Mô hình máy tính toàn bộ não bộ hé lộ cách mật độ thụ thể acetylcholine định hình động lực thần kinh

Thay vì giả định các đặc tính vỏ não là đồng nhất, mỗi vùng trong số 68 vùng có một hồ sơ mật độ thụ thể riêng, cho phép mô hình nắm bắt cách các tín hiệu hóa học giống hệt nhau tạo ra những hiệu ứng mạng lưới khác biệt tùy thuộc vào kiến trúc phân tử địa phương . Cách tiếp cận này dựa trên một khối lượng nghiên cứu ngày càng tăng cho thấy sự phân bố thụ thể dẫn truyền thần kinh không phải là ngẫu nhiên mà tuân theo các gradient không gian có tổ chức trên khắp vỏ não .

Những phát hiện chính

Tăng cường đồng bộ hóa và luồng thông tin

Việc đưa vào tính không đồng nhất thực tế của thụ thể đã cải thiện đáng kể kết nối chức năng giữa các vùng và khả năng định tuyến thông tin so với một mô hình nơi tất cả các vùng hoạt động giống hệt nhau . Sự biến đổi sinh học này hỗ trợ các trạng thái não linh hoạt và phối hợp nhịp nhàng hơn . Phát hiện này phù hợp với các công trình trước đây cho thấy tính không đồng nhất theo thứ bậc của sức mạnh khớp thần kinh cục bộ giúp cải thiện độ phù hợp của mô hình với kết nối chức năng trạng thái nghỉ đo bằng fMRI .

Sóng chậm cục bộ tự phát

Có lẽ kết quả nổi bật nhất: mô hình đã tự nhiên tái tạo một hiện tượng não bộ trong thế giới thực — các dao động chậm giống như khi ngủ xuất hiện ở các vùng vỏ não cụ thể trong khi phần còn lại của vỏ não vẫn ở trạng thái giống như thức . Điều này mô phỏng những gì xảy ra trong các giai đoạn mất tập trung, thiếu ngủ và xung quanh các tổn thương não . Phát hiện này nhất quán với nghiên cứu trước đây cho thấy mức acetylcholine thấp trong khi ngủ thúc đẩy hoạt động của vi mạch đi vào các dao động chậm và sự đồng bộ của mạng lưới .

Điều chế thần kinh đặc hiệu theo vùng

Acetylcholine không tác động đồng nhất khắp não. Tác động của nó phụ thuộc vào nơi tập trung các thụ thể của nó, nghĩa là cùng một tín hiệu hóa học có thể tạo ra các động lực mạng lưới khác nhau ở các vùng vỏ não khác nhau . Nồng độ ACh cao, chẳng hạn như trong lúc tỉnh táo hoặc thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi sự chú ý, sẽ làm mất đồng bộ hóa hoạt động mạng lưới, trong khi nồng độ ACh thấp cho phép các mô hình sóng chậm đồng bộ xuất hiện .

Cầu nối giữa các quy mô

Nghiên cứu này cung cấp một khung tính toán cụ thể kết nối hóa học phân tử vi mô (sự phân bố thụ thể) với hoạt động chức năng vĩ mô trên toàn não . Các tác giả cho rằng cách tiếp cận này có thể giúp giải thích các chuyển đổi trạng thái trong rối loạn ý thức, tổn thương não khu trú và các bệnh thoái hóa thần kinh .

Tại sao điều này lại quan trọng?

Hầu hết các mô hình não quy mô lớn đều đơn giản hóa mọi thứ bằng cách coi mọi vùng vỏ não đều hoạt động giống nhau . Mô hình mới này có một cách tiếp cận khác: nó kết hợp các bản đồ chi tiết về mật độ thụ thể muscarinic acetylcholine, tạo ra một mô phỏng thực tế hơn về cách não bộ có thể chuyển đổi giữa các trạng thái ý thức và vô thức .

Mô hình được phát triển như một phần của Dự án The Virtual Brain Twin và cơ sở hạ tầng nghiên cứu EBRAINS 2.0 . Công trình được dẫn dắt bởi Leonardo Dalla Porta tại Viện Nghiên cứu Y sinh August Pi i Sunyer (IDIBAPS), hợp tác với các nhà nghiên cứu tại CEITEC - Viện Công nghệ Trung Âu .