Die Netzwerkstruktur des zerebralen Kortex formt die funktionale Konnektivität über multiple Zeitmaßstäbe

Die neuronalen Dynamiken, die im zerebralen Kortex stattfinden, zeigen komplexe räumliche und zeitliche Muster, selbst in Abwesenheit externer Eingaben. Hier verwenden wir einen rechnerischen Ansatz, um zu versuchen, diese Merkmale der spontanen kortikalen Dynamik mit der zugrunde liegenden anatomischen Konnektivität in Verbindung zu bringen. Durch die Simulation nichtlinearer neuronaler Dynamiken auf einem Netzwerk, das die großflächigen interregionalen Verbindungen des Makaken-Neokortex erfasst, und durch die Anwendung informationstheoretischer Maße zur Identifizierung funktionaler Netzwerke stellen wir Struktur-Funktions-Beziehungen über mehrere zeitliche Skalen fest. Funktionale Netzwerke, die aus langen Zeitfenstern neuronaler Aktivität (Minuten) rekonstruiert wurden, überlappen sich größtenteils mit dem zugrunde liegenden strukturellen Netzwerk. Infolgedessen entsprechen Knoten in diesen langfristigen funktionalen Netzwerken strukturellen Knoten. Im Gegensatz dazu werden signifikante Schwankungen in der funktionalen Topologie über die Sequenz der aus aufeinanderfolgenden kürzeren (Sekunden) Zeitfenster rekonstruierten Netzwerke beobachtet. Die funktionale Zentralität einzelner Knoten variiert im Laufe der Zeit, während sich die interregionale Kopplung verschiebt. Darüber hinaus sind die transienten Kopplungen zwischen den Hirnregionen auf eine Weise koordiniert, die das Vorhandensein von zwei anti-korrelierten Clustern zeigt. Diese Cluster sind über präfrontalen und parietalen Regionen verbunden, die Knoten im zugrunde liegenden strukturellen Netzwerk sind. Auf einer noch schnelleren Zeitskala (Hunderte von Millisekunden) erkennen wir einzelne Episoden der interregionalen Phasenbindung und stellen fest, dass langsame Variationen in der Statistik dieser transienten Episoden, die von der zugrunde liegenden anatomischen Struktur abhängen, die Transferentropie der funktionalen Konnektivität und simulierte Muster der blutsauerstoffabhängigen Korrelation bewirken, die auf langsameren Zeitskalen beobachtet werden.