论文部分内容阅读
帕金森病(Parkinson’s disease,PD)是一种常见的、慢性神经组织退行性疾病,主要发生于中老年时期,严重影响病人和患者家庭的生活质量。迄今为止,研究者对帕金森病的发病原因以及它的治疗机制还未完全了解,但通常认为,帕金森病主要产生于由皮层(Cortex)-基底核(Basal ganglia,BG)-丘脑(Thalamus)组成的神经回路中。已有研究发现,在PD患者和动物模型中,基底节区内的异常beta节律振荡(13-35Hz)是典型特性。在基底神经核内,兴奋性丘脑底核(Subthalamic nucleus,STN)与抑制性外苍白球(Globus pallidus externus,GPe)相互连接,形成一个负反馈回路,该回路是产生异常beta节律振荡的典型神经回路。在本文中,应用分岔理论和仿真分析方法,在神经群层面阐明STN-GPe反馈回路模型中异常自激beta振荡的产生和抑制机制。已有研究表明,STN-GPe神经回路是帕金森异常beta振荡的起源。仿真分析发现,模型中耦合强度的增加会诱发帕金森振荡的产生,增大振荡频率。STN-GPe模型中存在不同类型的耦合连接,它们在帕金森振荡的产生和频率的调节中是否起着同样的作用还有待进一步明确。此外,已有的研究主要是通过仿真分析,其具体的动力学调节机制还不是很清楚。本文基于分岔理论的研究表明,STN和GPe之间耦合强度的增加会导致帕金森振荡的产生,降低振荡频率,但GPe内部自反馈连接的增加会抑制帕金森振荡的产生,增大振荡频率。另外,GPe自反馈连接在beta振荡产生和频率的调节中还起着切换作用,当GPe的自反馈连接较小时,STN核团在beta振荡的产生中起主要作用;当GPe的自反馈连接较大时,GPe核团在beta振荡的产生中起主要作用。STN神经群参数的增加会降低极限环振荡的频率,而GPe神经群参数的增加会导致极限环振荡频率的增大。在STN-GPe神经回路中,STN和GPe还会接受来自皮层和纹状体的输入,该结构是大脑自身进化的结果。所以,来自皮层和纹状体的输入在帕金森beta振荡的产生和频率的调节中会起到怎样的作用是一个值得探讨的问题。本文通过分岔和仿真研究发现,皮层和纹状体的输入都能抑制模型中异常beta振荡的产生,并抑制由耦合强度增加诱发的beta节律振荡。并且,当这两种输入同时作用于STN-GPe模型时,STN的皮层输入越大,抑制这种振荡所需要的GPe的纹状体输入也就越小,反之亦然。相对于单个皮层或纹状体输入对帕金森振荡的调节作用,双输入更有利于抑制模型中帕金森beta振荡的产生。闭环调控是帕金森振荡深度脑刺激(Deep Brain Stimulation,DBS)非常有前途的一种调控方法。已有研究主要是单闭环调控,但是帕金森振荡双闭环调控的研究还很欠缺,且其具体的动力学调节机制也不是很明确。因此,在本文中,利用STN-GPe神经回路模型,研究了基于比例控制器的帕金森振荡双闭环控制方案。分岔和仿真结果表明,对STN或GPe的闭环调控都能有效地抑制帕金森振荡的产生;并且,双闭环调控优于单闭环调控。本研究中提出的双闭环调控是一种比较新颖的调控方案,为研究异常神经振荡的双闭环控制提供了参考。本文所用的模型、理论方法和研究结果为研究帕金森病的发病和抑制机制提供了依据,也为临床上应用DBS治疗帕金森病提供了一定的参考。