Реакция клеток височной коры ненаркотизированной кошки на звуки человеческого храпа


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

На электрофизиологической установке, созданной Иваном Николаевичем Пигаревым, нам удалось исследовать нейронную активность слуховой коры кошки (локальный потенциал коры, электроэнцефалограмма, импульсация одиночных клеток) в естественном состоянии, регистрируя параллельно важнейшие параметры общего состояния организма (сердцебиение, дыхание, двигательная активность глаз). Рассмотрена импульсная активность одиночных клеток или малых ансамблей нейронов, локализованных в слуховых зонах коры, при воздействии одного сигнала – звука человеческого храпа довольно высокой интенсивности. Значительное число клеток, расположенных в той области слуховой коры, где располагаются клетки с характеристическими частотами в диапазоне 10–14 кГц, отвечали на этот сигнал модуляцией текущей частоты импульсации, хорошо синхронизованной с частотно-временными особенностями храпа. Полученные данные позволяют пересмотреть ряд установившихся постулатов о роли слуховой коры, которые были сформированы на основе экспериментов, проводимых главным образом на наркотизированных объектах.

Об авторах

Н. Г. Бибиков

Акустический институт им. акад. Н.Н. Андреева; Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН

Email: nbibikov1@yandex.ru
117036, Москва, Шверника, 4, Россия; 127051, Москва, Б. Каретный пер., д. 19, стр. 1, Россия

И. Н. Пигарев

Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН

127051, Москва, Б. Каретный пер., д. 19, стр. 1, Россия

Список литературы

  1. Бибиков Н.Г., Грубник О.Н. Улучшение синхронизации импульсной активности слуховых нейронов лягушки с огибающей звука в процессе долговременной адаптации. Сенсорные системы. 1996. Т.10(1). C. 5–18.
  2. Бибиков Н.Г., Низамов С.В., Пигарев И.Н. Нейронные реакции коры мозга кошки на звуки, поступающие с фронтального направления (методические аспекты). Труды всероссийской акустической конференции. СПб. Политех-Пресс. 2020. С. 281–284.
  3. Бибиков Н.Г., Ковальзон В.М. Реакции нейронов ненаркотизированной кошки на человеческий храп. Тезисы Всероссийской научно-практической XIII конференции “Актуальные проблемы сомнологии”. 2022. С. 11. ISBN: 978-5-6045579-8-3.
  4. Мельников А.Ю., Мессерле А.А. Корреляция параметров акустического анализа храпа и степени тяжести синдрома обструктивного апноэ сна. Эффективная фармакотерапия. 2019. Т. 15(44). С. 62–66.
  5. Пигарев И.Н., Бибиков Н.Г., Лиманская А.В., Калмыков В.К. Возможный механизм деструктивного влияния звука храпа на висцеральные системы организма. Тезисы XII Всероссийской научно-практической конференции “Актуальные проблемы сомнологии”. 2020. С. 59-60.
  6. Arshavsky Y.I. Neurons versus networks: the interplay between individual neurons and neural networks in cognitive functions. The Neuroscientist. 2016. V. 23(4). P. 341–355. doi: 10.1177/1073858416670124
  7. Bar-Yosef O., Rotman Y., Nelken I. Responses of neurons in cat primary auditory cortex to bird chirps: effects of temporal and spectral context. J. Neuroscience. 2002. V. 22(19). P. 8619–8632. doi: 10.1523/JNEUROSCI.22-19-08619.2002.
  8. Bibikov N.G. Addition of noise enhanced neural synchrony to amplitude-modulated sounds in the frog’s midbrain. Hear. Research. 2002. V. 173(1). Р. 21-28. doi: 10.1016/s0378-5955(02)00456-2
  9. Bibikov N.G. Functional studies of the primary auditory cortex in the cat. Neuroscience and Behavioral Physiol. 2021. V. 51 (8). P. 1169–1189. doi: 10.1007/s11055-021-01177-0
  10. Bibikov N. G., Pigarev I. N. The main statistical properties of the background activity of cortical neurons in cats during slow-wave sleep. Neuroscience and Behavioral Physiol. 2015. V. 45(2). P. 213-222. doi: 10.1007/s11055-015-0060-5
  11. Bibikov N.G., Makushevich I.V. Dynamics of background and evoked activity of neurons in the auditory cortex of the unanaesthetized cat. In: Kryzhanovsky B., Dunin-Barkowski W., Redko V., Tiumentsev Y. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VI. Neuroinformatics 2022. Studies in Computational Intelligence, Springer. 2023. V. 1064. P. 183-190. doi: 10.1007/978-3-031-19032-2_18
  12. Filipchuk A., Schwenkgrub J., Destexhe A., Bathellier B. Awake perception is associated with dedicated neuronal assemblies in the cerebral cortex. Nature Neuroscience. 2022. V. 25. P. 1327–1338. doi: 10.1038/s41593-022-01168-5.
  13. Gabriel M., Julien C., Salin P.A., Comte J.C. Differential recordings of local field potential: A genuine tool to quantify functional connectivity. PLoS ONE. 2018. V.13(12). e0209001. doi: 10.1371/journal.pone.020900
  14. Gosselin E., Bagur S., Bathellier B. Massive perturbation of sound representations by anesthesia in the auditory brainstem. Science advances. 2024. V. 10 (42). eado2291. doi: 10.1126/sciadv.ado2291
  15. Imig T.J., Bibikov N.G., Pourrier P., Samson F.K. Directionality derived from pinna-cue spectral notches in cat dorsal cochlear nucleus. J. Neurophysiol. 2000. V. 83(2). P. 907–925. doi: 10.1152/jn.2000.83.2.907
  16. Insanally M.N., Carcea I., Field R.E., Rodger C.C., DePasquale B., Rajan K., DeWeese M.R., Albanna B.F., Froemke R.F. Spike-timing-dependent ensemble encoding by non-classically responsive cortical neurons. eLife. 2019. V. 8. e42409. doi: 10.7554/eLife.42409.
  17. Loomba S., Straehle J., Gangadharan V., Heike N., Khalifa A., Motta A., Ju N., Sievers M., Gempt J., Meyer H.S., Helmstaedter M. Connectomic comparison of mouse and human cortex. Science. 2022. V. 377. 6602. eabo0924. DOI: 10.1126/ science.abo0924.
  18. López Espejo M., David S.V. A sparse code for natural sound context in auditory cortex. Curr. Res. Neurobiol. 2024. V. 6. 100118. doi: 10.1016/j.crneur.2023.100118.
  19. McGinley M.J., Vinck M., Reimer J., Batista-Brito R., Zagha E., Cadwell C.R., Tolias A.S., Cardin J.A., McCormick D.A. Waking state: rapid variations modulate neural and behavioral responses. Neuron. 2015. V. 87(6). P. 1143–1161. doi: 10.1016/j.neuron.2015.09.012.
  20. Noda T., Aschauer D.F., Chambers A.R., et al. Representational maps in the brain: concepts, approaches, and applications. Front Cell Neurosci. 2024. V. 18. 1366200. doi: 10.3389/fncel.2024.1366200.
  21. Pigarev I.N., Saalmann Y.B., Vidyasagar T.R. A minimally invasive and reversible system for chronic recordings from multiple brain sites in macaque monkeys. J. Neurosci. Methods 2009. V. 181. P. 151–158. doi: 10.1016/j.jneumeth.2009.04.024
  22. Ponce-Alvarez A. Network mechanisms underlying the regional diversity of variance and time scales of the brain’s spontaneous activity fluctuations. J. Neuroscience. 2025. V.45(10). e1699242024. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1699-24.2024.
  23. Qin L., Wang J.Y., Sato Y. Representations of cat meows and human vowels in the primary auditory cortex of awake cats. J. Neurophysiol. 2008. V. 99. P. 2305–2319. doi: 10.1152/jn.01125.2007.
  24. Shapson-Coe A., Januszewski M., Berger D. R., Pope, A., Wu Y., Blakely T., ... Lichtman J.W. A petavoxel fragment of human cerebral cortex reconstructed at nanoscale resolution. Science. 2024. V. 384(6696). p.eadk4858. doi: 10.1126/science.adk4858
  25. Suga N. Specialization of the auditory system for the processing of bio-sonar information in the frequency domain: Mustached bats. Hearing Research. 2018. V. 361. doi: 10.1016/j.heares.2018.01.012
  26. Weinberger N. M., McKenna T. M. Sensitivity of single neurons in auditory cortex to contour: toward a neurophysiology of music perception. Music Perception: An Interdisciplinary Journal. 1988. V. 5 (4). P. 355–389. doi: 10.2307/40285407

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025