生物学
脳の準安定性
計算神経科学の分野では、 準安定性の理論は、人間の脳がいくつかの機能部分を統合し、協調的かつ協調的に神経振動を生成し、意識的活動の基礎を提供する能力を指します。
準安定性は、信号（振動波など）が自然な平衡状態から外れた状態が長期間続く状態であり、一見ランダムな環境の手がかりから意味を成す脳の能力を説明する原理です。過去25年間、コンピューターが脳の活動をモデル化する方法の進歩により、準安定性と非線形ダイナミクスの基礎となるフレームワークへの関心が高まっています。
概要
EEGは、頭蓋骨の表面で観察できる脳の総電気的活動を測定します。準安定理論では、EEG出力は特定の周波数で相互に相関する識別可能なパターンを持つと説明できる振動を生成します。神経回路網の各ニューロンは通常、動的な振動波形を出力しますが、カオス波形を出力することもできます。ニューロンを相互に接続することにより、ニューロンがニューラルネットワークに統合されると、各ニューロンによって生成される動的振動を組み合わせて、高度に予測可能なEEG振動を形成できます。
これらの相関関係と予測可能な脳波振動に寄与する個々のニューロンを特定することにより、科学者はどの皮質ドメインが並行して処理され、どの神経回路網が絡み合っているかを判断できます。多くの場合、準安定性とは、脳の遠位部が互いに相互作用して環境刺激に反応する場合を指します。
準安定の周波数領域
意識的思考の根底にある脳ダイナミクスの不可欠な一面は、一見ノイズの多い信号またはカオス的な信号を予測可能な振動パターンに変換する脳の能力であることが示唆されています。
ニューラルネットワークのEEG振動では、隣接する波形周波数は線形スケールではなく対数スケールで相関します。結果として、振動帯域の平均周波数は、それらの平均周波数の線形性に従って互いにリンクすることはできません。代わりに、不安定な位相同期と安定した位相同期の間の一定の遷移状態で、隣接する位相シフトと結合する能力に従って、位相遷移がリンクされます。この位相同期は、ニューラルネットワークの準安定動作の基礎を形成します。
準安定動作は、 1 / fレジームとして知られる高周波領域で発生します。このレジームは、ノイズの多い信号（ピンクノイズとも呼ばれます）が誘導される環境を表します。特定の帯域幅で信号が出力する電力量（電力スペクトル密度）は、周波数に反比例します。
1 / fレジームでのノイズは、多くの生物学的システム（ECG波形の心拍の出力など）で見られますが、神経回路網の位相同期のユニークな目的に役立ちます。 1 / fレジームでは、ランダムな信号を識別可能な予測可能な振動波形にシフトできるため、脳は弱いまたはカオス的な環境信号に対する意識的な応答に必要な重大な状態にあります。多くの場合、一時的ですが、これらの波形は、環境刺激に対する意識的な応答と考えられるものに寄与するのに十分な長さの安定した形で存在します。
準安定性の理論
振動活動と協調ダイナミクス
動的システムモデルは、不安定なフェーズと安定なフェーズの間で互いに通信する統合されたニューラルシステムで構成されるネットワークを表し、準安定性の理解を支えるますます一般的な理論になりました。調整ダイナミクスは、環境刺激とエフェクターの結合を支配する数式とパラダイムを記述することにより、この動的システムモデルの基礎を形成します。
協調ダイナミクスとHaken-Kelso-Bunz（HKB）モデルの歴史いわゆるHKBモデルは、脳内の協調ダイナミクスを記述するための最も古くから尊敬されている理論の1つです。このモデルでは、ニューラルネットワークの形成は自己組織化として部分的に説明できます。個々のニューロンと小さなニューロンシステムは、局所刺激に適応または応答するか、分娩を分けて機能に特化するように集合および調整します。
過去20年間で、HKBモデルは、個々のニューロンの協調運動と行動を大規模なエンドツーエンドニューラルネットワークに説明するための広く受け入れられた理論になりました。もともとこのモデルは、指の動きで観察される自発的な遷移が一連の同相および異相の動きとして記述できるシステムを記述していました。
1980年代半ばのHKBモデル実験では、被験者は2つの方向のモードで各手に1本の指を振るように求められました。 ; 2つ目は同相として知られ、両方の指が一緒になって身体の正中線に近づいたり遠ざかったりします。調整のダイナミクスを示すために、被験者は、指ができるだけ速く動くまで、速度を上げながら指を位相をずらすように求められました。動きがその臨界速度に近づくと、被験者の指は、位相がずれた（風防ガラスのような）動きから位相が合った（正中線の動きに向かって）動きます。
HKBモデルは、いくつかの複雑な数学的記述子によっても解明されていますが、自己組織化された臨界状態の直前に同期するように見える一見独立したシステムを記述するための比較的単純ですが強力な方法です。
認知協調ダイナミクスの進化過去10年間で、HKBモデルは高度な数学モデルとスーパーコンピューターベースの計算と調整され、初歩的な協調ダイナミクスが学習や記憶などの高次プロセスにリンクされました。
従来の脳波は、脳のさまざまな部分間の協調を調査するのに依然として有用です。 40 Hzのガンマ波活動は、動的にモデル化される脳の能力の顕著な例であり、協調ダイナミクスの一般的な例です。これらおよびその他の振動の継続的な研究により、重要な結論が導き出されました。共通の信号位相が異なる振幅を持つ波を分析すると、これらの異なる信号が相乗機能を果たす可能性につながります。
これらの波のいくつかの異常な特性：それらは事実上同時であり、非常に短い開始遅延を持ちます。これは、シナプス伝導が許容するよりも速く動作することを意味します。そして、それらの認識可能なパターンは、ランダム性の期間によって時々中断されます。後者の特異性は、神経サブシステム間の相互作用と遷移を仮定するための基礎として機能しています。皮質の領域の活性化および非活性化の分析により、依存性と相互依存性の間の動的なシフトが示され、協調した動的システムの機能としての脳の準安定性の性質が反映されています。
fMRI、大規模電極アレイ、およびMEGは、協調ダイナミクスの視覚的確認を提供することにより、EEGに見られるパターンを拡張します。 MEGは、時空間特性評価においてEEGよりも改善されており、研究者は環境の手がかりで脳の特定の部分を刺激し、全体的な脳モデルで反応を観察することができます。さらに、MEGの応答時間は約1ミリ秒であり、環境の手がかりや意識的なタスクに応じて、脳の選択した部分のアクティブなオン/オフをほぼリアルタイムで調査できます。
社会的協調のダイナミクスとファイ複合体協調ダイナミクスの発展分野には、社会協調の理論が含まれます。これは、DCを、特定の相互作用のパターンに従って複雑な社会的手がかりの通常の人間の発達に関連付けることを試みます。この研究の目的は、人間の社会的相互作用がニューラルネットワークの準安定性によってどのように媒介されるかを理解することです。 fMRIとEEGは、実験的研究における社会的手がかりに対する視床皮質反応のマッピングに特に有用です。
JAスコットケルソとフロリダアトランティック大学の仲間の研究者によって、phi複合体と呼ばれる新しい理論が開発され、社会的協調ダイナミクスの理論に実験結果が提供されました。ケルソの実験では、2人の被験者が不透明な障壁で隔てられ、指を振るように頼まれました。その後、バリアが取り除かれ、被験者はあたかも変化が起きていないかのように指を振るように指示されました。短い期間の後、2人の被験者の動きは時々調整され同期されました（しかし、他の時間は非同期であり続けました）。脳波と意識的な社会的相互作用の間のリンクは、10 Hzの範囲で動作するいくつかの脳リズムの1つであるPhiとして説明されています。 Phiは2つのコンポーネントで構成されています。1つは孤独な行動を好み、もう1つはインタラクティブな（対人）行動を好みます。ファイのさらなる分析は、統合失調症などの変性疾患の社会的および対人的意味を明らかにする可能性があります。または、アルファおよびオメガ雄のダイナミクス、または緊急事態で人々が個人的責任を拡散する方法を説明する一般的なバイスタンダー効果などの一般的な社会的関係への洞察を提供する可能性があります存在する他の個人の数に応じて。
ダイナミックコア
準安定性の2番目の理論には、いわゆるダイナミックコアが含まれます 。これは、意識の統合の中心と考えられる視床皮質領域を大まかに記述する用語です。動的コア仮説（DCH）は、この領域の刺激中に相互接続されたニューロンネットワークの使用と使用停止を反映しています。 65,000個のスパイクニューロンのコンピューターモデルは、皮質と視床に存在するニューロングループが同期振動の形で相互作用することを示しています。異なるニューロングループ間の相互作用は、動的なコアを形成し、意識的経験の性質を説明するのに役立ちます。 DCHの重要な特徴は、神経統合と非統合の間の移行について二者択一的に考えるのではなく（つまり、2つがどちらか一方であり、間に介在しない）、動的コアの準安定性が可能になることです統合の連続。
神経ダーウィニズム動的コアと意識的思考を統合するために使用される1つの理論には、ニューラルダーウィニズムとして知られる開発コンセプトが含まれます。このモデルでは、視床皮質領域の準安定相互作用により、再入力（結合された信号遅延による脳の遠い部分の信号間の全体的な相互関係と相互作用を説明する現象）による選択主義のプロセスが発生します。神経選択性には、出生前および出生後に発生するメカノケミカルイベントが含まれ、それにより、ニューロンの接続は環境の経験に影響されます。ダイナミックコアに関連するシナプス信号の変更は、DCHの詳細な説明を提供します。
DCHの証拠が増えているにもかかわらず、動的なコアの動作をモデル化および予測するための数学的構造を生成する機能の進歩は遅かった。ニューロン信号をカオスおよび非線形としてグラフ化するように設計された確率的プロセスの継続的な開発により、カオス環境信号がどのように結合して動的コアの神経成長または協調の選択性を高めるかを分析するためのアルゴリズムの基礎が提供されました。
グローバルワークスペース仮説
グローバルワークスペース仮説は、準安定性を解明する別の理論であり、1983年以来何らかの形で存在しています。この仮説は、再入現象、脳の複数の部分によって同時に使用されるルーチンまたはプロセスの能力にも焦点を当てています。 DCHモデルとグローバルニューロンワークスペース（GNW）モデルは両方とも再入を必要としますが、GNWモデルは脳の遠い部分と長距離信号の流れの間の再入可能な接続性について詳しく説明します。ワークスペースニューロンは解剖学的に似ていますが、互いに空間的に分離されています。
GNWの興味深い側面の1つは、信号が移動する十分な強度と長さで、小さな開始信号を合成して、重要なスパイク誘発状態の「点火」を活性化できることです。このアイデアは、山の斜面にいるスキーヤーに似ています。スキーヤーは、自分のスキーで数ブロックの氷を破壊することにより、後流で巨大な雪崩を開始します。回路のような増幅理論を証明するために、研究により、長距離接続で病変を誘発すると統合モデルのパフォーマンスが損なわれることが示されています。
グローバルワークスペースの仮説を実証する一般的な実験では、被験者に一連のバックワードマスクされた視覚的単語を表示します（たとえば、 「犬は静かに眠る」は「ylteiuq speels god eht」と表示されます）。これらの単語の翻訳」。 fMRIは、皮質の単語認識部分で活動を検出しただけでなく、さらに頭頂および前頭前野で活動が検出されることがよくあります。ほとんどすべての実験で、言葉とオーディションのタスクでの意識的な入力は、同じ無意識の入力よりも脳の統合された部分のはるかに広い使用を示しています。実験結果における脳のさまざまな領域間の広い分布と一定の信号伝達は、ニューラルワークスペースの仮説を証明しようとする一般的な方法です。グローバルワークスペースの領域での意識的および無意識的なタスクの検討の正確な相関関係を決定するために、さらに研究が行われています。
脳の精神の運用上の建築理論
ニューロサイエンスではしばらくの間、準安定性の概念が存在していましたが、さまざまな複雑さの脳手術のコンテキストにおける準安定性の特定の解釈は、アンドリューとアレクサンダー・フィンゲルクルトによって脳の精神機能の操作的建築学のモデル内で開発されました。準安定性は、基本的に、グローバルな統合的傾向と局所的分離傾向が脳内でどのように共存するかの理論です。オペレーショナルアーキテクニクスは、脳機能の準安定体制では、脳の個々の部分が協調活動の傾向を示すと同時に自律的に機能する傾向を示すという事実に基づいています。 Operational Architectonicsに従って、分散ニューロンアセンブリによって生成される同期化された操作は、準安定な時空間パターンを構成します。ニューロンアセンブリ間のアクティビティの本質的な違いは十分に大きいため、それぞれが独自の仕事（操作）を行いますが、複雑な脳の操作を実現するために一緒に調整される傾向は維持されます。
メタスタビリティの未来
従来の社会的機能に対する準安定相互作用の影響を調査する研究に加えて、多くの研究は、アルツハイマー病、パーキンソン病、脳卒中などの衰弱性疾患の進行における協調動的システムとグローバルワークスペースの役割の決定に焦点を当てる可能性が高い統合失調症。間違いなく、MEGやfMRIなどの時空間イメージング技術は、EEG出力の分析からすでに収集された結果について詳しく説明します。
TBI症例の数が戦争関連の負傷から増加しているため、協調的力学系に対する外傷性または半外傷性脳損傷（TBI）の影響に対する関心が過去5年間に高まっています。
