Modellizazione di oscillazioni collettive in popolazioni neuronali

The aim of this study is to analyze the emergent dynamics of a neural network composed of inhibitory and excitatory neurons. We have studied a globally coupled network, for which it is possible to derive a low-dimensional mean-field model, which allowed us to obtain a phase diagram as a function of the model parameters such as coupling or the external current applied to all neurons. This analysis has highlighted very different dynamic behaviors of the system under examination. The dynamics of the collective variables cover a wide spectrum of dynamic regimes, from stationary regimes, to bistable regimes with collective oscillations to collective chaotic dynamics. Furthermore, the mean-field results were verified by comparing them with network simulations, finding excellent agreement. ​

L'obiettivo di questo studio è analizzare la dinamica emergente di una rete di neuroni composta da neuroni inibitori e eccitarori. Abbiamo studiato una rete globalmente accoppiata, per la quale è possibile derivare un modello di campo medio a bassa dimensione, che ci ha permesso di ricavare un diagramma di fase in funzione dei parametri del modello come l'accoppiamento o la corrente esterna applicata a tutti i neuroni. Questa analisi ha evidenziato comportamenti dinamici molto differenti del sistema sotto esame. La dinamica delle variabili collettive copre un largo spettro di regimi dinamici, da regimi stazionari, a regimi bistabili con oscillazioni collettive a dinamiche caotiche collettive. Si sono inoltre verificati i risultati di campo medio comparandoli con simulazioni di network, trovando un ottimo accordo. ​