La ráfaga , o disparo en ráfaga , es un fenómeno general extremadamente diverso [1] de los patrones de activación de las neuronas en el sistema nervioso central [2] [3] y la médula espinal [4] donde los períodos de picos de potencial de acción rápidos son seguidos por períodos de inactividad mucho más largos que los intervalos típicos entre picos. Se cree que la ráfaga es importante en el funcionamiento de generadores de patrones centrales robustos , [5] [6] [7] la transmisión de códigos neuronales , [8] [9] y algunas neuropatologías como la epilepsia . [10] El estudio de la ráfaga tanto directamente como en cómo participa en otros fenómenos neuronales ha sido muy popular desde los comienzos de la neurociencia celular y está estrechamente vinculado a los campos de la sincronización neuronal , la codificación neuronal , la plasticidad y la atención .
Las ráfagas observadas se nombran según la cantidad de potenciales de acción discretos que las componen: un doblete es una ráfaga de dos picos, un triplete es una ráfaga de tres y un cuádruple es una ráfaga de cuatro. Las neuronas que son intrínsecamente propensas a la conducta de ráfaga se denominan " explotadoras" y esta tendencia a estallar puede ser un producto del entorno o del fenotipo de la célula.
Las neuronas normalmente funcionan disparando picos de potencial de acción individuales en un aislamiento relativo a medida que los potenciales postsinápticos de entrada discretos se combinan y conducen el potencial de membrana a través del umbral . La explosión puede ocurrir por muchas razones, pero las neuronas pueden agruparse generalmente como exhibiendo explosión impulsada por la entrada o explosión intrínseca . La mayoría de las células exhibirán explosión si son impulsadas por una entrada constante subumbral [11] y células particulares que son genotípicamente propensas a la explosión (llamadas estalladora ) tienen sistemas de retroalimentación complejos que producirán patrones de explosión con menos dependencia de la entrada y, a veces, incluso de forma aislada. [3] [11]
En cada caso , el sistema fisiológico suele considerarse como la acción de dos subsistemas vinculados. El subsistema rápido es responsable de cada pico que produce la neurona. El subsistema lento modula la forma y la intensidad de estos picos antes de desencadenar finalmente la inactividad.
La ráfaga impulsada por la entrada a menudo [ cita requerida ] codifica la intensidad de la entrada en la frecuencia de ráfaga [11] donde una neurona actúa entonces como integrador . La ráfaga intrínseca es un fenómeno más especializado y se cree [¿ quién lo cree? ] que desempeña un papel mucho más diverso en la computación neuronal . [ aclaración necesaria ]
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Las ráfagas difieren de la activación tónica , típicamente asociada con tiempos de pico distribuidos por Poisson para una tasa de activación promedio dada, en que la activación implica un "subsistema lento" fisiológico que eventualmente se agota a medida que continúa la activación y luego debe reponerse antes de que la célula pueda activarse nuevamente (compárese con el período refractario ). [11] Durante el evento de activación, este subsistema lento modula el tiempo y la intensidad de los picos emitidos y se cree [¿ por quién? ] que es importante en los aspectos computacionales [ aclaración necesaria ] del patrón de activación resultante. Hay muchos mecanismos descubiertos de subsistemas lentos, incluyendo corrientes controladas por voltaje [6] [12] [13] y Ca 2+ [14] e interacción de picos entre las dendritas y el cuerpo celular . [15]
El subsistema lento también está conectado a patrones de estallido endógenos en las neuronas, donde el patrón se puede mantener completamente por un mecanismo interno sin ninguna entrada sináptica . Este proceso también depende de los canales de calcio , que despolarizan la neurona al permitir una afluencia de iones de calcio . Mientras las concentraciones internas de iones de calcio permanezcan en un nivel elevado, la neurona continuará experimentando períodos de picos rápidos. Sin embargo, los niveles elevados de iones de calcio también desencadenan una cascada de segundos mensajeros dentro de la célula que reduce la afluencia de calcio y promueve el eflujo y el almacenamiento en tampón de calcio . A medida que disminuyen las concentraciones de calcio, el período de estallido rápido cesa y comienza la fase de inactividad. Cuando los niveles de calcio son bajos, los canales de calcio originales se volverán a abrir, reiniciando el proceso y creando un patrón de estallido. [16]
De forma aislada o en modelos matemáticos, la activación explosiva puede reconocerse porque el entorno y el estado de la neurona pueden observarse y modularse cuidadosamente. Sin embargo, cuando se observan neuronas en la naturaleza, la activación explosiva puede ser difícil de distinguir de los patrones de activación normales. Para reconocer patrones de activación explosiva en estos contextos, se utilizan métodos estadísticos para determinar parámetros umbral.
La ráfaga se caracteriza por un coeficiente de variación (CV) de los intervalos entre picos (ISI) que es mayor que uno, o un factor Fano del recuento de picos que es mayor que uno, porque la ráfaga conduce a patrones de picos que son más irregulares que un proceso de Poisson (que tiene un CV y un factor Fano iguales a la unidad). Alternativamente, el coeficiente de correlación serial de la secuencia ISI es positivo para los patrones de ráfaga, porque en este caso los ISI cortos tienden a ser seguidos por más ISI cortos (al menos si las ráfagas consisten en más de dos picos).
El comportamiento de las neuronas suele modelarse como sistemas dinámicos no lineales de un solo compartimento, donde los estados de las neuronas representan magnitudes fisiológicas como el voltaje de la membrana, el flujo de corriente y las concentraciones de varios iones intra y extracelulares. Estos modelos suelen adoptar la forma singularmente perturbada .
donde y son ambas relaciones de estilo Hodgkin-Huxley , es un vector que representa los parámetros de la celda relevantes para el subsistema rápido, es un vector que representa los parámetros del subsistema de modulación lenta y es la relación de las escalas de tiempo entre los subsistemas rápido y lento. [11]
Los modelos de dinámica neuronal generalmente muestran una serie de atractores estables e inestables en el espacio de fases que representan estados de reposo. Cuando el sistema se ve suficientemente perturbado por estímulos de entrada, puede seguir un camino de retorno complejo hacia el atractor estable que representa un potencial de acción. En las neuronas en ráfaga, estos espacios dinámicos se bifurcan entre los modos de reposo y de ráfaga según la dinámica del sistema lento. Estas dos bifurcaciones pueden adoptar muchas formas y la elección de la bifurcación, tanto de reposo a ráfaga como de ráfaga a reposo, puede afectar los aspectos conductuales del sistema en ráfaga.
La clasificación completa de las bifurcaciones de estado quiescente a estallido y de estallido a estado quiescente conduce a 16 formas comunes y 120 formas posibles si no se restringe la dimensionalidad del subsistema rápido. [11] De las 16 más comunes, algunas están bien estudiadas.
Nodo de silla de montar en un círculo invariante | Órbita homoclínica en silla de montar | Andronov-Hopf supercrítico | ciclo límite de pliegue | |
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nudo de silla de montar (pliegue) | doblar/circular | pliegue/homoclínico | doblar/ Hopf | ciclo de plegado/plegado |
Nodo de silla de montar en un círculo invariante | círculo/ círculo | círculo/homoclínico | círculo/ Hopf | ciclo de círculo/plegado |
Andronov-Hopf supercrítico | Hopf/ círculo | Hopf/homoclínico | Salto de lúpulo/ Salto de lúpulo | Ciclo de Hopf/plegado |
Andronov-Hopf subcrítico | subHopf/ círculo | subHopf/ homoclínico | subHopf/ Hopf | ciclo de plegado/subHopf |
El estallido de pliegue/homoclínico , también llamado de onda cuadrada, se llama así porque la forma del trazo de voltaje durante un estallido parece similar a una onda cuadrada debido a las transiciones rápidas entre el atractor del estado de reposo y el ciclo límite de picos. [11]
El estallido es un fenómeno muy general que se observa en muchos contextos y en muchos sistemas neuronales. Por este motivo, es difícil encontrarle un significado o propósito específico, ya que cumple muchas funciones. En cualquier circuito, los estallidos observados pueden desempeñar un papel en cualquiera o en todos los mecanismos siguientes y pueden tener un impacto aún más sofisticado en la red.
La fuerza sináptica entre neuronas sigue cambios que dependen de la sincronización de las puntas y de la explosión. En el caso de las sinapsis excitatorias de la corteza, la combinación de un potencial de acción en la neurona presináptica con una explosión en la neurona postsináptica conduce a una potenciación a largo plazo de la fuerza sináptica, mientras que la combinación de un potencial de acción en la neurona presináptica con una sola punta en la neurona postsináptica conduce a una depresión a largo plazo de la fuerza sináptica. [17] Esta dependencia de la plasticidad sináptica de los patrones de sincronización de las puntas se conoce como plasticidad dependiente de la explosión. La plasticidad dependiente de la explosión se observa con variaciones en múltiples áreas del cerebro. [18]
Algunas neuronas, a veces llamadas resonadores , exhiben sensibilidad para frecuencias de entrada específicas y se activan más rápidamente o exclusivamente cuando se estimulan a esa frecuencia. Las neuronas intrínsecamente en ráfaga pueden usar este efecto de filtrado de paso de banda para codificar neuronas de destino específicas y multiplexar señales a lo largo de un solo axón . [11] De manera más general, debido a la depresión y facilitación sináptica a corto plazo, las sinapsis específicas pueden ser resonantes para ciertas frecuencias y, por lo tanto, convertirse en objetivos específicos viables para las células en ráfaga. [19] Cuando se combina con plasticidad a largo plazo dependiente de la ráfaga, dicha multiplexación puede permitir que las neuronas coordinen la plasticidad sináptica a través de redes jerárquicas. [17] [20]
La sincronización de ráfagas se refiere a la alineación de los períodos de ráfaga y de reposo en neuronas interconectadas. En general, si una red de neuronas en ráfaga está conectada, eventualmente se sincronizará para la mayoría de los tipos de ráfaga. [11] [21] [22] La sincronización también puede aparecer en circuitos que no contienen neuronas en ráfaga intrínsecamente, sin embargo, su apariencia y estabilidad a menudo se pueden mejorar al incluir células en ráfaga intrínsecamente en la red. [7] Dado que la sincronización está relacionada con la plasticidad y la memoria a través de la plasticidad hebbiana y la potenciación a largo plazo, la interacción con la plasticidad y la ráfaga intrínseca es muy importante [ cita requerida ] .
Debido a la naturaleza de todo o nada de los potenciales de acción, los picos individuales solo pueden codificar información en sus intervalos entre picos (ISI). Este es un método de transferencia de información de fidelidad inherentemente baja, ya que depende de una sincronización muy precisa y es sensible a la pérdida de señal ruidosa: si solo un pico está mal sincronizado o no se recibe correctamente en la sinapsis, conduce a una pérdida posiblemente irrecuperable en la codificación [ cita requerida ] . Dado que se cree que las ráfagas intrínsecas se derivan de un mecanismo computacional en el subsistema lento, cada una puede representar una cantidad mucho mayor de información en la forma específica de una sola ráfaga, lo que conduce a una transmisión mucho más robusta. Los modelos fisiológicos muestran que para una entrada dada, los tiempos entre picos y entre ráfagas son mucho más variables que el tiempo de la forma de la ráfaga en sí [9], lo que también implica que el tiempo entre eventos es una forma menos robusta de codificar información.
El alfabeto ampliado para la comunicación, que se logra al considerar los patrones de ráfagas como señales discretas, permite una mayor capacidad de canal en las comunicaciones neuronales y proporciona una conexión popular entre la codificación neuronal y la teoría de la información .
Se cree que el subículo , un componente de la formación hipocampal , realiza la transmisión de señales originadas en el hipocampo a muchas otras partes del cerebro. [23] Para realizar esta función, utiliza neuronas intrínsecamente en ráfaga para convertir estímulos individuales prometedores en patrones de ráfaga más duraderos como una forma de centrar mejor la atención en nuevos estímulos y activar circuitos de procesamiento importantes. [2] [24] Una vez que se han activado estos circuitos, la señal subicular vuelve a un modo de pico único. [25]
El complejo pre-Bötzinger (preBötC) se encuentra en el bulbo raquídeo ventrolateral y se cree que genera el ritmo subyacente a los esfuerzos inspiratorios en los mamíferos. Dado que la frecuencia a la que los pulmones necesitan funcionar puede variar según la demanda metabólica, la actividad del preBötC se modula en un amplio rango de frecuencias y es capaz de entrenar al sistema respiratorio para satisfacer la demanda metabólica. Si bien las neuronas marcapasos no requieren necesariamente neuronas con actividad explosiva intrínseca [21], el preBötC contiene una población heterogénea de neuronas con actividad explosiva regular y neuronas con actividad explosiva intrínseca. Se cree que las neuronas con actividad explosiva intrínseca hacen que las oscilaciones del preBötC sean más resistentes a los cambios de frecuencia y a la regularidad de los esfuerzos inspiratorios. [7]
Se ha propuesto que las neuronas de Purkinje cerebelosas tienen dos modos de ráfaga distintos: impulsado dendríticamente , por Ca dendrítico2+
picos , [26] y somáticamente impulsados, en donde el Na persistente+
La corriente es el iniciador de la ráfaga y el SK K+
La corriente es el terminador de la ráfaga. [27] Las neuronas de Purkinje pueden utilizar estas formas de ráfaga en la codificación de información a los núcleos cerebelosos profundos .
Rinzel J. (1986) Una clasificación formal de los mecanismos de explosión en sistemas excitables. Actas del Congreso Internacional de Matemáticos. Berkeley, California, EE.UU.
Izhikevich EM (2006) Explosión. Scholarpedia , 1(3):1300