ABSTRACT:
Massive synaptic pruning following over-growth is a general feature of mammalian brain maturation. Pruning starts near time of birth and is completed by time of sexual maturation. Trigger signals able to induce synaptic pruning could be related to dynamic functions that depend on the timing of action potentials. Spike-timing-dependent synaptic plasticity (STDP) is a change in the synaptic strength based on the ordering of pre- and postsynaptic spikes. The relation between synaptic efficacy and synaptic pruning suggests that the weak synapses may be modified and removed through competitive "learning" rules. This plasticity rule might produce the strengthening of the connections among neurons that belong to cell assemblies characterized by recurrent patterns of firing. Conversely, the connections that are not recurrently activated might decrease in efficiency and eventually be eliminated.
The main goal of our study is to determine whether or not, and under which conditions, such cell assemblies may emerge out of a locally connected random network of integrate-and-fire units distributed on a 2D lattice receiving background noise and content-related input organized in both temporal and spatial dimensions. The originality of our study stands on the relatively large size of the network, 10,000 units, the duration of the experiment, 10E6 time units (one time unit corresponding to the duration of a spike), and the application of an original bio-inspired STDP modification rule compatible with hardware implementation.
A first batch of experiments was performed to test that the randomly generated connectivity and the STDP-driven pruning did not show any spurious bias in absence of stimulation. Among other things, a scale factor was approximated to compensate for the network size on the ac¬tivity. Networks were then stimulated with the spatiotemporal patterns. The analysis of the connections remaining at the end of the simulations, as well as the analysis of the time series resulting from the interconnected units activity, suggest that feed-forward circuits emerge from the initially randomly connected networks by pruning.
RESUME:
L'élagage massif des synapses après une croissance excessive est une phase normale de la ma¬turation du cerveau des mammifères. L'élagage commence peu avant la naissance et est complété avant l'âge de la maturité sexuelle. Les facteurs déclenchants capables d'induire l'élagage des synapses pourraient être liés à des processus dynamiques qui dépendent de la temporalité rela¬tive des potentiels d'actions. La plasticité synaptique à modulation temporelle relative (STDP) correspond à un changement de la force synaptique basé sur l'ordre des décharges pré- et post- synaptiques. La relation entre l'efficacité synaptique et l'élagage des synapses suggère que les synapses les plus faibles pourraient être modifiées et retirées au moyen d'une règle "d'appren¬tissage" faisant intervenir une compétition. Cette règle de plasticité pourrait produire le ren¬forcement des connexions parmi les neurones qui appartiennent à une assemblée de cellules caractérisée par des motifs de décharge récurrents. A l'inverse, les connexions qui ne sont pas activées de façon récurrente pourraient voir leur efficacité diminuée et être finalement éliminées.
Le but principal de notre travail est de déterminer s'il serait possible, et dans quelles conditions, que de telles assemblées de cellules émergent d'un réseau d'unités integrate-and¬-fire connectées aléatoirement et distribuées à la surface d'une grille bidimensionnelle recevant à la fois du bruit et des entrées organisées dans les dimensions temporelle et spatiale. L'originalité de notre étude tient dans la taille relativement grande du réseau, 10'000 unités, dans la durée des simulations, 1 million d'unités de temps (une unité de temps correspondant à une milliseconde), et dans l'utilisation d'une règle STDP originale compatible avec une implémentation matérielle.
Une première série d'expériences a été effectuée pour tester que la connectivité produite aléatoirement et que l'élagage dirigé par STDP ne produisaient pas de biais en absence de stimu¬lation extérieure. Entre autres choses, un facteur d'échelle a pu être approximé pour compenser l'effet de la variation de la taille du réseau sur son activité. Les réseaux ont ensuite été stimulés avec des motifs spatiotemporels. L'analyse des connexions se maintenant à la fin des simulations, ainsi que l'analyse des séries temporelles résultantes de l'activité des neurones, suggèrent que des circuits feed-forward émergent par l'élagage des réseaux initialement connectés au hasard.