《Nature Communications》：Iso-orientation bias of layer 2/3 connections unifies spontaneous, visually and optogenetically driven V1 dynamics
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本研究针对初级视觉皮层(V1)如何通过共享神经环路基础产生自发活动、视觉驱动和光遗传驱动等多种动态机制这一核心问题，通过构建大规模脉冲神经网络模型，首次证实第2/3层中等程度同朝向偏好(long-range iso-orientation bias)的长程连接是统一解释自发传播波功能特异性传播、模块化自发活动及模式化光遗传刺激响应的关键机制，为理解大脑皮层信息整合提供了全新框架。
当我们闭上眼睛，大脑的视觉皮层并未完全休息，而是持续产生着复杂的自发活动模式。这些自发活动不仅以传播波的形式在皮层表面扩散，其模式还与视觉处理的功能图谱密切相关。更令人惊奇的是，当研究人员用光遗传技术刺激视觉皮层时，引发的活动模式与自发活动高度相似。这些现象表明，大脑可能使用同一套神经环路基础来处理内源性和外源性信息。然而，一个关键科学问题一直悬而未决：视觉皮层(V1)的共享神经基质如何支持这种跨多种动态机制的空间视觉信息整合？
长期以来，研究人员面临一个核心挑战：如何解释V1区在自发活动、视觉刺激响应和光遗传刺激这三种不同驱动状态下表现出的高度一致性动态特征。虽然已有研究分别探讨了这些现象，但缺乏一个统一的理论框架能够同时解释所有这些观察结果。特别是，第2/3层的长程水平连接被认为在皮层信息整合中起关键作用，但其具体贡献机制尚不明确。
在这一背景下，来自查理大学的研究团队Tibor Rozsa、Rémy Cagnol和Ján Antolik在《Nature Communications》上发表了他们的最新研究成果。他们开发了一个全面的计算模型，首次证明第2/3层中等程度的同朝向偏好连接能够统一解释成人V1的多种动态现象。
研究人员基于先前的工作构建了一个包含12.5万个兴奋性神经元和3.125万个抑制性神经元的双层V1模型，模拟5×5 mm2的皮层区域。模型包含层4和层2/3，采用自适应指数积分发放模型模拟神经元动力学。关键技术方法包括：大规模脉冲神经网络模拟、合成局部场电位(LFP)和钙成像信号生成、广义相位分析、尖峰触发LFP分析、自组织映射重建功能图谱，以及整合光遗传刺激的脑机接口模型。
自发传播波展现同朝向偏好的传播
研究首先证实模型能产生自发传播波(STW)，其传播特性与多种物种的实验数据一致。通过尖峰触发LFP分析，研究发现波传播明显偏向于同朝向功能区，而这种偏向性完全依赖于第2/3层长程连接的功能特异性。当去除这种同朝向偏好后，功能特异性传播消失。此外，模型预测层4的波传播速度更慢且无朝向偏好，这与该层缺乏长程功能特异性连接的解剖事实一致。
皮层连接的功能特异性决定自发活动的相关结构
模型成功重现了兴奋性和抑制性神经元活动相关图(CM)的高度相似性，以及这些相关图与朝向偏好图的高度对应。通过自组织映射，研究证明可以从自发活动相关图中完全重建出朝向偏好图。定量比较显示，模型在多种指标上与年轻雪貂数据高度匹配，包括相关图相似性、长程相关性和相关波长等。去除第2/3层连接的功能偏好后，自发活动与朝向图的对齐度降至随机水平。
同朝向偏好的第2/3层连接增强与朝向图一致的光遗传刺激响应
在光遗传刺激方面，模型重现了全视野均匀刺激引发的活动模式与自发活动相关图高度相似的现象。更重要的是，当使用与自发活动相关图一致的内源性刺激模式时，引发的响应显著强于统计匹配但功能不对齐的替代刺激模式。这种增强效应同样依赖于第2/3层的功能特异性连接。模型还重现了成年猕猴中观察到的现象：同时进行视觉和光遗传刺激时，同朝向区域活动增强而正交朝向区域活动抑制。
活动在朝向域的分布揭示网络锐化机制
通过分析活动在朝向域的分布(DAOD)，研究发现光遗传刺激引发的群体活动比刺激模式本身在朝向域上更加锐化，表现为更低的香农熵。这种锐化效应与发放率呈负相关，表明确实存在一种"软赢家通吃"动力学，通过网络回环放大主导朝向的活动。
光遗传刺激半径与皮层响应的非线性关系
研究还发现了一个反直觉现象：随着刺激半径增大，周围皮层兴奋性神经元的活动先增后减，呈现非单调性，而抑制性活动则单调增加。这种非线性效应源于刺激区域覆盖的朝向范围扩大，逐渐削弱了同朝向回环增强机制。这一预测为实验验证提供了明确标靶。
参数探索揭示关键机制
系统的参数分析表明，降低丘脑皮层输入强度或增加第2/3层兴奋性连接的功能偏好性会增强传播偏向和相关图与朝向图的对齐度，而增加兴奋性到抑制性连接强度则产生相反效果，进一步证实了功能特异性连接的核心作用。
研究结论强调，第2/3层中等程度的同朝向偏好长程连接是统一多种V1动态现象的关键机制。这一发现将之前分散的实验观察整合为连贯的理论框架，推进了对成人V1动力学的整体理解。模型还提出了多个可检验的预测，包括层4中更慢且各向同性的波传播，以及光遗传刺激响应随刺激盘尺寸增加的非单调性等。
这项研究的创新之处在于首次在同一模型中重现了包括自发波功能特异性传播、兴奋抑制相关图相似性、模块化光遗传响应等广泛现象，为理解皮层信息整合提供了全新视角。尽管模型在跨物种数据整合和缺少高层反馈等方面存在局限，但它为未来探索不同皮层驱动机制间的相互作用奠定了坚实基础，对类脑计算和神经修复技术发展具有重要启示。
