Decomposing Neural Synchrony: Toward an Explanation for Near-Zero Phase-Lag in Cortical Oscillatory Networks

Background: Synchronized oscillation in cortical networks has been suggested as a mechanism for diverse functions ranging from perceptual binding to memory formation to sensorimotor integration. Concomitant with synchronization is the occurrence of near-zero phase-lag often observed between network components. Recent theories have considered the importance of this phenomenon in establishing an effective communication framework among neuronal ensembles. Methodology/Principal Findings: Two factors, among possibly others, can be hypothesized to contribute to the near-zero phase-lag relationship: (1) positively correlated common input with no significant relative time delay and (2) bidirectional interaction. Thus far, no empirical test of these hypotheses has been possible for lack of means to tease apart the specific causes underlying the observed synchrony. In this work simulation examples were first used to illustrate the ideas. A quantitative method that decomposes the statistical interdependence between two cortical areas into a feed-forward, a feed-back and a common-input component was then introduced and applied to test the hypotheses on multichannel local field potential recordings from two behaving monkeys. Conclusion/Significance: The near-zero phase-lag phenomenon is important in the study of large-scale oscillatory networks. A rigorous mathematical theorem is used for the first time to empirically examine the factors that contribute to this phenomenon. Given the critical role that oscillatory activity is likely to play in the regulation of biological processes at al

Developing multidimensional metrics for evaluating paediatric neurodevelopmental disorders

Healthy brain functioning depends on efficient communication of information between brain regions, forming complex networks. By quantifying synchronisation between brain regions, a functionally connected brain network can be articulated. In neurodevelopmental disorders, where diagnosis is based on measures of behaviour and tasks, a measure of the underlying biological mechanisms holds promise as a potential clinical tool. Graph theory provides a tool for investigating the neural correlates of neuropsychiatric disorders, where there is disruption of efficient communication within and between brain networks. This research aimed to use recent conceptualisation of graph theory, along with measures of behaviour and cognitive functioning, to increase understanding of the neurobiological risk factors of atypical development. Using magnetoencephalography to investigate frequency-specific temporal dynamics at rest, the research aimed to identify potential biological markers derived from sensor-level whole-brain functional connectivity. Whilst graph theory has proved valuable for insight into network efficiency, its application is hampered by two limitations. First, its measures have hardly been validated in MEG studies, and second, graph measures have been shown to depend on methodological assumptions that restrict direct network comparisons. The first experimental study (Chapter 3) addressed the first limitation by examining the reproducibility of graph-based functional connectivity and network parameters in healthy adult volunteers. Subsequent chapters addressed the second limitation through adapted minimum spanning tree (a network analysis approach that allows for unbiased group comparisons) along with graph network tools that had been shown in Chapter 3 to be highly reproducible. Network topologies were modelled in healthy development (Chapter 4), and atypical neurodevelopment (Chapters 5 and 6). The results provided support to the proposition that measures of network organisation, derived from sensor-space MEG data, offer insights helping to unravel the biological basis of typical brain maturation and neurodevelopmental conditions, with the possibility of future clinical utility

Identificación de las subpoblaciones neuronales aferentes responsables del EEG hipocámpico mediante descomposición ciega de fuentes

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Biología Molecular. Fecha de lectura: 29-06-2016Esta tesis tiene embargado el acceso al texto completo hasta el 29-12-2017El estudio de la actividad del Sistema Nervioso requiere una elección adecuada de las variables que reflejen el procesamiento de la información contenida en los distintos estímulos que recibe. Quizás, la variable más idónea, por su precisión temporal y espacial, sea la señal eléctrica denominada potencial de campo local o LFP (por sus siglas en inglés: Local field potential). El LFP refleja la actividad instantánea de las distintas poblaciones neuronales, permitiendo así la monitorización de complejos procesos computacionales entre distintas áreas del cerebro. No obstante, la propia naturaleza mixta del LFP hace su estudio realmente arduo. Además, existen otros aspectos que dificultan su interpretación, relacionados con la falta de una línea base en las fluctuaciones de la señal eléctrica registrada y con diversos factores locales por los que una misma población produce distintos LFPs en diferentes regiones diana. Buena parte de esta Memoria persigue, de hecho, solventar algunas de estas dificultades y permitir una interpretación biofísica rigurosa del LFP. Nos hemos centrado fundamentalmente en la actividad de la región de CA3 del hipocampo, incluyendo sus conexiones con diversas estructuras. Los objetivos principales fueron (1) el desarrollo de un método para recuperar la línea base de oscilaciones del LFP y determinar su polaridad real, (2) el estudio de los factores implicados en la diversidad de LFPs generados por CA3 en distintas regiones y, (3) por último, el estudio del funcionamiento del circuito CA3- CA1 como estructura bilateral. Para ello hemos realizado registros eléctricos intracerebrales en ratas anestesiadas por un lado, y en paralelo, hemos realizado modelos matemáticos que simulan la generación de LFPs en distintas poblaciones neuronales. Para extraer la actividad específica de las distintas aferencias de CA3 a sus regiones diana aplicamos una técnica de separación ciega de fuentes denominada análisis de componentes independientes. Además, combinamos los análisis con la inyección local de determinados fármacos, lo que nos permitió manipular la actividad específica de determinadas poblaciones neuronales. El desarrollo de un método apropiado (consistente en el uso combinado de fármacos y análisis de componentes independientes) para determinar la línea base de oscilaciones del LFP nos ha permitido estudiar el LFP específico generado por CA3 en distintas regiones. Hemos observado que la aferencia sináptica contralateral de CA3 a las células piramidales de CA1 produce un LFP despreciable, siendo mayoritaria la contribución de la aferencia ipsilateral. El caso del LFP producido en el Sepum Lateral también tiene una amplitud mínima. También hemos observado que el LFP de CA1 producido por la entrada de CA3 se ve afectado por conducción por volumen desde otras regiones así como por la coactivación de interneuronas locales. Por último, y como aplicación funcional, hemos determinado que las células piramidales de CA1 disparan preferentemente cuando la actividad de las regiones de CA3 de ambos hemisferios es sincrónica y que dicha sincronía es dependiente de la conexión interhemisférica a través de la comisura ventral hipocampal