临界神经元雪崩起源于兴奋-抑制平衡的自发活动

《iScience》：Critical neuronal avalanches arise from excitation-inhibition balanced spontaneous activity

　　

神经元雪崩是呈现尺度不变统计特征的神经激活序列，提示临界动力学。理论研究表明，兴奋（excitation, E）与抑制（inhibition, I）之间的平衡以及神经调质作用是影响这一临界行为的关键因素。本研究开展了体内实验，以探究E和I神经元在斑马鱼幼鱼视顶盖（optic tectum）产生神经元雪崩中的作用。为此，研究人员使用了表达细胞类型特异性荧光蛋白和GCaMP6f的双转基因斑马鱼幼鱼，并结合免疫染色和选择性平面照明显微镜（selective-plane illumination microscopy, SPIM）监测自发神经元活动及神经递质身份。研究人员发现，在平衡或轻度兴奋主导的E–I比率下，神经活动表现出具有临界指数的雪崩；而失衡的比率则导致雪崩衰减更快。一个运行在临界点的随机网络模型——其中兴奋性和抑制性耦合保持平衡，且平衡放大（balanced amplification）驱动网络雪崩——重现了所观测到的神经元雪崩统计特征及其对E-I比率波动的依赖。

研究背景与问题

神经系统中广泛存在一种级联性的集体活动模式，即神经元雪崩（neuronal avalanches），其特征表现为一系列神经元相继激活的事件序列。这种雪崩活动在多种时空尺度和多种记录技术中均被观测到，包括多电极阵列、光学成像、功能磁共振成像（fMRI）以及钙成像等。神经元雪崩的尺寸与持续时间分布呈现尺度不变性，即服从具有精确幂指数的幂律统计，这一特征是临界系统产生级联事件的共同标志，例如地震和岩石断裂等过程均表现出类似规律。神经活动中幂律统计的发现支持了自发神经活动运行在相变临界点附近的观点。在临界点，神经系统在信息传递、存储、处理、高效编码、能量效率以及响应敏感性与可靠性权衡等方面均达到最优化。理论研究表明，神经系统通过自组织过程实现临界动力学，其关键控制参数之一便是兴奋与抑制之间的平衡（E-I balance）。尽管理论模型和体外药理学实验已经提出了E-I平衡在塑造神经元雪崩统计特征中的重要性，但兴奋性（excitatory, E）和抑制性（inhibitory, I）神经元在雪崩过程中的动态演化与相互作用机制尚不清楚。本研究以斑马鱼幼鱼视顶盖为模型，旨在探究E和I神经元在自发雪崩活动中的动态角色。

研究人员开展了什么研究

研究人员利用双转基因斑马鱼幼鱼，其中所有神经元表达核定位的GCaMP6f钙指示剂（Tg(HuC:H2B-GCaMP6f)），谷氨酸能神经元特异性表达mCherry（Tg(Vglut2a-loxP-mcherry-loxP-gal4ff)），结合免疫染色标记GABA能（gad1b）和胆碱能（ChAT）神经元，并采用选择性平面照明显微镜（SPIM）以15 Hz采样率监测视顶盖自发神经活动。实验对象为10条5–8天受精后（dpf）的斑马鱼幼鱼，每条鱼记录的神经元总数约2000个，其中E、I和胆碱能（Ch）神经元的平均比例分别为55.2%、43.6%和1.2%。由于Ch神经元数量极少，后续分析聚焦于E和I两类神经元。

主要关键技术与方法包括：（1）双转基因斑马鱼模型结合免疫组织化学染色，在体区分谷氨酸能E神经元与GABA能I神经元；（2）选择性平面照明显微镜（SPIM）在细胞分辨率下长时间记录视顶盖自发钙活动；（3）基于荧光强度阈值二值化处理，提取神经元激活事件；（4）构建包含空间嵌入连接和细胞类型信息的随机Wilson-Cowan网络模型，并通过卷积模型将模型发放活动转换为类钙信号，从而与实验数据直接比较。

研究结果

自发视顶盖活动与神经元雪崩

研究人员分析了10条斑马鱼幼鱼视顶盖的自发神经活动。神经活动呈现显著波动和静默期交替的群体动力学特征。神经元雪崩的尺寸和持续时间分布均近似服从幂律，测得平均幂指数为?τ? = 2.01 ± 0.03、?α? = 2.82 ± 0.07，且平均尺寸与持续时间的关系满足?S?(T) ～ T^1/σνz，σνz平均值为0.64 ± 0.01。这些实测指数与随机场伊辛模型（RFIM）预测的临界指数（τ = 2.03 ± 0.03、α = 2.81 ± 0.11、σνz = 0.57 ± 0.09）高度一致，且满足裂纹噪声关系（Crackling-noise relation），平均偏差指数DCC = 0.09。此外，使用无空间约束的雪崩定义也得到了与既往研究一致的临界幂律指数。

神经元雪崩统计与E-I比率的关系

研究人员定义了全局E-I比率，即兴奋性神经元活动占E与I总活动的比例。结果显示E-I比率围绕均值0.51 ± 0.18波动，其自相关衰减时间尺度长于绝大多数雪崩持续时间。将每次雪崩发生期间的平均E-I比率分为低、平衡、高三类后发现：在E-I比率接近平衡或轻度兴奋主导（约0.55–0.6）时，雪崩的平均尺寸和平均持续时间达到最大值，且尺寸和持续时间的方差也最大，均显著高于两种零模型（时间洗牌和神经元身份置换）的预期值。进一步分析各E-I比率类别的雪崩分布发现，所有类别均可用幂律近似，但低和高E-I比率下的分布衰减更快，对应的有效幂指数τ和α显著高于平衡状态。将E-I比率按十分位数分组估计幂指数时，平衡和轻度兴奋主导区域的指数最接近RFIM临界值，而失衡区域指数增大。

局部E-I比率与雪崩传播

研究人员还计算了仅包含参与特定雪崩的神经元的局部E-I比率（k）。结果表明，仅由单一细胞类型组成的雪崩尺寸小而持续时间短，而大且长的雪崩表现出E和I活动的均衡比例。平均而言，雪崩的尺寸和持续时间在局部E-I比率约0.6（轻度兴奋主导）时最大。对雪崩时间轮廓的分析显示，不同持续时间的雪崩在时间归一化后塌缩为单一标度函数。雪崩过程中E活动占总活动的比例ρ基本保持恒定，表明雪崩期间维持稳定的轻度兴奋主导状态，没有特定细胞类型在雪崩起始或终止时占据优势。

E-I网络模型表明神经元雪崩通过平衡放大涌现

研究人员构建了具有E和I单元的随机Wilson-Cowan网络模型，模型中神经元空间坐标和细胞类型取自实验记录，连接概率随神经元间距离呈指数衰减。在全连接情形下，该模型在兴奋性与抑制性耦合强度之差Δw = wE?wI达到临界值Δwc = 0.1时存在临界点。数值模拟表明，稀疏网络中群体活动的相对方差也在Δw ≈ 0.1附近达到峰值，对应的平衡放大（BA）指数为0.73。在该临界点附近，模型产生的类钙信号雪崩统计指数与斑马鱼实验数据高度吻合，且对E-I比率波动的依赖关系也与实验观察一致。模型还成功复现了基于电生理记录和基于钙成像的雪崩指数差异。当模型网络的E-I比率出现波动失衡时，雪崩变得小而短，幂指数偏离临界值，这与实验观测一致。

讨论与结论

本研究通过体内钙成像、免疫染色和网络建模相结合，证明了斑马鱼视顶盖中E和I神经元的自发活动波动塑造了神经元雪崩的统计特征。研究结果表明，当E-I比率处于平衡或轻度兴奋主导状态时，神经元雪崩呈现临界样动力学；当E-I比率失衡时，雪崩分布衰减加快。实验数据与运行在临界点、具有平衡兴奋和抑制耦合的随机网络模型高度一致，提示临界神经元雪崩可能通过平衡放大机制涌现，该机制促进E和I单元的联合活动，为E-I平衡导致临界脑动力学提供了可能的机制解释。研究还指出，实验并未直接操控E-I平衡，未来可借助光遗传学或化学遗传学方法直接控制兴奋和抑制以系统探究其在体内临界动力学中的作用。此外，两种雪崩定义得到的不同指数均满足裂纹噪声关系，且网络模型在临界点可复现两套指数，说明它们属于同一普适类，差异仅来自检测方法。这一工作为理解E-I平衡与脑临界动力学之间的因果关系提供了重要的实验证据和理论框架。论文发表在《iScience》。

研究结论：本研究表明，E-I活动在体内塑造了斑马鱼视顶盖的自发神经元雪崩。这些结果与一个位于临界点、具有平衡兴奋和抑制耦合的随机网络模型一致，提示临界神经元雪崩起源于平衡放大。