (между канали) плътност от 3.0 6 3.0 min1, амплитуда от 29.1 6 13.5 mV, честота на трептене от 12.{{19} }.7 Hz и продължителност от 633.5 6 67.2 ms.

Времеви връзки на вълни. Бяха изчислени времеви хистограми на перикортикалните пулсации на кортикалните вълни на съня на същия канал. Броят на събитията беше открит в 50 ms контейнери за вълни на съня в рамките на 61 500 ms около кортикалните центрове на вълни при t=0. Беше генерирано нулево разпределение чрез разместване на времената на събитията спрямо пулсациите при t=0 в рамките на този прозорец от 3 s по 200 пъти всеки. Стойностите на р преди FDR бяха изчислени чрез сравняване на наблюдаваните и нулевите разпределения във всеки бин за 61 000 ms за кортикални сънни вълни. След това тези p стойности бяха FDR-коригирани за броя на каналите при пациентите, умножен по броя на контейнерите на канал (Benjamini and Hochberg, 1995). Счита се, че даден канал има значителна модулация, ако има три или повече последователни бина с FDR-коригирани p стойности, по-малки от=0.05. Дали събитията са водещи или изоставащи кортикални вълни при t=0 се изчислява за всеки канал с двустранен биномен тест с очаквана стойност от 0,5, като се използва броят на събитията в 1000 ms преди спрямо 1000 ms след t=0 за вълни на съня. Графиките имаха 50 ms Gaussian изгладен брой събития с 50 ms контейнери.

Бяха изчислени условните вероятности за пулсация при следните вълни на съня или техните последователности: низходящо състояние, вретено, горно състояние, низходящо състояние-вретено и вретено-горе. Пулсация, дадена на вретено (R|SS), беше определена, ако центърът на пулсация се появи по време на вретеното (средната продължителност на вретеното беше 634 ms). Счита се, че пулсацията предшества възходящо състояние (R|US) или следва понижено състояние (R|DS), ако центърът на пулсацията е възникнал в рамките на 634 ms преди или след пика съответно на изкачване или понижение.

Откриване на единици, класификация, качество и изолация. Откриването и класифицирането на единици бяха извършени съгласно нашите публикувани процедури (Peyrache et al., 2012; Chan et al., 2014; Dehghaniet al., 2016; Le Van Quyen et al., 2016; Telenczuk et al. , 2017; Eichenlaub et al., 2020; Dickey et al., 2021). Данните бяха предадени на честотна лента при 300-3000 Hz и предполагаемите пикове на единица бяха открити, когато филтрираният сигнал надхвърли 5 пъти изчисленото SD на фоновия шум. Единиците бяха к-средно групирани с помощта на първите три основни компонента на всеки скок. Покритите шипове бяха изследвани визуално и тези с необичайни вълнови форми бяха изключени. Въз основа на техните вълнови форми, скорости на запалване и автокорелограми, потенциалите за действие бяха групирани като произтичащи от предполагаеми PY или IN. PY имаха честота на пикове от;0.1-0.8 Hz, дълги интервали от долина до пик и полуширина, резки автокорелации и разпределения на бимодални интервали между пикове (ISI), отразяващи склонността към стрелба на залпове.

За разлика от това, INs имаха скорост на пикове от;{{0}} Hz, къси интервали от долина до пик и полуширина, широки автокорелации и преобладаващо унимодално разпределение на ISI. Пациентът от Utah Array, включен в изследването, е имал 69 PY с общо 231 922 пика, както и 23 IN с общо 462 246 пика. Средната и SD PY амплитуда от долина до пик беше 44.8 6 12.9 mV, скоростта на пикове беше {{20}}.28 6 0.17 Hz, от долина до пик ширината беше 0.49 6 0.5 ms, полупиковата ширина беше {{40}}.62 6 0.04 ms, а индексът на разрушаване беше 0.03 6 0.02. Средната и SD IN амплитуда от долината до пика беше 28.9 6 11.9 mV, скоростта на пикове беше 1.67 6 1.63 Hz, ширината от долината до пика беше 0.29 60. 05 ms, ширината на полупика беше 0.34 6 0.05 ms, а индексът на спукване беше 0.01 6 0.01. Амплитудата от долината до пика, скоростта на пика, ширината от долината до пика, ширината на полупика и индексът на спукване са значително различни между PY и IN (p, 0,0001, двустранен t-тест с две проби).

Качеството и изолацията на една единица бяха потвърдени съгласно предварително установени насоки (Kaminski et al., 2020). Беше потвърдено, че пиковете на единиците значително надвишават нивото на шума въз основа на големи пикови съотношения сигнал/шум (PY: 10.1 6 3.4; IN: 5.9 6 3.1). Тъй като рефрактерният период на невронални пикове е ;3 ms, процентът на ISIs, 3 ms оценява степента на замърсяване на единични единици от пикове от различни единици, което е много ниско сред единиците, включени в това проучване (PY: 0.{{14) }}.15%; IN: 0.31 6 0.50%). Освен това, единични единици, открити при един и същ контакт, са силно разделими според техните проекционни разстояния (Pouzat et al., 2002) (PY: 49.{ {21}}.8 SD; IN: 50.9 6 28.6 SD). И накрая, времевата стабилност на пиковете на единиците във времето беше потвърдена въз основа на последователността на формата на средната вълна и амплитудата на всяка единица в записващите квартили.

Анализи на пикове на единици по време на вълни. Пиковете на модула бяха анализирани по отношение на локални вълни, открити на същия контакт. Фазите на пулсациите на единичните пикове бяха определени чрез намиране на ъгъла на трансформацията на Хилберт на 70-100 Hz лентовия сигнал (нулево фазово изместване) в моментите на пиковете. Средната кръгова фаза на пулсации е определена за всяка единица според Berens (2009). Фазовите анализи се извършват само върху единици, които имат най-малко 30 пика по време на локални вълни. Тестът на Rayleigh беше използван за оценка на унимодалното отклонение от еднаквостта на средните кръгови фази в единиците. PY–PY и PY–IN двойка единици съвместно запалват в рамките на 5 ms беше оценено въз основа на Dickey et al. (2021 г.). За да оценим съвместното запалване, когато е имало вълни на едно или и на двете места спрямо базовата линия, когато не са се появявали вълни, ние произволно избрахме епохи без вълни, съответстващи по брой и продължителност на вълните, но по време на които не са открити вълни на нито един канал. Съвместното запалване по време на пулсации с наблюдавани срещу произволни пикови времена беше изчислено чрез разместване на пиковите времена на всяка единица в рамките на интервалите на пулсациите.

Експериментален дизайн и статистически анализи. Всички статистически тестове бяха оценени с=0.05. Всички p стойности, включващи множество сравнения, бяха FDR-коригирани според Benjamini и Hochberg (1995). Корекциите на FDR между двойките канали бяха направени във всички двойки канали от всички пациенти, включени в анализа. Графиките с кутия и мустачки показват медиана, средна стойност и интерквартилен диапазон, с мустачки, показващи 1,5 интерквартилен диапазон с пропуснати извънредни стойности. Графиките за плътност на ядрото бяха получени с помощта на методи от Bechtold (2016). Статистиките на значимостта и разместването на времевите хистограми на перипулсациите бяха изчислени, както е описано по-горе. Статистиките за пикове на единици бяха изчислени, както е описано по-горе.

Статистическите сравнения между характеристиките на пулсациите бяха извършени с помощта на двустранни двойки или двустранни двустранни t-тестове за проби между средните канали. Разликите в характеристиките на пулсациите между състояния (NREM или събуждане) или региони (кортекс или хипокампус) бяха определени с помощта на линейни модели със смесени ефекти със състояние и регион като фиксирани ефекти и пациент като случаен ефект, съгласно следния модел:

Наличност на данни. Деидентифицираните необработени данни, които подкрепят констатациите на това проучване, са достъпни от съответните автори при разумно искане, при условие че споразумението за споделяне на данни и съгласието на пациента позволяват това споделяне.

Наличност на код. Кодът, който подкрепя констатациите от това проучване, е достъпен от съответните автори при разумно искане.

Резултати

Вълничките са повсеместни в състояния и структури с характерна и фокусна честота (;90 Hz) и продължителност (;70 ms)

Бяха открити вълни в интракраниални кортикални и хипокампални SEEG записи от 17 пациенти, подложени на наблюдение за локализиране на фокуса на припадъка (Таблица 1). Биполярните транскортикални деривации гарантират измерването на локално генерирани LFPs. Вълни се откриват изключително от нелезионни, неепилептогенни региони и се изисква да имат поне три цикъла на увеличена 70-100 Hz амплитуда без замърсяване от епилептиформна активност или артефакти (фиг. 1A). Записване на епохи и канали с възможно замърсяване от епилептиформна активност бяха категорично отхвърлени. Вълнички бяха открити както по време на събуждане, така и при NREM във всички кортикални области, взети на проби (Фиг. 2A, B, E–J; Таблица 3), както и хипокампуса (Фиг. 2C, D, K, L; Таблица 3).

В състоянията и кортикалните региони честотата на пулсации беше забележително постоянна при;90 Hz. По-конкретно, средната честота на кортикалните пулсации в региона варира от 88.8-90.0 Hz по време на NREM и 89.2-89.8 Hz по време на събуждане (Таблица 3; Фиг. 3). Средната 6 SD честота на трептене на пулсации във всички средства на кортикалните канали по време на NREM е 89.{11}}.8 Hz, а по време на събуждане е 89.{14}}.7 Hz. Тези данни също са представени като хистограми на индивидуалните характеристики на вълните (амплитуда, честота, продължителност, свързани промени в амплитудата от 0,200 Hz) на Фигура 4, както и отделни пациенти на Фигура 5. Основните характеристики на кортикалните вълни са много сходни в допълнителен анализ, който само включени кортикални канали без IISs (фиг. 6A).

Честотата на трептенията беше не само силно постоянна при 90 Hz при вълни, но увеличената амплитуда беше силно концентрирана по време на вълни при 90 Hz в широколентови записи, със стръмен спад на амплитудата при по-високи и по-ниски честоти. Това увеличение на фокусната мощност, което е особено забележимо по време на NREM, може да се види в примерни канали (Фиг. 2A, E–H), както и грандиозни средни времево-честотни диаграми, които са осреднени за всички канали средни стойности на всички пулсации (Фиг. 2I–L) .

Проведохме допълнителни анализи, за да проверим дали тази редовност и фокусност на честотата на пулсации може да се дължи на нашия метод за откриването им. Първо, проведохме пълен повторен анализ на всички SEEG канали и епохи, използвайки два различни честотни диапазона за откриване и избор на пулсации. Единият използва лентов пропуск на откриване от 70 до 100 Hz, както в нашия първичен анализ, а другият разшири лентовия пропуск на откриване до 65-120 Hz. Средна 6 SD NREM пулсационна честота на трептене в каналите (N=273) от всички SEEG пациенти (S1-S17) е много подобен, когато се използва или 70-100 Hz лентов пропуск (средно 6 SD=89.1 60.8 Hz), или 65-120 Hz лента (92.7 62.2 Hz) (фиг. 1B). Освен това проверихме, че 60 и 120 Hz филтрите с прорези (за премахване на шума в линията), както и 70-100 Hz bandpass не създават изкуствено пикова мощност при;90 Hz (фиг. 1C). По този начин честотата на трептене на пулсациите от;90 Hza изглежда по-скоро физиологична, отколкото да се управлява от специфични методи за откриване.

Средната продължителност на пулсации също е забележително постоянна (;70 ms) в състояния и кортикални региони (Таблица 3). Продължителността и постоянството не се обясняват с изискването за откриване за наличие на поне 3 цикъла (което при 90 Hz е 33,3 ms), което предполага, че тази продължителност също е физиологична характеристика. Други характеристики, включително плътност (NREM: 8.36 6 2.69 min1, будност: 5.77 6 3.42 min1), пикова амплитуда (NREM: 5.10 6 2.25 mV, будност: 7.38 64.17 mV) и промяната в амплитудата от .200 Hz (NREM: 3.096 2.75%, събуждане: 33.02636.90%) също бяха много сходни в различните канали (Фигури 2, 3). Характеристиките на вълните също са последователни при пациентите (фиг. 5). Въпреки това, бяха отбелязани малки, но значителни разлики между регионите, кората срещу хипокампуса и NREM спрямо събуждането, които са описани по-долу.

Вълничките показват малки, но значителни разлики между кората и хипокампуса

Човешките вълни на хипокампа преди това са били избрани с помощта на различни методи (за преглед вижте Jiang et al., 2019c). В нашите предишни проучвания изисквахме вълните да се наслагват върху остри вълни (характерни за предния хипокампус) (Jiang et al., 2019a) или вретена (характерни за задния хипокампус) (Jiang et al., 2019b). В настоящото проучване ние анализирахме повторно тези данни, използвайки същите критерии и процедури, които използвахме за откриване и селекция на кортикални вълни, за да избегнем всякакви методологични неясноти; тоест, не изисквахме наличието или отсъствието на какъвто и да е свързан нискочестотен LFP подпис.

Използвайки същите критерии за откриване, открихме, че кортикалните и хипокампалните вълни споделят едни и същи основни характеристики с относително малки разлики. Основните характеристики на пулсациите на хипокампа бяха много сходни при допълнителен анализ, който включваше само канали на хипокампа без IISs (фиг. 6B). По време на NREM, вълните на хипокампа имаха средни графики време-честота (Фиг. 2C, K), които наподобяваха съответните кортикални графики (Фиг. 2A, E–I) с концентрирана осцилаторна активност при 90 Hz, но се различаваха по това, че бяха насложени върху пика на локална остра вълна – пулсация, вместо да се появява точно преди локалното възходящо състояние, както се вижда в кората. По време на събуждане, графиките на средната времева честота на хипокампалните (Фиг. 2D, L) и кортикалните (Фиг. 2B, J) вълни отново показват концентрирана осцилаторна активност при 90 Hz, но също и с активност, която се простира до по-високи честоти, както е отбелязано по-горе.

Статистическите анализи (фиг. 3) разкриват няколко разлики, които, макар и малки, все пак са значителни, дължащи се на големия брой канали. По-конкретно, в сравнение с кортикалните вълни, вълните на хипокампа са средно: малко по-малко плътни по време на NREM и по-плътни по време на събуждане; малко по-ниска честота, особено по време на NREM (но все пак разлика от 3 Hz); по-голяма продължителност, особено по време на NREM (но разлика от 10 ms); по-голяма амплитуда (с;2.5 ); и придружено от по-малко, но все пак значително увеличение на амплитудата от .200 Hz по време на събуждане в сравнение с NREM. В допълнение, характеристиките на кортикалната пулсация не са значително корелирани с плътността на свързване на хипокампа към техния локален пакет (фиг. 7). Като цяло, кортикалните и хипокампалните вълни изглеждат много сходни, освен по-специално в техните амплитуди и свързаните с тях по-бавни вълни по време на NREM (фиг. 2; фиг. 8A-F).

Вълничките могат да бъдат разграничени от високочестотните лимбични трептения

Осцилаторната активност при 0,60 Hz при хора е изследвана преди това, главно в хипокампуса на епилепсия. Le Van Quyen et al. (2010) съобщават за вероятна непатологична активност, главно от местата на парахипокампалния гирус. Те наложиха минимална продължителност от 100 ms, което би елиминирало огромното мнозинство от събитията, които изследвахме (Фигури 3D, 4), и е по-дълго от докладваното преди това за човешки хипокампални вълни (Jiang et al., 2019c), човешки кортикални вълни (Vaz et al., 2019) и ротентипокампални вълни (Buzsáki, 2015).

В допълнение, като средно;7 по-дълъг от събитията, които описваме тук, тези, описани от Le Van Quyen et al. (2010) също се различават по това, че съдържат няколко осцилаторни честоти (докато тези, описани тук, са силно центрирани при;90 Hz) и имат по-големи амплитуди. Техните събития обаче са сходни, тъй като са свързани с горните щати и модулират изстрелването на единица (вижте по-долу). Затова се интересувахме от определянето на връзката между главно парахипокампалните събития, описани от LeVan Quyen et al. (2010) и широко разпространените кортикални събития, описани тук.

Ние подбрахме нашите парахипокампални канали (N {{0}} канали от 5 пациенти) и внедрихме тези критерии за подбор, описани от Le Van Quyen et al. (2010): данните бяха лентови при 40-120 Hz, минималната продължителност на събитието беше 100 ms, а в противен случай събитията бяха открити, както е описано в Материали и методи. Използвайки тези критерии за подбор, открихме много ниска плътност на събитията. Средната плътност на вълните на парахипокампалните канали по време на NREM, използвайки нашите критерии, е 9,08 min1 (диапазон: 7.23-10.77 min1), докато при използване на Le Van Quyen et al. (2010) критериите за откриване бяха само 0,40 min1 (диапазон: 0-1.53 min1). По този начин събитията, описани тук, не съответстват на тези, докладвани по-рано от Le Van Quyen et al. (2010).

Вълничките показват малки, но значителни разлики между първичните сензорно-моторни и асоциативните кори

Предишна работа при спящи плъхове (Khodagholy et al., 2017) и будни хора (Vaz et al., 2019) установи, че кортикалните вълни са по-често срещани в зоните на асоцииране, отколкото в ранните сензорни и моторни региони, където липсват или са редки. За разлика от това, ние открихме, че плътността на пулсациите, амплитудата и придружаващата амплитуда от 200 Hz (прокси за задействане на единица) (Mukamel et al., 2005) в първичната кора са значително по-високи, отколкото в асоциативните зони, както е посочено от положителна корелация с индекса на миелинизация (фиг. 8G–I) (Rosen and Halgren, 2021). Честотата и продължителността на трептенията не са корелирани с индекса на миелинизация (фиг. 9). В някои случаи този ефект е малък, например, обяснявайки само 1,7% от вариацията в плътността по време на събуждане и 4,4% по време на NREM. В други случаи ефектът е значителен, например, обяснявайки 19,4% от вариацията в амплитудата по време на NREM. Сравнявайки NREM и събуждането, при NREM имаше значително по-силна корелация между индекса на миелинизация и плътността (p=0.02, t=2.1), амплитудата (p=8 104,t {{19 }}.2) и .200 Hz модулация (p=2 106, t=4.7; едностранен сдвоен r тест; MATLAB: r_тест_ сдвоени) (Steiger, 1980). В крайна сметка човешките кортикални вълни изглеждат малко по-многобройни и по-силни в сензорните и двигателните области, отколкото в асоциативните области.

Вълничките показват малки, но значителни разлики между NREM и събуждане

Повечето кортикални и хипокампални характеристики на пулсации са сходни между NREM и събуждане (фиг. 3; таблица 3), но поради големия брой събития дори малките разлики са значителни. Като се имат предвид само разликите от 0,10%, плътността на кортикалните вълни е с 31% по-висока, а амплитудата е с 43% по-ниска по време на NREM от събуждането. Продължителността на вълните е била с 13% по-висока в кората и с 20% по-висока в хипокампуса по време на NREM, отколкото при събуждане. Най-поразителните разлики бяха процентната промяна в средната амплитуда от 200 Hz по време на вълни в сравнение с базова линия от 2 до 1 s (фиг. 3E), която се увеличи с 969% от NREM до събуждане в кората на главния мозък и 304% в хипокампуса.

Вижда се, че тази разлика е широколентова в диаграмите време-честота, задействани от пулсации в будно състояние от кората (Фиг. 2Bii, J) и хипокампуса (Фиг. 2Dii, L), и по този начин обикновено се тълкува не като аносцилация, а като индикация на повишена многоединична активност. По този начин, в сравнение със събуждането, кортикалните вълни са малко по-плътни, по-дълги и по-малки при NREM; хипокампалните вълни също са по-дълги. Единствената основна разлика е, че както кортикалните, така и хипокампалните вълни изглеждат свързани с много по-голямо увеличение на предполагаемата мултиединица активност по време на събуждане, отколкото NREM.

Кортикалните вълни се заключват към вълните на съня, които са от решаващо значение за консолидирането на паметта

Свързването на трептенията е важно за консолидирането на паметта (Latchoumane et al., 2017). Предишни проучвания показват, че кортикалните вълни се появяват на горните и вретеновидни пикове при котки (Grenier et al., 2001) и плъхове (Khodagholy et al., 2017), но тези връзки не са оценени при хора. Ние открихме низходящи и възходящи състояния, с полярности, определени въз основа на свързаната високочестотна активност (за подробности вижте Материали и методи), както и вретена, и открихме, че кортикалните вълни са точно свързани с последователността от вълни на съня, описани по-горе (фиг. 10; таблица 4 ). По-конкретно, в 95% от кортикалните канали, пулсациите са значително свързани с долни и горни състояния (Фиг. 10B, D, E), обикновено при прехода надолу към горната част, както се вижда в отделни опити (Фигури 2Aiii, 10A), и в задействани от пулсации средни стойности на широколентовия LFP (фиг. 2Ai, E–H).

Перипулсационните хистограми показват, че средно центровете на кортикалните вълни се появяват 450 ms след максимумите надолу и 100 ms преди максимумите нагоре (фиг. 10B, D–G). По-рядко се появяват вълни по време на вретена (значителна асоциация в 29% от каналите; Фиг. 10C, E), както се вижда в отделни опити (Фиг. 10A) и в диаграми време-честота около пулсациите (Фиг. 2Aii, E). Перипулсационните хистограми показват, че вретената са започнали средно 225 ms преди кортикалния център на вълните, което показва, че вълните са склонни да се появяват по време на вретената (фиг. 10C, E–G). Вероятността за възникване на вълни по време на вретена, предхождащи горни състояния, е по-голяма от тази за възникване на вълни по време на вретена или преди горни състояния (фиг. 10H). Тези резултати предполагат, че времето на кортикалните вълни по време на NREM е подходящо за улесняване на консолидацията, ръководено от последователно активиране на вълните на съня.

For more information:1950477648nn@gmail.com