大规模皮层神经元网络中光栅刺激诱发伽马振荡的计算模型研究

本文构建了包含全局漂移正弦光栅刺激和大规模初级视皮层（V1）网络的综合计算模型，揭示了伽马振荡（30-80 Hz）的刺激依赖性机制。研究发现神经元特性（如方向选择性）和特定功能连接模式（如L4层的推挽式突触结构）共同调控伽马振荡的频谱功率和峰值频率，为理解视觉信息传递与整合的神经动力学机制提供了新视角。（EI模型/PSD分析/Δt=4 ms）

　　

Highlight

模型与方法

本研究构建了包含大规模初级视皮层网络的计算模型，用于模拟漂移正弦光栅（drifting sinusoidal grating）诱发的伽马振荡。模型由两部分组成：视觉传入通路（图1A）和视皮层回路（图1C-D）。视觉输入由LGN神经元对条纹/环形光栅的响应产生（图1B），皮层网络包含15,000个神经元和超1000万突触连接，采用基于实验数据的L4层推挽式（push-pull）连接和L2/3层长程连接策略。

光栅刺激诱发的伽马振荡

通过分析神经元群体活动的功率谱密度（PSD），发现垂直光栅刺激下L4层特定神经元群会产生簇状放电（图2A）。当时间窗Δ_t=4 ms、总时长T=200 ms时，可观察到放电节律的频率和功率随时间变化，与生物实验现象高度一致。

伽马振荡的产生与调控机制

模型成功复现了三大生物实验现象：1）伽马峰值频率随光栅对比度和时间频率增加，但不受方向调制；2）频谱功率随方向选择性和对比度增加，对时间频率呈钟形响应。进一步分析发现，L4层抑制性神经元（FS型）的输入电流波动主导了振荡节律，而兴奋性神经元（RS型）的方向选择性决定了功率变化。特别值得注意的是，突触推挽结构（push-pull scheme）通过平衡E/I输入维持了频率稳定性。

结论与讨论

伽马振荡（30-80 Hz）作为认知功能的重要指标，其特性受视觉刺激参数显著调控。本研究通过多尺度建模揭示了：1）神经元方向选择性通过调节输入电流的时空同步性影响功率；2）L4层推挽式突触结构（实验测得权重比E→I:I→E=1:4）是频率稳定的关键；3）E/I神经元差异导致峰值频率与光栅时间频率呈线性关系（R²>0.95）。该模型为探索视觉认知的振荡编码机制提供了新范式。