ЖУРНАЛ ВЫСШЕЙ НЕРВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, 2015, том 65, № 2, с. 230-239
ФИЗИОЛОГИЯ ПОВЕДЕНИЯ; ^^^^^^^^^^^^ ОБУЧЕНИЕ И ПАМЯТЬ
УДК 612.812.6
ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ МЕДИАЛЬНОЙ ПРЕФРОНТАЛЬНОЙ КОРЫ, ВЕНТРАЛЬНОГО ГИППОКАМПА И БАЗОЛАТЕРАЛЬНОЙ МИНДАЛИНЫ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ УСЛОВНОГО РЕФЛЕКСА ИЗБЕГАНИЯ
© 2015 г. А. Н. Серков, В. В. Серкова, В. И. Майоров
Кафедра высшей нервной деятельности МГУ имени М.В. Ломоносова e-mail: a@neurobiology.ru Поступила в редакцию 30.01.2014 г. Принята в печать 22.12.2014 г.
Исследовалось взаимодействие медиальной префронтальной коры, вентрального гиппокампа и базолатеральной миндалины при выполнении условного рефлекса избегания. В престимуль-ный период регистрировалась медленная дельта-активность 1—4 Гц с источником, в смысле критерия "Granger causality", в префронтальной коре и синхронизированный между структурами тета-ритм 6—8 Гц с источником в гиппокаме. Условный рефлекс избегания сопровождался вспышкой высокочастотного синхронизированного тета-ритма (8—11 Гц) и исчезновением дельта-активности при переходе в безопасный отсек камеры. Во всех структурах наблюдалась кросс-частотная фазово-амплитудная модуляция амплитуды огибающей гамма-активности (в диапазоне от -30 до -120 Гц) со стороны дельта- и тета-ритма. Выработка и упрочение условного рефлекса сопровождались усилением мощности и межструктурной синхронизации тета-ритма во время условного рефлекса, но не в межсигнальный период.
Ключевые слова: условный рефлекс избегания, гиппокамп, префронтальная кора, миндалина, дельта-ритм, тета-ритм, гамма-ритм, когерентность, фазовая синхронизация, кросс-частотная фазово-амплитудная модуляция, критерий Грэнджера.
The Interaction of the Medial Prefrontal Cortex, Ventral Hippocampus and Basolateral Amygdala in the Course of Performance of Conditioned Avoidance Reflex
A. N. Serkov, V. V. Serkova, V. I. Maiorov
Department of Higher Nervous Activity Lomonosov Moscow State University e-mail: a@neurobiology.ru
The interaction (synchronization) of activity of the medial prefrontal cortex, hippocampus and basolateral amygdala have been studied in the course of performance of conditioned avoidance reflex. The pre-stimulus expectation period was characterized by low-frequency delta-activity (1—4 Hz) with the source (according to criteria of Granger causality) in the prefrontal cortex and also by synchronized theta-rhythm (6—8 Hz) in the hippocampus. The performance of conditioned avoidance reflex was characterized by generation of high-frequency synchronized theta-rhythm (8—11 Hz) simultaneously with delta-activity elimination. The phase of delta- (theta-) activity modulates the envelope of gamma-rhythm (~30—120 Hz) in each of the structures. The elaboration and strengthening of conditioned reflex leads to concurrent theta power and synchronization growth in relation to reflex performance, but not during the prestimulus expectation period.
Keywords: conditioned avoidance reflex, hippocampus, prefrontal cortex, amygdala, delta-rhythm, theta-rhythm, gamma—rhythm, coherence, phase synchronization, cross-frequency phase amplitude modulation, Granger causality.
DOI: 10.7868/S0044467715020148
В предсказуемо-угрожающей ситуации инструментальный условный рефлекс избегания является альтернативой условному рефлексу замирания и конкурирует с ним за выход в поведение. Какому выходу отдать предпочтение решается путем взаимодействия между гиппокампом, базолатеральной миндалиной, медиальной префронтальной корой и рядом других центральных структур, основанного на синхронизации активности нейронов и фокальных потенциалов [Adhikari etal., 2010; Lesting et al., 2013; Moscarello, LeDoux, 2013; Sierra-Mercado et al., 2011]. За последнее десятилетие предложен ряд новых методов анализа фазовой синхронизации [Lachaux et al., 1999] и фазовой задержки [Stam et al., 2007; Vinck et al., 2011], амплитудной корреляции [Кулаичев, 2009; Adhikari etal., 2010], кросс-частотной когерентности и фазово-амлитудной модуляции [Tort et al., 2010], причинной зависимости (связанности) ("causal connectivity") [Seth, 2010]. Целью работы было исследование межструктурного взаимодействия в разных частотно-временных диапазонах разными методами при воспроизведении условного рефлекса избегания.
МЕТОДИКА
Опыты проведены на 8 взрослых крысах-самцах линии Вистар массой 300—450 г, полученных из питомника "Пущино". Во время содержания животные имели неограниченный доступ к корму и воде, при 12 часовом цикле смены освещения. Опыты проводились в соответствии с директивой Евросоюза № 86-609.
Под хлоралгидратным наркозом (350 мг/кг) в медиальную префронтальную кору (AP +3.3; L 0.9; H 4.5, координаты относительно брегмы [Paxinos, Watson, 2009]), базо-латеральную миндалину (AP —3; L 5; H 8.5) и вентральный гиппокамп (AP —6.4; L 5.5; H 5.5) устанавливали монополярные нихромовые электроды диаметром 200 мкм. В качестве земляного и референтного электродов использовали стальные винты диаметром 0.8 мм, вкрученные в затылочную кость над мозжечком.
Опыты начинали через одну—две недели после операции. Во время опыта животные находились в камере размером 60 х 60 х 30 см, разделенной на два отсека перегородкой с две-
рью. Опасный отсек — затемненный с полом из металлических прутьев (диаметр 0.5 см, расстояние между прутьями 2.5 см), через которые подавался "бегущий" электрический ток. Безопасный отсек — светлый, с твердым полом, покрытым фильтровальной бумагой. Животное обучалось открывать дверь и перебегать из опасного отсека в безопасный во время действия условного сигнала (звук 8 кГц, 70—80 дБ, 10 с). При отсутствии реакции животное получало электрическое раздражение (1—2 с, 1—2 мА). После успешного избегания, примерно через 2 мин, животное переносили обратно в опасный отсек. Обучение каждой крысы проводили в течение 3 дней по одному опыту, 15—30 испытаний, в день.
Для регистрации ЭЭГ использовали усилители DL-304 ("Нейробиолаб"), коэффициент усиления 3000, полоса пропускания фильтра 0.1—1000 Гц. Сигналы с выходов усилителя оцифровывались с частотой 1 кГц и вводились в компьютер с помощью платы АЦП L-791 ("L-Card").
Для анализа ЭЭГ использовали функции MATLAB, функции из пакетов EEGLAB, GCCA [Seth, 2010] и функции, написанные самостоятельно на языке MATLAB.
Спектральную плотность сигналов оценивали при помощи функции MATLAB pmtm с параметрами по умолчанию.
Частотно-временное представление сигналов получали путем построения спектрограмм на основе кратковременного преобразования Фурье и/или при помощи комплексного вейвлет-преобразования на основе вейвлета Морлета в форме: cmor(x) = (n/)-05exp(2m/^xp(-(x2y/,). Параметры вейвлета Морлета (/ — определяет ширину, /с — центральную частоту вейвлета) — подбирали опытным путем для получения оптимального частотно-временного разрешения. В частности, при ориентации на тета-ритм использовали параметры/, = 12, /с = 1.5—2. Для вычисления кратковременного преобразования Фурье и вейвлет-преобразования использовали функции mystft и mycwt из [Штарк, 2007], адаптированные к условиям экспериментов.
Когерентность между сигналами вычисляли при помощи функции MATLAB mscohere. Усреднение когерентности по множеству реализаций проводили двумя способами — вычисляли функцию когерентности для каждой
отдельной реализации и усредняли полученные значения по всем реализациям; такое вычисление устойчиво к фазовой нестационарности сигналов между реализациями, но теряет во временном разрешении. Вычисление когерентности по набору коротких сегментов данных, взятых из последовательных реализаций, обеспечивает высокое временное разрешение, но чувствительно к фазовой нестационарности между реализациями.
Амплитуда и фаза вносят разный вклад в вычисление когерентности. Фазовая синхронизация необходима и достаточна для получения ненулевой когерентности. Амплитудная корреляция увеличивает значение когерентности, которая уже имеет ненулевое значение благодаря фазовой синхронизации, но сама по себе, недостаточна для поддержания высоких значений когерентности, т.к. независимые фазы сводят когерентность к нулю [Bruns, 2004].
Фазовую синхронизацию вычисляли по формуле: W, t) = K^J; Аф„(/, t) = Фх, „(/, t)— ФУ, „(/, t); фх, „(/, t) и фу, „(/, t) - фазы сигналов "x" и "у", f — частота, t — номер отсчета в пределах сегмента ЭЭГ, n — номер сегмента, |*| — абсолютная величина (модуль) комплексного числа, (• >„ — математическое ожидание, вычисленное по n сегментам [Bruns, 2004; Lachaux et al., 1999]. Значения фазовых углов для вычисления фазовой синхронизации получали из функции комплексного вейвлет-преобразования или из функции MATLAB hilbert, выполняющей преобразование Гилберта по отношению к предварительно выделенному относительно узкополосному сигналу и возвращающей комплексный "аналитический" сигнал, из которого можно получить мгновенные значения фазы и амплитуды (огибающей).
Отсутствие фазовой задержки может указывать на объемное проведение, но индекс фазовой синхронизации и когерентность не зависят от величины фазовой задержки. В отличие от этого, индекс фазовой задержки (Phase Lag Index, [Stam et al., 2007]) может принимать значения от нуля до единицы при всех значения фазового сдвига кроме нуля, где он принимает нулевое значение. Индекс фазовой задержки plif, t) = |(sign(Аф(/, t))>„| рассчитывался исходя из последовательности разностей фаз Аф„(/, t) аналогично индексу
фазовой синхронизации; sign(x < 0) = — 1; sign(x = 0) = 0, sign(x > 0) = 1. Из соображений, связанных с усреднением фазовых задержек по ансамблю реализаций, здесь прибегали к преобразованию диапазона фазовых задержек: Лф > п ^ Лф = Лф — 2п; Лф < —п ^ ^ Лф = Лф + 2п.
Недостаток индекса фазовой задержки — скачки функции при небольших колебаниях задержки вблизи 0. Для преодоления этого недостатка предложена модификация индекса, в которой значения sign(Лф) взвешиваются модулем мнимой части взаимной спектральной плотности (ilm^l) [Nolte et al., 2004; Vmck et al., 2011]: Ф = |(|Im(5'Xy)isign(Im(5'Xy)))i/(iIm(5Xy)i) = = i(lm(5,xy))i/(ilm(5'xy)i). По аналогии с переходом от когерентности к фазовой синхро
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.