(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認知増強および／または抗てんかん作用を決定するためのシステムであって、
神経組織の同期神経活動を検知する手段であって、該同期神経活動を検知する手段は、微小電極アレイと、脳磁気撮影法と、脳撮影法と、磁気共鳴画像法と、蛍光プローブを用いた画像化とからなる群から選択される、同期神経活動を検知する手段と、
該同期神経活動の伝播を監視する手段であって、該同期神経活動の伝播を監視する手段は、神経活動検知器に接続されたコンピュータである、同期神経活動の伝播を監視する手段と、
該同期神経活動の臨界状態への接近を示すパラメータを決定する手段であって、該臨界状態は、同期神経活動の興奮性伝播および阻害伝播を可能にし、かつ同期神経活動の広範な空間時間的広がりに対する潜在性を有している、手段と、
該パラメータを既定値と比較する手段と
を含み、
該パラメータは、該同期神経活動のサイズ分布の勾配であり、該既定値は−３／２であり、サイズ分布は、無同期神経活動によって先行され終了される測定された同期神経活動の数および長さの分布である、システム。
【請求項２】
前記パラメータは、連続して伝播される同期神経活動の比率であり、前記既定値は１である、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
認知増強および／または抗てんかん作用を決定するシステムであって、
神経組織の同期神経活動を検知する手段であって、該同期神経活動を検知する手段は、微小電極アレイと、脳磁気撮影法と、脳撮影法と、磁気共鳴画像法と、蛍光プローブを用いた画像化とからなる群から選択される、同期神経活動を検知する手段と
該同期神経活動の伝播を監視する手段であって、該同期神経活動の伝播を監視する手段は、神経活動検知器に接続されたコンピュータである、同期神経活動の伝播を監視する手段と、
該同期神経活動のサイズ分布の勾配を決定する手段と、
該サイズ分布の該勾配を閾勾配と比較する手段と、
連続して伝播される同期神経活動の分枝比率を決定する手段であって、該分枝比率は、無同期神経活動によって先行され終了される同期神経活動の連続世代間の比率である、手段と、
該分枝比率を閾比率と比較する手段と
を含み、
該パラメータは、該同期神経活動のサイズ分布の勾配であり、該閾勾配は−３／２であり、閾分枝比率は１またはｌｏｇ（１）＝０であり、サイズ分布は、無同期神経活動によって先行され終了される測定された同期神経活動の数および長さの分布であり、
該決定された勾配が該閾勾配に等しい場合、該作用は最適である、システム。
【請求項４】
前記同期神経活動は、
局所電場電位と、
磁流と、
単一または複数ユニット活動と、
蛍光プローブと
からなる群から選択される、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
認知増強および／または抗てんかん作用を有すると思われる組成物が前記神経組織に投与される、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
組成物作用は、
ドーパミン作動性と、
グルタミン作動性と、
ＧＡＢＡ作動性と、
コリン作動性と、
セロトニン作動性と、
ノルアドレナリン作動性と
からなる群から選択される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
認知増強および／または抗てんかん作用のための組成物をスクリーニングするシステムであって、
神経組織に組成物を適用する手段と、
該神経組織で伝播される同期活動を測定する手段であって、該神経組織で伝播される同期活動を測定する手段は、神経活動検知器に接続されたコンピュータである、該神経組織で伝播される同期活動を測定する手段と、
該同期神経活動の臨界状態への接近を示すパラメータを決定する手段であって、該臨界状態は、同期神経活動の興奮性伝播および阻害伝播を可能にし、かつ同期神経活動の広範な空間時間的広がりに対する潜在性を有している、手段と、
該パラメータを既定値と比較する手段と
を含み、
該パラメータは、該同期神経活動のサイズ分布の勾配であり、該既定値は−３／２である、システム。
【請求項８】
前記パラメータは、連続して伝播される同期神経活動の分枝比率であり、前記既定値は１またはｌｏｇ（１）＝０である、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
認知増強および／または抗てんかん作用を有する組成物をスクリーニングするシステムであって、
神経組織に接続された神経活動検知器と、
該神経活動検知器に接続されたコンピュータであって、該コンピュータは、
同期神経活動を示す信号を受信することと、
サイズ分布の勾配および該同期神経活動の分枝パラメータを決定することと、
該サイズ分布の該勾配を閾勾配と、そして該分枝パラメータを目標値と比較することと
を行うように構成される、コンピュータと
を含み、
サイズ分布は、無同期神経活動によって先行され終了される測定された同期神経活動の数および長さの分布であり、該分枝パラメータは、無同期神経活動によって先行され終了される同期神経活動の連続世代間の分枝比率である、システム。
【請求項１０】
前記神経活動検知器は、
微小電極アレイと、
表面電極システムと、
電荷結合デバイスカメラ（ＣＣＤ）と、
フォトダイオードアレイと、
磁力計型ＳＱＵＩＤと
からなる群から選択される、請求項１、３、７または９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記同期神経活動は、
局所電場電位と、
磁流と、
単一または複数ユニット活動と、
磁気共鳴画像法と、
蛍光プローブを用いた画像化と
からなる群から選択される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
認知増強および／または抗てんかん作用を有すると思われる組成物を前記神経組織に投与するように構成された組成物アドミニストレータをさらに含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
組成物作用は、
ドーパミン作動性と、
グルタミン作動性と、
ＧＡＢＡ作動性と、
コリン作動性と、
セロトニン作動性と、
ノルアドレナリン作動性と
からなる群から選択される、請求項１２に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の引用）
本出願は、２００５年８月１２日に出願された米国仮出願６０／７０７，６５１号に対する優先権を主張し、該出願はその全体が本明細書において参考として援用される。
【背景技術】
【０００２】
同期性の過渡な形成は、皮質機能に必要な可干渉性細胞集合体に神経を結合するための組込みメカニズムとして役立つかもしれない。このような同期は、視覚刺激識別、認知分類タスク、潜在的な運動指令信号中に認められ、内部生成同期性に相似している。しかし、このような急速で選択的な同期に基礎をなす動力学過程の理解は、大部分は、生物学的ネットワークよりむしろ計算的モデルに限られている。これらのモデルにおいて、歪み、減衰または激増のない同期の安定した選択的伝播は、主要パラメータが狭い範囲に設定される時、特に、同期が大規模なネットワーク内に局所的に現れる時のみに生じる。これらの問題は、同期の制御が、過渡な発火頻度増加の伝播を低下させる時でさえ存在するため、生物学的皮質ネットワークが同期を安定して伝播する能力があるかどうかは疑問である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
「神経雪崩」内伝播の性質を分析するための、そして複数の皮質領内および複数の皮質コラムに渡る同期の正確なパターンの伝播を支持するネットワークの能力を利用するための方法およびシステムが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
神経組織内の同期神経活動の検知、同期神経活動の伝播の監視、同期神経の臨界状態への接近を示すパラメータの決定およびパラメータの既定値との比較を含む、認知増強および／または抗てんかん作用を決定するためのシステムおよび方法を提供する。
【０００５】
神経組織内の同期神経活動の検知、同期神経活動の伝播の監視、同期神経活動のサイズ分布の勾配の決定、サイズ分布の閾勾配との比較、連続して伝播される同期神経活動比率の決定および比率の予定比率との比較を含む、認知増強および／または抗てんかん作用を決定するためのシステムおよび方法をさらに提供する。
【０００６】
組成物の神経組織への適用、神経組織内の伝播された同期活動の測定、同期神経活動の臨界状態への接近を示すパラメータの決定およびパラメータの既定値との比較を含む、認知増強および／または抗てんかん作用のためのシステムおよび方法をさらに提供する。
【０００７】
本発明のさらなる利点が、本発明に伴うまたは本発明の実施により得られる詳細部において示される。本発明の利点は、添付の特許請求の範囲で特定的に指摘される要素および組み合わせにより実現され得られる。前述の一般的な説明および以下の詳細な説明の双方は、例示的かつ説明的なものであり、特許請求のように、本発明を制限するものではないことを理解する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本明細書に引用され、その一部を構成する添付図面は、本発明の実施形態を図示し、説明とともに、本発明の原理を説明することに役立つ。
【０００９】
本発明の方法およびシステムが開示および説明される前に、本発明は特定の合成方法、特定の成分または特定の組成物に制限されず、当然のことながら、変動することを理解する。また、本明細書で使用される用語は、特定の実施形態の説明目的のためであり、制限するものではないことも理解する。
【００１０】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、文脈で明確に示されない限り複数の対象を含む。範囲は、「約」一特定値から、および／または「約」別の特定値までとして本明細書で示される。このような範囲が示される時、ある実施形態は、ある特定値から、および／または別の特定値までを含む。同様に、値が先の「約」の使用により近似として示される時、特定値が他の実施形態を形成することを理解する。各範囲の終点は、他の終点に関して有意であり、他の終点から独立していることをさらに理解する。
【００１１】
「任意」または「任意に」は、後に説明する出来事または環境が生じても生じなくてもよく、説明は、前記出来事または環境が生じる例と生じない例を含むことを意味する。
【００１２】
本発明は、以下の本発明の好適な実施形態の詳細な説明およびそこに含まれる実施例、および図とその前後の説明を参照することにより、より容易に理解されるであろう。
【００１３】
神経雪崩アッセイ（ＮＡＳアッセイ）を実施するための方法およびシステムを提供する。ＮＡＳアッセイは、神経組織の同期活動の空間的分布を使用する。例示的目的のため、説明は局所電場電位（ＬＦＰ）を使用するＮＡＳアッセイに位置づけられる。ＬＦＰにおいて、単一神経の活動はほとんど検知できないが、多数の神経が活動を同期する場合、ＬＦＰは局所記録装置、この場合、微小電極で記録するのに十分大きい。ＬＦＰは微小電極アレイに沿って伝播するため、神経活動は神経雪崩のために分析されてよい。
【００１４】
しかし、同期神経活動が生きた脳で局所的に検知可能で、同期活動の伝播の監視を可能にするあらゆる方法が、ＮＡＳアッセイで使用されてよい。ＮＡＳアッセイは、原理的設計において、ＬＦＰのみの使用に制限されない。
【００１５】
実施例は、脳磁気撮影法（ＭＥＧ）を使用した局所同期活動の測定である。ＭＥＧにおいて、単一神経により誘発された小さな磁流は検知不可能であるが、多数の神経が活動を同期する場合、磁場の変化は高空間（約１ｍｍ）および時間（約１ｍｓ）を用いて測定可能である。ＭＥＧは、従って、生きた組織の同期神経活動の伝播の監視において、ＬＦＰ測定に非常に相似する。
【００１６】
ＮＡＳアッセイは、例示的かつ非制限的に、表皮層から測定した可干渉性Δ／θ（２〜８Ｈｚ）およびγ（＞２５Ｈｚ）振動などの同期活動の一般的な形態から構成されてよい。このような振動は、脳撮影法（ＥＥＧ）測定で容易に明らかになる。これは、ＮＡＳアッセイにおける神経活動検知器としてのＥＥＧの使用を可能にする。
【００１７】
ＮＡＳアッセイは、ＭＥＧ、ＥＥＧなどを使用できる。高空間（約ｌｍｍ）および時間（約１ｍｓ）分解能を用いた同期神経活動の伝播の監視を可能にするあらゆる技術が使用されてよい。
【００１８】
Ｉ．例示的システム
当業者は、以下は機能的な記述であり、それぞれの機能は、ソフトウェア、ハードウェアまたはソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせにより実施されてよいことを理解する。
【００１９】
図１は、開示された方法を実施するための例示的操作環境を示す構成図である。本例示的操作環境は操作環境の例であり、操作環境体系の使用または機能の範囲に関していかなる制限を示すものではない。また、操作環境は例示的操作環境で示す成分のいずれ、またはその組み合わせに関してあらゆる依存性または必要性を有すると理解されるべきではない。
【００２０】
本発明のシステムおよび方法は、多数の他の凡用または特殊用途のコンピュータシステム環境または構成を用いて操作可能である。本システムおよび方法との使用に適切な周知のコンピュータシステム、環境および／または構成は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ラップトップデバイスおよびマルチプロセッサシステムを含むが、それらに限定されない。さらなる例は、セットトップボックス、プログラム可能な消費者電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散計算処理環境などを含む。
【００２１】
他の側面において、本発明のシステムおよび方法は、コンピュータにより実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ命令の一般的な情況で説明される。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データタイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。本発明のシステムおよび方法は、タスクが通信ネットワークを介してリンクされる遠隔処理でバイスにより実行される分散計算処理環境で実施されてもよい。分散計算処理環境、プログラムモジュールは、メモリ記憶装置を含むローカルおよび遠隔コンピュータ記憶媒体の双方に位置してよい。
【００２２】
さらに、当業者は、本明細書で開示されるシステムおよび方法がコンピュータ１０１の形で凡用計算処理デバイスを介して実施されてよいことを理解する。コンピュータ１０１のコンポーネントは、一つ以上のプロセッサまたはプロセスユニット１０３、システムメモリ１１２およびプロセッサ１０３からシステムメモリ１１２を含む様々なシステムコンポーネントを結合するシステムバス１１３を含むが、それらに限定されない。
【００２３】
システムバス１１３は、メモリバスまたはメモリコントローラを含む一つ以上の様々な可能なタイプのバス構造、周辺バス、加速グラフィックポートおよびプロセッサまたは様々なバス構造のいずれかを使用したローカルバスを表す。例として、このような構造は、Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＩＳＡ）バス、Ｍｉｃｒｏ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＭＣＡ）バス、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＶＥＳＡ）ローカルバス、Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｏｒｔ（ＡＧＰ）バス、およびＭｅｚｚａｎｉｎｅバスとして知られるＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｓ（ＰＣＩ）を含む。バス１１３および本説明で特定された全てのバスは配線またはワイヤレスネットワーク接続で実施されてもよく、プロセッサ１０３、大型記憶デバイス１０４、オペレーティングシステム１０５、ＮＡＳソフトウェア１０６、神経データ１０７、ネットワークアダプタ１０８、システムメモリ１１２、インプット／アウトプットインターフェース１１０、ディスプレイアダプタ１０９、ディスプレイデバイス１１１およびヒューマンマシーンインターフェース１０２を含む各サブシステムは、物理的に離れた場所で、本形式のバスを介して接続された一つ以上の遠隔計算処理デバイス１１４ａ、ｂ、ｃ内に含まれてよく、完全な分散システムを実装する。
【００２４】
コンピュータ１０１は、一般的に、様々なコンピュータ読取可能媒体を有する。例示的な読取可能媒体は、コンピュータ１０１によりアクセス可能なあらゆる入手可能な媒体でよく、例えば、発揮性または不発揮性媒体、取り外し可能または取り外し不可の媒体を含むが、それらに限定されない。システムメモリ１１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの発揮性メモリおよび／または読取専用メモリ（ＲＯＭ）などの不発揮性メモリの形式のコンピュータ読取可能媒体を含む。システムメモリ１１２は、神経データ１０７などのデータおよび／またはプロセスユニット１０３に即時にアクセス可能および／または現時点でプロセスユニットにより操作されるオペレーティングシステム１０５およびＮＡＳソフトウェア１０６などのプログラムモジュールを含む。
【００２５】
他の側面において、コンピュータ１０１は、他の取り外し可能／取り外し不可、発揮性／不発揮性コンピュータ記憶媒体を含んでもよい。例として、図１は、コンピュータコード、コンピュータ読取可能命令、データ構造、プログラムモジュールおよびコンピュータ１０１用の他のデータの不発揮性記憶を提供できる大型記憶でバイス１０４を示す。例示的のためであり制限するものではないが、大型記憶デバイス１０４は、ハードディスク、取り外し可能磁気ディスク、取り外し可能光学ディスク、磁気カセットまたは他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル凡用ディスク（ＤＶＤ）または他の光学記憶、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的に消去書き込み読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）などであってよい。
【００２６】
任意に、任意の数のプログラムモジュールは、例として、オペレーティングシステム１０５およびＮＡＳソフトウェア１０６を含む大型記憶デバイス１０４上に記憶されてよい。各オペレーティングシステム１０５およびＮＡＳソフトウェア１０６（またはその組み合わせ）は、プログラミングおよびＮＡＳソフトウェア１０６の要素を含んでよい。神経データ１０７も、大型記憶デバイス１０４上に記憶されてよい。神経データ１０７は、当該分野で知られる一つ以上のデータベースのいずれかに記憶されてよい。このようなデータベースの例は、ＤＢ２（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）  Ａｃｃｅｓｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）  ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）、ｍｙＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬなどを含む。データベースは、多重システムへ集中または分散されてよい。
【００２７】
他の側面において、ユーザは、インプットデバイス（示されていない）を介してコンピュータ１０１にコマンドおよび情報を入力することが可能である。このようなインプットデバイスは、キーボード、ポイントデバイス（例えば、「マウス」）、マイク、ジョイスティック、スキャナなどを含むが、それらに限定されない。これらおよび他のインプットデバイスは、システムバス１１３に接続されるヒューマンマシーンインターフェース１０２を介してプロセスユニット１０３に接続されてよいが、パラレルポート、ゲームポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート（ファイヤーワイヤポートとしても知られる）、シリアルポートまたはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの他のインターフェースおよびバス構造により接続されてもよい。
【００２８】
また本発明の他の側面において、ディスプレイデバイス１１１は、ディスプレイアダプタ１０９などのインターフェースを介してシステムバス１１３に接続されてもよい。コンピュータ１０１は、一つ以上のディスプレイアダプタ１０９を有し、コンピュータ１０１は、一つ以上のディスプレイデバイス１１１を有してよいことが想定される。例えば、ディスプレイデバイスは、モニタ、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）またはプロジェクタであってよい。ディスプレイデバイス１１１に加え、他のアウトプット周辺デバイスは、インプット／アウトプットインターフェース１１０を介してコンピュータ１０１に接続されてよいスピーカ（示されない）およびプリンタ（示されていない）などの要素を含んでよい。
【００２９】
神経活動検出器１１６は、インプット／アウトプットインターフェースまたはローカルまたは遠隔ネットワークを通してコンピュータ１０１と通信できる。ある側面において、ユーザは、神経データの収集可能な神経活動検知器を使用する。神経活動検知器１１６は、あらゆるタイプの神経活動検知器、例示であって制限するものではないが、微小電極アレイ（ＬＦＰ  および単一／多重ユニット活動を記録するため）、表面電極システム（ＥＥＧ  を記録するため）、電荷結合デバイスカメラ（ＣＣＤ）またはフォトダイオードアレイ（活動依存蛍光変化を記録するため）、磁力計型ＳＱＵＩＤ（超伝導量子干渉素子計）センサ（ＭＥＧを記録するため）などであってよいことを理解する。他の側面において、神経活動検出器１１６は、独立した単独装置であるかまたは他のデバイスに統合されてよい。任意に、インプット／アウトプットインターフェース１１０を介したコンピュータ１０１を用いた通信は、配線またはワイヤレス接続を介してよい。
【００３０】
コンピュータ１０１は、一つ以上の遠隔計算処理デバイス１１４ａ、ｂ、ｃへの論理接続を使用したネットワーク環境で操作可能である。例として、遠隔計算処理デバイスは、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークコンピュータ、ピアデバイスまたは他の一般的なネットワークノードなどであってよい。コンピュータ１０１と遠隔計算処理デバイス１１４ａ、ｂ、ｃ間の論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と一般的な広域ネットワーク（ＷＡＮ）を介してなされてよい。このようなネットワーク接続は、ネットワークアダプタ１０８を介してよい。ネットワークアダプタ１０８は、配線およびワイヤレス環境の双方で実装されてよい。このようなネットワーク環境は、オフィスの企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネットおよびインターネット１１５で従来、一般的である。
【００３１】
図示目的のため、アプリケーションプログラムおよびオペレーティングシステム１０５などの他の実行可能なプログラムコンポーネントを、離散ブロックとして本明細書に示すが、このようなプログラムおよびコンポーネントは、計算処理デバイス１０１の異なる記憶コンポーネントにおいて様々な時間で存在し、コンピュータのデータプロセッサにより実行されることを認識する。ＮＡＳソフトウェア１０６の実装は、ある形式のコンピュータ読取可能媒体上に記憶されるかそれを通して伝播されてよい。コンピュータ読取可能媒体は、コンピュータによりアクセス可能なあらゆる利用可能な媒体であってよい。例示であって制限するものではないが、コンピュータ読取可能媒体は、「コンピュータ記憶媒体」および「通信媒体」を含んでよい。「コンピュータ記憶媒体」は、コンピュータ読取可能命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなど情報記録用のあらゆる方法または技術に実装される発揮性および不発揮性、取り外し可能および取り外し不可の媒体を含む。例示的なコンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル凡用ディスク（ＤＶＤ）または他の光学記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶ディスク、あるいは所望する情報を記憶するために使用され、コンピュータによりアクセス可能な他のあらゆる媒体を含むが、それらに限定されない。
【００３２】
本方法およびシステムは、機械学習および繰返し学習などの人口知能技術を使用することができる。このような技術の例は、エキスパートシステム、事例ベース推論、Ｂａｙｅｓｉａｎネットワーク、行動ベースＡＩ、ニューラルネットワーク、ファジィシステム、進化型計算（例えば、遺伝アルゴリズム）、群知能（例えば、蟻のアルゴリズム）およびハイバード知能システム（例えば、Ｅｘｐｅｒｔ推論規則はニューロンネットワークを通して生じるか、または生産規則は統計学習から生じる）を含むが、それらに限定されない。
【００３３】
本発明の開示されたシステムおよび方法のプロセスは、ソフトウェアコンポーネントにより実行されてよい。開示されたシステムおよび方法は、一つ以上のコンピュータまたは他のデバイスにより実行されるプログラムもジュルなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な情況で説明されてよい。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データタイプを実装するコンピュータコード、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。開示された方法は、タスクが通信ネットワークを通してリンクされた遠隔プロセスデバイスにより実行されるグリッドベースおよび分散計算処理環境で行われてもよい。分散計算処理環境において、プログラムモジュールは、メモリ記憶デバイスを含むローカルおよび遠隔コンピュータ記憶媒体の双方に位置してよい。
【００３４】
ＮＡＳソフトウェア１０６は、神経雪崩の研究を可能にし、多くの分析構成を含む。ＮＡＳソフトウェア１０６は、アルファ（α）、雪崩サイズ分布の勾配、シグマ（σ）、分散パラメータ、正確な時間分解能（Δｔａｖｇ）の計算を可能にする。雪崩計算制御は、ＬＦＰを雪崩に連結するためのパラメータを設定する。多重機能制御ウィンドウは、対応するΔｔａｖｇで雪崩パラメータαおよびσを引き出す機能を含む。視覚制御のために、ｌｏｇ−ｌｏｇ座標における雪崩サイズ分布が作成され表示される。Δｔａｖｇを計算するために使用される交差相関プロットは、様々な時間分解能で表示されてもよい。さらなる構成は、雪崩が生じる表皮層の位置の記録の同定およびラベル付に関する。例えば、ＮＡＳソフトウェア１０６は、脳領域および表層に関して微小電極アレイ上の電極位置の位相的な同定を可能にする。ＮＡＳソフトウェア１０６は、例えば、画像および実験的構成に特異な様々なデータなどの訓感的情報の記憶を可能にする。
【００３５】
ＮＡＳソフトウェア１０６は、神経雪崩間の空間時間的な組織における相似性を分析できる。雪崩の空間時間的な組織は非常に広範囲で、多様性は、データの質をさらに評価し、皮質ネットワークにおける臨界状態を定量化するために使用されてよい。より特定的に、有意な雪崩族のサイズ分布は、勾配ガンマ（γ）を用いたべき則を形成する家系サイズにおいて裾の重たさ（ｈｅａｖｙ−ｔａｉｌ）を明らかにする。混合およびクラスタ制御は、混合データセットおよび族有意の統計的評価を作成し、γの計算を可能にする。複数のさらなる特徴は、族サイズ分布が基礎となる雪崩の相似性の詳細な検査を可能にする。相似性に基づく雪崩間の発生関係を表す雪崩発生ツリーが作成されてよい。雪崩間の全ての可能なペアワイズ比較のための相似性インデクスを含む雪崩相似マトリックスが作成されてよい。クラスタ分析用の多重機能制御ウィンドウは、雪崩の空間時間的組織を研究するため、例えば、γを導き出すための族周波数分布プロットを表示するための機能を含む。
【００３６】
ＮＡＳソフトウェア１０６は、相似性マトリックスから選択された個々の雪崩間の詳細なペアワイズ比較を可能にする。雪崩の空間時間的パターンを、二つの神経雪崩間のさらなる詳しい相似性特徴を研究するために、連続した８ｘ８マトリックス上に活性電極を表す特定の色により、同時に二つの雪崩を示してよい。
【００３７】
ＮＡＳソフトウェア１０６は、神経雪崩の時間的組織の視覚化および編集を可能にする。これは、記録したデータの量を決定するときに役立つ。実験中、ＬＦＰの発生を表示するＬＦＰ活動の全体的なプロットが作成されてよい。ズーム表示は、全体的なプロットにおいて、色付きの長方形により示される時間のＬＦＰ発生を表示できる。これは、雪崩の詳細な検査を可能にし、不要な雑音からデータセットをクリーニングするために使用されてよい。発生時間のランク、対応する族および族内の順番に関する雪崩範囲の表示およびデータセット内の個々の雪崩の正確なラベル付も可能にする。誘発活性において、本特徴は、同定された刺激および対応する誘発された雪崩を表示できる。族制御は、経時的な族のタイプおよび発生を表示できる。族制御および雪崩ズーム表示は、正確な比較のために時間で配置されてよい。
【００３８】
ＩＩ．例示的モデル
本方法は、神経活動検出器として平面微小電極アレイの使用に適用されるよう本明細書に記述される。同時神経活動は、例えば、電極間距離が２００μｍ（電極の直径が３０μｍ、角の電極は欠損）の８ｘ８マトリックス上に配置された６０個の電極を含み、このように配置されることにより、皮膚層が電極列と平行になる平面微小電極アレイを用いて研究されてよい。
【００３９】
Ａ．データ取得
連続細胞外信号ｖ（ｔ）は、０．１Ｈｚ〜３０００Ｈｚの間、２００Ｈｚの低域フィルタ（Ｂｕｔｔｅｒｆｌｙ−ｆｉｌｔｅｒ，  Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）で記録され、１ｋＨｚ（Δｔ＝１ｍｓ）の速度でデジタル化され、記憶される。各電極ｋ（ｋ＝［１，ｎｅｈｃ］，ｎｅｌｅｃ＝６０）において、ｖ（ｔ）の電極ノイズは、記録Ｔｔｏｔの総持続時間、例えば、４０〜６０分の範囲からｖ（ｔ）の平均および標準偏差（ＳＤ）を計算することにより推定される。図２Ａ、Ｂは、微小電極アレイを用いて記録されたラットの内側前頭前野皮質からの鋭形脳切片での連続細胞外信号の例を示す。電極ｋでの負ＬＦＰピーク（ｎＬＦＰ）は、−３ＳＤの電極ノイズで負閾値横断により検出され、ｖ（ｔ）が閾値に戻る前に負ＬＦＰピークＡｋ（ｔｉ）の時間および絶対幅により特徴付けされてよい。より正確には、任意の時間分解能Δｔで、電極ｋでのｎＬＦＰは、ｎｍａｘが整数値であるＴｔｏｔ＝ｎｍａｘ・Δｔ、長さｎｍａｘのベクトルにより表される。このベクトルは、値Ａｋ（ｔｉ）ｉｎμＶを持つ位置ｔｉ＝ｉ・Δｔ，ｉ∈［１，．．．，ｎｍａｘ］を除き、ゼロを含んでよい。得られたｎＬＦＰ活動のラスタプロットを、図２Ｃの例として示す。
【００４０】
Ｂ．神経雪崩の定義
神経雪崩は、活動がない少なくとも一つの時間区分に先行し終わる、少なくとも一つのｎＬＦＰを備えた幅Δｔの連続する時間区分である（図３Ａ）。Δｔの期間の活動の不在は、従って、雪崩の終わりを示す。Δｔ雪崩が終わったかどうかの決定が非常に早く（Δｔが非常に短い）なされた場合、雪崩は途中で終結し、Δｔ選択が非常に長い場合、雪崩は虚偽に連結される。雪崩が単に波のように伝播された場合、Δｔ（Δｔａｖｇ）の近似は、１つの電極での１ｎＬＦＰと隣接する電極のみでの次のｎＬＦＰ間の時間を平均することにより得られる。雪崩のｎＬＦＰは、アレイ上の電極を通して不規則なパターンで生じるため、ペアワイズ近似は、電極間で伝播するためにｎＬＦＰに必要な平均時間にアクセスするために使用されてよい。
【００４１】
Δｔａｖｇを計算するために、アレイ上の連続ｎＬＦＰの時間間隔Ｔの分布を得てよい。第一ｎＬＦＰ、例えば、時間ｔｉでの電極ｋのＡｋ（ｔｉ）から始まり、アレイ上の次のｎＬＦＰの発生が、例えば、時間ｔｊでの電極ｌのＡｌ（ｔｊ）で検索され、ｍ＝（ｔｊ−ｔｉ）／Δｔである時間間隔Ｔｋ，ｌｍ−Δｔが計算される。本プロセスは、電極ｋ上の全てのｎＬＦＰの発生および全ての電極において繰り返されてよい。得られた値は、空間的位置に関係なくアレイ上で特定の遅延ｍ・Δｔを伴う連続ｎＬＦＰがどのくらいの頻度で生じたかを捕える一つの密度分布Ｐ（ＴｍΔｔ）に統合される。従って、Ｔの平均値は、ｎＬＦＰがアレイ上に伝播されたかどうかの決定をする前の平均待機時間であるΔｔａｖｇの近似を提供する。しかし、本間隔分布は、特に、長い時間により分離される連続雪崩の最後のｎＬＦＰを最初のｎＬＦＰと比較する時に非常に斜行される。ほとんど相互関係しない連続ｎＬＦＰから時間間隔を除くために、カットオフ時間τｍａｘが、ペアワイズ電極比較Ｒｃｃｆ（τ）の平均相互相関関数（ｃｃｆ）が無視できる値に減少するために計算されてよい。電極ｋ，ｌ（Ｒｋ，ｌｃｃｆ（τ））間のｃｃｆは、ｍが最大ｍｍａｘ・Δｔ＋τ＜Ｔｔｏｔの整数値、Ａ’ｋ（ｔｉ）＝Ａｋ（ｔｉ）−Ｅ（Ａｋ）、Ｅ（．）がＡｋ（ｔｉ）に対する既定値、そしてσ２（．）が分散値である、τ∈［−１００，１００］に対してΔｔ＝１ｍｓで
【００４２】
【数１】
0005541863.tif 000002
のように計算されてよい。
最後に、母集団ｃｃｆ（Ｒｃｃｆ（τ））は、
【００４３】
【数２】
0005541863.tif 000003
のように計算されてよい。
【００４４】
連続した相互関連のあるｎＬＦＰ間の平均時間の推定、すなわち、Δｔ’ａｖｇは、最大τｍａｘの各ネットワークの間隔の密度分布を統合することにより得られる。
【００４５】
【数３】
0005541863.tif 000004
例示的な最大サンプル速度は、１ｋＨｚのため、雪崩を計算するための実際のΔｔａｖｇは、一番近い複数のΔｔ＝１ｍｓとみなされる。つまり、Δｔａｖｇが特定のネットワークおよび実験条件において計算された後、細胞外信号ｖ（ｔ）は、Δｔａｖｇの新しい時間的分解能で再サンプリングされてよい。ｎＬＦＰピークの時間および幅は、ｔｉ＝ｉ・Δｔａｖｇ、ｉ∈［１，ｎ’ｍａｘ］およびＴｔｏｔ＝ｎ’−Δｔａｖｇである、Ａｋ（ｔｉ）として抽出される。雪崩は、Δｔａｖｇを有する区分においてダウンサンプリングデータセットで決定されてよい。
【００４６】
図３は、成体ラットからの鋭形内側前頭前野皮質切片におけるドーパミンおよびＮＭＤＡの同時投与により誘発された雪崩活動を使用した正しい時間分解能Δｔａｖｇでの神経雪崩の派生を示す。Ａ；神経雪崩は、活動がない少なくとも一つの時間区分により分類される幅Δｔａｖｇの継続的活動時間区分のシーケンスで定義される。２ｘ２電極アレイ（μＶのドット径および数字で示された絶対ｎＬＦＰ振幅Ａｋ（ｔｉ））上のサイズｓｅｌｅ＝３電極、サイズｓＬＦＰ＝１４０μＶおよびライフタイムｍ＝３・Δｔａｖｇの雪崩のスケッチ。Ｂ；異なる電極でのｎＬＦＰは、平均相関相互関数Ｒｃｃｆで例証されるように、時間で強くクラスタ化される。左；単一切片；５９５からの平均、ペアワイズ相互相関。右；６８２４の相関関数（３０μＭドーパミンおよび３μＭ  ＮＭＤＡ）を含む全てのｎ＝６鋭形ラット切片スライスからの平均。Ｒｃｃｆは、±１００ｍｓ内で無視できるレベルに減少することに留意する。τｍａｘは、Ｒｃｃｆが１０−４以下に下がる矢印により示される。Ｃ；神経雪崩分析の平均区分幅Δｔａｖｇの派生。全ての電極対からの平均内ｎＬＦＰ間隔（太線；右軸）の対応する変化、すなわち、統合時間τｍａｘの上部カットオフの機能としてのΔｔａｖｇ。内ｎＬＦＰ間隔分布は、左軸（細線）上に示される。単一切片（左）において、τｍａｘ＝７５ｍｓおよびΔｔａｖｇ（τｍａｘ）＝２．７ｍｓに対して、Ｒｃｃｆ（τｍａｘ）＜１０−４である。全ての切片（右）において、τｍａｘ＝６０ｍｓおよびΔｔａｖｇ（τｍａｘ）＝２．７ｍｓ（平均±Ｓ．Ｅ．Ｍ．）に対して、Ｒｃｃｆ（τｍａｘ）＜１０−４である。プラトは、τｍａｘ（矢印）でΔｔａｖｇに達したことに留意する。一般的に、Δｔ’ａｖｇは、単一ネットワークだけでなく集団ネットワークにおいて、５０〜１００ｍｓ間でτｍａｘにおいてほとんど変化しない。点線は、Δｔａｖｇの読み出しを示す。
【００４７】
Ｃ．雪崩サイズ分布
雪崩サイズは、２つの異なる方法で計算されてよい（図３Ａ参照）。ＮＬＦＰピーク振幅Ａｋｉを考慮すると、雪崩サイズｓＡｖａｌｊＬＦＰは、時間ｔｉで開始し時間ｔｉ＋（ｍ−１）・Δｔａｖｇで停止する雪崩Ａｖａｌｊにより表される幅Δｔａｖｇの区分の数ｍで定義されるように、ＡｖａｌｊのライフタイムＴＡｖａｌｊ＝ｍ・Δｔａｖｇの活性電極のＡｋｉを合計することにより計算されてよい。
【００４８】
【数４】
0005541863.tif 000005
ｓＬＦＰの密度分布において、サイズｓＬＦＰの範囲は、対数座標でデータの等距離サンプリングの結果を生じる、対数的に３〜３００μＶまで増加した１００区分によりカバーされた。雪崩サイズは、（４）を使用するが、全てゼロでないＡｋｉ値を１の設定で、雪崩ｓｅｉｅ内の活性電極の数として計算されてもよい。ｓｅｌｅの密度分布において、１〜１００の線状区分が使用されてよい。臨界状態において、雪崩サイズの分布は、勾配がα＝−３／２をもつべき則を形成する。実験データから、べき則のべき指数αは、ｌｏｇ−ｌｏｇ変形サイズ分布の勾配を表し、線状回帰分析を使用して推定されてよい。αの推定は、回帰分析のみに制限されない。例えば、αは、
【００４９】
【数５】
0005541863.tif 000006
Ｎ（ｓｉ）が雪崩のサイズｓｉの数を表し、Ｎ（ｓｍｉｎ）が測定された最小雪崩サイズｓｍｉｎの数を表し、ｎがサイズ分類の数を表す、最大可能推定を使用して推定されてよい。代替的に、αは、α＋１の勾配を形成する、累積サイズ分布から推定されてよい。顕著な差異が、ＳＬＦＰ（αＬＦＰ）または（Ｓｅｌｅ）（αｅｌｅ）に基づくαの推定間で存在しないため、勾配値は、雪崩がアレイでカバーする領域に特定の強調が配置されなければ、αＬＦＰとして与えられる。平均雪崩サイズ分布は、平均±Ｓ．Ｅ．Ｍとして示されてよい。図２Ｄ、Ｅにおいて、雪崩サイズ分布は、ｓＬＦＰにおいて、Δｔａｖｇで得られ、（ｓｅｌｅ）は、ｌｏｇ−ｌｏｇ座標で示される。双方の分布は、線状回帰（正確な数および回帰線が図で与えられ、平均は３０μＭドーパミンおよび３μＭ  ＮＭＤＡでのｎ＝６スライスから与えられる）により決定されるように、勾配がαＬＦＰおよびαＬＦＰの約−１．５をもつべき則を明らかにする。
【００５０】
Ｄ．雪崩分岐パラメータ
分岐パラメータσは、皮質組織の伝播される同期活動のバランスを説明するために使用されてよい。σの一般的な定義は、連続世代間、例えば、一つの祖先からの派生の平均数の比率を意味する。α＝−３／２の時、神経組織は臨界であり、対応してσ＝１である。分岐パラメータσは、バイナリおよびアナログ用語で定義されてよい。
【００５１】
バイナリの場合、σは、時間区分Δｔｎ＋１での活性された電極の平均率（子孫；ｎｄ）として定義され、時間区分Δｔｎで活性された電極の平均率（祖先；ｎｄ）で割る。数学的に、一つの祖先電極（ｎａ＝１）の場合における電極アレイの平均分岐パラメータσは、ｄが電極子孫の数、ｐ（ｄ）がｄ子孫観察の確率およびｎｍａｘが活性電極の最大数である、
【００５２】
【数６】
0005541863.tif 000007
により単に与えられる。式（６）は、確率密度を説明するものではなく、理論的にσは任意の値≧０を取ることができることに留意する。バイナリの場合、σは、雪崩の第一および第二時間区分から最良に推定される。厳密には、σは一つの祖先を定義するのみであるが、σは複数の祖先がいる時にも推定されてよい。これらの条件下、ｄは、ｎａが第一時間区分で観察された電極祖先の数で、ｎｄが雪崩の第二時間区分の活性電極の数で、円が一番近い整数への円形操作である、
【００５３】
【数７】
0005541863.tif 000008
により与えられる。ｄ子孫の観察の確率は、
【００５４】
【数８−１】
0005541863.tif 000009
により近似され得、ｎｄ子孫が観察されたとき
【００５５】
【数８−２】
0005541863.tif 000010
が電極祖先の全数で、
【００５６】
【数８−３】
0005541863.tif 000011
が全ての雪崩で観察された祖先の全数であり、
【００５７】
【数９】
0005541863.tif 000012
が電極不反応のため次の時間区分で利用可能な電極の減少された数の近似補正を提供した因子である。分岐パラメータは、ゼロ祖先に対して定義されず、従って、発火の惹起についての情報を提供しないことに留意する。一つの祖先のみが存在する場合、式（８）が（６）に相当する。アナログの場合、分岐パラメータσは、ＬＦＰ、例えば、負ピーク値（ｎＬＦＰ振幅）またはｎＬＦＰ領（負閾値の横断から閾値へ帰るための統合されたＬＦＰ振幅）についてのアナログ情報を含む。
【００５８】
アナログ計算において、雪崩の各ｎＬＦＰは、雪崩の第一ｎＬＦＰの振幅または領域に正常化される。各時間区分において、全ての雪崩からの対応するｎＬＦＰ分布が統合されてよい。雪崩のライフタイム中のｎＬＦＰ分布の連続は、分岐パラメータσを近似する。より特定的に、ｎＬＦＰ分布のモード（ｍｏｄ）は、各時間区分において１に等しい場合、ｎＬＦＰは雪崩内で増大も減少もせず、バイナリ時のσ＝１と同様である。比率の分布はｌｏｇ値で最もよく表されるため、アナログの場合、ｌｏｇ（１）＝０と述べることができる。従って、ｌｏｇ（ｍｏｄ）＝０は、組織が臨界であることを示す。
【００５９】
３つの異なる実験的予備工程でｌｏｇ（ｍｏｄ）＝０の関係が示されるこのような計算の例を、図４に示す。成熟皮質切片培養（図４、左）、成体ラットからの鋭形ｍＰＦＣ切片（図４、中央、ｃｐ．図２Ａ）、および意識のあるマカクザル（図４、右）の同時活動において、ｎＬＦＰ領は、累積プロット（図４Ａ）に示すように、広く変動する。しかし、各雪崩の対応する第一ｎＬＦＰに正常化されたｎＬＦＰは、０で中心に合わされ、雪崩内でＬＦＰが増大も減少もしないことを示す（図４Ｂ）。この関係は、雪崩内（図４Ｃのｙ＝約０での横線）の連続時間のｌｏｇ（ｍｏｄ）をプロットする時、明らかに示される。この関係は、偶然に生じるものではない。ｎＬＦＰが雪崩内の連続時間工程の人口分布からランダムに抜粋される場合、ｌｏｇ（ｍｏｄ）＝０関係は無効となる（図４Ｄ）。
【００６０】
Ｅ．雪崩活動のクラスタ分析
多様な雪崩は相似した時空パターンにより系統に分類されてよい。系統への分類は、系統サイズ分布の決定を可能にする。臨界状態において、系統サイズ分布は、約−２．４までの勾配γをもつ裾の重さ（ｈｅａｖｙ−ｔａｉｌ）を明らかにする（図５Ｆ）。このγ値は、神経組織の臨界状態を特徴付けるための尺度として使用されてよい。
【００６１】
ｆｒａｍｅｉは、時間ｔｉ、時間分解能Δｔａｖｇでの８ｘ８マトリックスＡｋ（ｔｉ）として定義される。この場合、微小電極アレイは、８ｘ８のレイアウトを有する。提供された例において、微小電極アレイの角電極は欠損だったため、フレームは６０次元空間で単一パターンを構成した。ライフタイムＴＡｖａｌｊ＝ｍ・Δｔの雪崩Ａｖａｌｊは、ｍフレームを含み、ｍ・６０次元空間でベクトルを表した。２つの雪崩ＡＶａｌｊおよびＡＶａｌｊ間の相似性Ｓｉｍは、ｎＬＦＰ時間同様ｎＬＦＰ振幅を考慮した相関測定を使用して計算されてよい。より詳しくは、Ｅ（．）が予測値、σ（．）がそれぞれ個々のベクトル値の標準偏差、そしてＡＶａｌｊ・ＡＶａｌｊがベクトル内積である
【００６２】
【数１０】
0005541863.tif 000013
相似性は、−１（完全に反相似）から＋１（同一）の範囲である。相似性の測定は、異なるライフタイムＴＡＶａｌｊ＝ｍｉ＞ＴＡＶａｌｊ＝ｍｊを用いた雪崩間で相似性を測定するために拡張されてよい。後者において、短いライフタイムをもつ雪崩ＡＶａｌｊを、最大ｍｉ−ｍｊステップまで移動してよい。各移動において、相似性は、２つの雪崩間のフレームの交点から計算されてよく、最終相似性は、高い相似値を生じる移動から割り当てられてよい。相似したマトリックスに組込まれた場合、このマトリックスの対角線は、１のマトリックス値をもつ自己相似を示す（図５Ａ）。
【００６３】
同一の雪崩サイズおよびライフタイム分布を有する代理データセットは、「ペアシャフル」を用いて得てよい。このシャフル方法は、アレイ上での実験を通さずに記録されたランダムに選択された対のｎＬＦＰ間の電極配置を交換する（図５Ｄ）。これは各電極でのｎＬＦＰの平均率、正確なライフタイム分布だけでなくイベントサイズ分布を維持し、タイプＩＩエラー（偶然生じうる相似した雪崩の同定）を減少する。各実験データセットは、１００の代理データセットと比較される。
【００６４】
雪崩間の有意な相似は、代理データを使用して決定されてよい。相似分布は、１００の代理データセットからの雪崩間のペアワイズ相似から構成されてよい。ｘ％のタイプＩエラーは、代理データセットからのｘ％の相似がこの閾値以上である相似閾値を検索することにより表されてよい。
【００６５】
有意な雪崩族は、族内メンバー内の総相似と代理データのそれを比較することにより同定されてよい。しかし、この手順は、数少ないメンバー、すなわち、高相似または比較的低い相似のメンバーをもつ大族を有する小さい族サイズｎのメンバーを見落とすかもしれない。従って、族（ＳｉｍＦａｍａｖｇ）の雪崩内の平均相似は、代理データからのそれと比較されてよい。例えば、族サイズｎと対応するＳｉｍＦａｍａｖｇの予想分布は、１００の代理データセットから得てよい。図５Ｅに見られるように、高ＳｉｍＦａｍａｖｇをもつ小さい族と比較的低いＳｉｍＦａｍａｖｇをもつ大族の発生率は、元のデータセット（灰）と比較して代理データセット（白）で非常に低い。１００の代理データセットにより占められる領域外のパラメータスペースを占める族は、有意とみなされる。従って、元のデータセットにおけるサイズｎの有意な族は、サイズｎの全代理族サイズｎより高いＳｉｍＦａｍａｖｇを有するか、または代わりに全代理族がより小さいサイズを有するかのいずれかである。
【００６６】
族サイズが＞１０の回帰は、ドーパミン濃度の関数として十分計算およびプロットされてよい。第一に、与えられたタイプＩエラーにおいて、族サイズ分布は、元のデータおよび対応する１００のシャフルデータセットから計算されてよい。それから、＞サイズ１０の族の累積確率が各分布から計算される。これらの確率の比率は、元のデータにおいて族サイズが＞１０に遭遇する見込みを十分提供できる。手順は、異なるタイプＩエラー０．１、０．５、１、３、５％において繰り返されてよい。異なるタイプＩエラーの値は、平均され、パーセンテージで表されてよい。一般的に、勾配γの族サイズ分布は、異なるタイプＩエラーにおいて比較的良好である。（図５Ｇ）。
【００６７】
図５において、勾配γを決定するために族クラスタを使用した例を示す。データは、図２（鋭形ラットｍＰＦＣ切片、３０ｕＭドーパミンおよび３ｕＭ  ＮＭＤＡ）に示される実験で記録された雪崩活動に基づく。雪崩の同時回復は、中程度のドーパミン受容体刺激でピークを示し、勾配γが−２．４±０．１をもつべき則により編成される。Ａ：２〜９倍の範囲のライフタイムをもつ６２７の神経雪崩の相似マトリックスの区分。高相似を有する雪崩ペアが濃い青で示される。マトリックス対角線に沿った穴のあいた赤い四角は、相似した神経雪崩メンバー（タイプｔｙｐｅＩ＝５％；図１Ａからの単一実験）を有する有意な族を示す。Ｂ：Ａからの少なくとも８メンバーを有する４つの有意な族の平均時空活動パターン。各族において、８ｘ８アレイの電極が時間ｔ（グレースケール）で活性となる平均確率は、活動の主な時間の周りの期間においてプロットされる。Ｃ：族（四角）の同時回帰は不規則で、他の族（タイプＩ＝５％；ライフタイム≧２・Δｔａｖｇおよび＞２メンバーを有する３４族が示される；Ａからのデータ）と混合される。Ｄ：代理データは、異なる区分の２つの電極のペアワイズシャフルにより構成された。これは、ライフタイムだけでなく雪崩の領域分布を維持するが、雪崩内の活動の空間時間的な編成を破壊する。Ｅ：元（灰）およびシャフル（赤）データにおける族サイズｎの散布図および族内の平均相似。有意な族は、シャフルデータセットアルゴリズムの族により覆われた領域の境界の外に配置される。Ｆ：族サイズｎ＞３は、べき則、γ＝−２．４（点線）により分散される。平均族サイズ分布（ｎ＝６）、平均された６つ以上の異なるタイプＩエラー（灰色の丸；平均±Ｓ．Ｅ．Ｍ；タイプＩエラー＝０．１、０．３、０．５、１、３、５％；３０ｕＭドーパミンおよび３ｕＭ  ＮＭＤＡ；ｎ＝６実験）。族は、全タイプＩエラーの実験毎の１００シャフルデータセットからの予想された族サイズ分布により示されるように、予想より偶然により頻繁に有意に生じる（赤線；平均±Ｓ．Ｅ．Ｍ．）。Ｇ：勾配γは、タイプＩエラーから独立している。異なるタイプＩエラーにおける、Ｆからの対応する勾配分析。Ｈ：雪崩族の回帰は、偶然に予想されたより５００％まで高いレベルに達する逆Ｕ字形プロファイル（３ｕＭ  ＮＭＤＡと混合されたドーパミンにおける各濃度の全てのネットワークからの族サイズが＞６の平均）に従う。
【００６８】
Ｅ．詳細な例示的実施形態
皮質ネットワークが臨界状態かどうかを決定するために、表皮層の同時／惹起局所電場電位活動が記録され分析されてよい。ある側面において、図６に示すように、雪崩統計の抽出は、皮膚ネットワークが臨界状態にある場合に決定できる。ブロック６０１で、神経データが受け取られてよい。ブロック６０２で、高時間分解能でのネットワークの連続ＬＦＰ間の平均遅延が決定されてよい（Δｔａｖｇ）。この決定は、例えば、式１〜３を使用してなされてよい。ブロック６０３で、データは、平均遅延（Δｔａｖｇ）で再採取されてよい。
【００６９】
ブロック６０４で、神経雪崩サイズの分布が式４を使用してバイナリまたはアナログから計算されてよい。アルファ（α）は、例えば、線状回帰を使用してべき則勾配から決定されてよい。
【００７０】
ブロック６０５で、分岐パラメータシグマ（σ）が決定されてよい。決定は、データがブロック６０６でバイナリまたはアナログかどうかにおいてなされる。神経データがバイナリの場合、σがブロック６０７で式６〜９を使用して決定されてよい。次に、ブロック６０８で、σが１からはずれるかどうかを決定するために、テストが実行されてよい。神経データがアナログの場合、振幅分布は、本明細書で記述するように、ブロック６０９で、各雪崩の第一ＬＦＰに正常化された雪崩内の連続ＬＦＰに対して計算されてよい。次に、ブロック６１０で、分布のｌｏｇ（ｍｏｄｅ）が０からはずれるかどうかを決定するために、テストが実行されてよい。
【００７１】
次にブロック６１１で、勾配ガンマ（γ）は、族サイズ分布のべき則から計算されてよい。勾配γがブロック６１２で−２．４に近いかどうかを決定するために、テストが実行されてよい。ブロック６１３で、α＝−１．５が、ｌｏｇ（ｍｏｄｅ）＝０でσ＝１．０およびγ＝−２．４により支持されるかどうか決定する。決定が一致した場合、ブロック６１４でネットワークを臨界として宣言する。決定が一致しない場合、α＜−１．５、σ＜１．０、ｌｏｇ（ｍｏｄｅ）＜＞０およびΔＰ＜０．００２かどうかを決定するためにブロック６１５に進む。決定が一致した場合、ブロック６１６でネットワークを亜臨界として宣言する。決定が一致しない場合、言い換えれば、α＜−１．５、ｌｏｇ（ｍｏｄｅ）＞０およびΔＰ＞０．００２の場合、ブロック６１７でネットワークをてんかんとして宣言する。
【００７２】
他の側面において、神経組織における同期神経活動の検出、同期神経活動の伝播の監視、同期細胞活動の臨界状態への接近を示すパラメータの決定、パラメータの既定値との比較を含む認知増強および／または抗てんかん作用を決定する方法を提供する。
【００７３】
パラメータは、同期神経活動のサイズ分布の勾配であってよく、既定値は−３／２であってよい。パラメータは、連続して伝播される同期神経活動の分岐比であってよく、既定値は１またはｌｏｇ（１）＝０であってよい。勾配が−３／２と等しい場合、作用は最適である。予定勾配が−３／２より急勾配の場合、作用は最適には及ばない。分岐比が１と等しい場合、作用は最適である。分岐比が１以下または以上、あるいはｌｏｇ（１）＝０からはずれる場合、作用は最適には及ばない。
【００７４】
同期神経活動を検知するステップは、例えば、微小電極アレイ、脳磁気撮影法、脳撮影法、蛍光プローブを用いた画像などを使用してよい。
【００７５】
同期神経活動は、例えば、細胞外単一または多重ユニット活動として記録される局所電場電位、磁流、蛍光プローブ、神経活性電位などであってよい。
【００７６】
本方法は、認知増強および／抗てんかん作用をもつと思われる組成物を神経組織に投与することをさらに含む。
【００７７】
組成物の作用は、例えば、ドーパミン作動性、グルタミン酸作動性、ＧＡＢＡ作動性、コリン作動性、ノルアドレナリン作動性などであってよい。
【００７８】
また他の側面において、神経組織における同期神経活動の検出、同期神経活動の伝播の監視、同期細胞活動のサイズ分布の勾配の決定、サイズ分布の勾配の閾値勾配との比較、連続して伝播される同期神経活動の比率の決定および比率の閾値比率との比較を含む認知増強および／または抗てんかん作用を決定する方法を提供する。
【００７９】
閾値勾配は、−３／２であってよく、閾値分岐比は１であってよい。設定勾配が閾値勾配または閾値分岐比と等しい場合、作用は最適である。設定勾配が閾値勾配より急勾配の場合、作用は最適には及ばない。設定分岐比が１またはｌｏｇ（１）＝０の場合、作用は最適である。設定分岐比が１以下または以上、あるいはｌｏｇ（１）＝０の場合、作用は最適には及ばない。
【００８０】
同期神経活動を検出するステップは、例えば、微小電極アレイ、脳磁気撮影法、脳撮影法、蛍光プローブを用いた画像などを使用してよい。
【００８１】
同期神経活動は、例えば、局所電場電位、磁流、単一または多重活動、蛍光プローブなどであってよい。
【００８２】
本方法は、認知増強および／抗てんかん作用をもつと思われる組成物を神経組織に投与することをさらに含む。
【００８３】
組成物の作用は、例えば、ドーパミン作動性、グルタミン酸作動性、ＧＡＢＡ作動性、コリン作動性、セロトニン作動性、ノルアドレナリン作動性などであってよい。
【００８４】
さらなる側面において、神経組織への組成物の投与、神経組織の伝播された同期活動の測定、同期細胞活動の臨界状態への接近を示すパラメータの決定およびパラメータの既定値との比較を含む認知増強および／または抗てんかん作用を決定する方法を提供する。
【００８５】
同期神経活動を検出するステップは、例えば、微小電極アレイ、脳磁気撮影法、脳撮影法、磁気共鳴画像法、蛍光プローブを用いた画像などを使用してよい。
【００８６】
同期神経活動は、例えば、局所電場電位、磁流、単一または多重活動、蛍光プローブなどであってよい。組成物の作用は、例えば、ドーパミン作動性、グルタミン酸作動性、ＧＡＢＡ作動性、コリン作動性、セロトニン作動性、ノルアドレナリン作動性などであってよい。
【００８７】
パラメータは、同期神経活動のサイズ分布の勾配であってよく、既定値は−３／２であってよい。設定勾配が閾値勾配または閾値分岐比と等しい場合、作用は最適である。設定勾配が閾値勾配より急勾配の場合、作用は最適には及ばない。
【００８８】
パラメータは、連続して伝播される同期神経活動の分岐比であってよく、既定値は１であってよい。設定分岐比が１またはｌｏｇ（１）＝０と等しい場合、作用は最適である。設定分岐比が１以下または以上、あるいはｌｏｇ（１）＝０の場合、作用は最適には及ばない。
【実施例】
【００８９】
ＩＩＩ．実施例
以下の実施例は、当業者に、特許請求される化合物、組成物、製品、デバイスおよび／または方法がどのように作成され評価されるかの完全な開示および説明を提供するため、および単に本発明の例示のために記述され、発明者が彼らの発明とみなすものの範囲を制限するものではない。数（例えば量、温度など）に関する正確性を保つ努力がなされたが、エラーおよび差異を考慮にいれるべきである。特に記述がない限り、部は重量部であり、温度は°Ｃまたは周辺温度であり、圧力は大気圧または大気圧付近である。
【００９０】
Ａ．実施例１
実施例１は、多数の認知および行動タスクに関与する神経伝達物質であるドーパミンは、皮質の主な興奮性神経伝達物質であるグルタミン酸とともに、皮質の表層での臨界状態を調節することを示す。
【００９１】
（ｉ．中程度のドーパミン受容体刺激は、神経雪崩における空間的相関関係の回帰および距離を最大化する。）
内側前頭前野皮質（ｍＰＦＣ）の鋭形冠状切片は、成体ラットから採取され、平面微小電極アレイに設置された。細胞外神経活動が、ｍＰＦＣの表層および深層および層に沿って最大１．８ｍｍまで同時に記録された（図２Ａ，Ｂおよび図７）。切片が正常のＡＣＳＦで自発的に活動的ではなかったが、３ｕＭのグルタミン酸Ｎ−メチル−Ｄ−アスパラギン酸（ＮＭＤＡ）−受容体アゴニストＮＭＤＡと併用したドーパミンのバス使用は、活動がゆっくり漸減した後３０分までに渡り増加した自発的細胞外活動を誘発した（図７Ａ〜Ｃ）。単一電極での活動は、鋭い（１０〜５０ｍｓ）負ピークの後の短い陽性波により特徴付される個々のＬＦＰ事象から構成された。これらのｎＬＦＰは、ドーパミン濃縮への逆Ｕ字形依存を明らかにした。平均ｎＬＦＰピーク、電極毎のｎＬＦＰの速度だけでなく総活動Ａｔｏｔ、すなわち、ｎＬＦＰピーク振幅の累積が、中濃度のドーパミン（３０ｕＭ）で最大になり、３０ｕＭより高いまたは低いドーパミン濃度で顕著に減少した（図７Ｂ〜Ｆ；ｐｅａｋ：ＤＦ４，２１＝１４．７；ｐ＝０．００５；ｒａｔｅ：ＤＦ４，２１＝９．７；ｐ＝０．０４６；Ａｔｏｔ：ＤＦ４，２１＝１５．０；ｐ＝０．００５）。逆に、活性電極の数（３３±４電極）および自発的活動（４３±３分）の持続期間は、各条件で相似であった（ｎ＝２６ｓｌｉｃｅｓ；ｐ＞０．０５）。
【００９２】
図７は、ＮＭＤＡの存在下、ラットｍＰＦＣの鋭形切片でのドーパミンによる自発的ＬＦＰ活動の逆Ｕ字形プロファイルを示す。Ａ、３０ｕＭのドーパミンと３ｕＭ  ＮＭＤＡのバス使用は、鋭い負ピークの後の一過性脱分極（鋭形ラットｍＰＦＣ切片、２４の最も活性な電極を示す、ｃｐ．図２Ｂ）により特徴付けされた自発的ｎＬＦＰを生じた。Ｂ、代表的なラスタは、３ｕＭ  ＮＭＤＡと併用した時の５つの異なるドーパミン濃度における微小電極アレイ上でのｎＬＦＰ活動を示す。点は、負ｎＬＦＰピークの時間を表す。薬物は、ｔ＝０で適用され、実験の間中、存在した。矢印は、Ａに示す時間期間を示す。Ｃ、３ｕＭ  ＮＭＤＡと併用した時のドーパミン濃度の機能としての自発的ｎＬＦＰ活動の対応する平均時間（数多くの実験を括弧に示す）。最高活動レベルは、３０ｕＭのドーパミンで得られた。Ｄ〜Ｆ、平均負ｎＬＦＰピーク、単一電極でのｎＬＦＰ速度およびアレイ上の総活動Ａｔｏｔに対する対応する用量−反応関係。
【００９３】
単一の皮膚部での活動は、ドーパミン濃度に依存すると決定されるため、相似した関係が、アレイ上のｎＬＦＰの空間時間的編成を管理するかどうかが決定された。最初に時間的編成のみを研究した時、ｎＬＦＰが電極を通して高度にクラスタ化されたことが、アレイ上の自発的活動の可視的検査から明らかであった。これは、対の電極の相互相関関係を使用して定量化された。平均相互相関関係Ｒｃｃｆ（式２；ｃｐ．図３Ｂ）は有意にピークに達し、強い振動活動の徴候なく、また、１００ｍｓまでの無視できる値に減少した。従って、皮質切片における自発的活動は、空間時間的なｎＬＦＰクラスタの不規則な発生から構成された。
【００９４】
これらのクラスタは、上述のように、自発的活動が器官培養および体性感覚皮質からの鋭形切片において神経雪崩から構成される可能性があることを示唆した。神経雪崩編成の活動を分析した時、３０ｕＭのドーパミンでのみ、ｎＬＦＰ発生が最高であり、連結されたｎＬＦＰの分布が勾配ａ＝−１．５を有するクラスタサイズでべき則を明らかにしたことが解った（図８，ｃｐ．図２Ｄ、Ｅ）。この発見は、αが雪崩内（αＬＦＰ＝−１．５０±０．０３；ｓＬＦＰ＝６−３００ｕＶ；Ｒ＝−０．９９）のｎＬＦＰ振幅の累積により計算されたかどうか、または雪崩（αｅｌｅ＝−１．４７±０．０３；ｓｅｌｅ＝１−１８電極；Ｒ＝−０．９９６；図２Ｄ、Ｅ）での活性電極の数を数えた時に当てはまった。本濃度で、最適区分Δｔａｖｇは、２．７±０．２ｍｓ（図３Ｃ）であり、電極間距離が２００ｕｍのアレイ上のｎＬＦＰにおいて、７４ｍｍ／ｓまでの伝播速度に訳される。
【００９５】
３０ｕＭより低いまたは高いドーパミン濃度での連結されたｎＬＦＰの分布は、−１．５から顕著に異なる、−２に近いより急勾配な勾配αを有するクラスタサイズ分布を明らかにした（図８Ａ、Ｂ；ＤＦ５，２１５＝１５６．８、ｐ＜０．０００５）。これらの差異は、Δｔａｖでの差異からの結果ではなく、テストした全てのドーパミン濃度に相似した（ＤＦ４，２１＝０．９８；ｐ＝０．４４；全ｎ＝２６実験における２．７±０．１ｍｓ平均）。同様に、異なるドーパミン濃度に対して得られたクラスタサイズの分布には、全ての条件に対する高回帰計数Ｒにより示されるように形状にあまり変化がなかった（Ｒ＝０．９６〜０．９９）。最後に、単一電極のｎＬＦＰ速度の発見によると、統計的に有意ではないが、雪崩速度も中程度のドーパミン濃度で最大であった（図８Ｃ；ＤＦ４，２１＝７．０；ｐ＝０．１３）。
【００９６】
図８は、ドーパミンにより誘発された雪崩の逆Ｕ字形医薬的プロファイルを示す。Ａ、Ｂ、勾配αの逆Ｕ字形医薬的プロファイルは、ＮＭＤＡの存在下、ドーパミンによる神経雪崩の誘発を特徴付ける。最大勾配α＝−１．５は、３０ｕＭのドーパミン濃度で達成される（平均Ｒ＝−０．９２；回帰はサイズ＝４〜２００ｕＭから得られた；ｐ＜０．０００５）。勾配αは、低および高濃度のドーパミンで有意により負であった（平均±Ｓ．Ｅ．Ｍ．）。括弧の数値は、各条件での実験数である。Ｃ、雪崩速度に対する対応する用量−反応関係。
【００９７】
ネットワークレベルでのＮＭＤＡ−ドーパミン相互作用における逆Ｕ字形医薬的プロファイルの正確で量的な説明を提供する。ＮＭＤＡおよびドーパミン受容体刺激は、雪崩サイズ分布で最大勾配α＝−１．５を有する雪崩を含み、自発的形成および雪崩の回復を最大化する。勾配α＝−１．５は、テストされたドーパミン濃度の広範囲内で達成可能な最大勾配である。αに対するこの逆Ｕ字形プロファイルは、表皮層の空間時間的パターンの形成に重大な意味をもつ。αＬＦＰおよびαｅｌｅは、小さい雪崩に対して大きな雪崩の発生を定量化するため、ネットワーク内で形成される空間的相関性の数および範囲を提供する。より特定的に、３０μＭのドーパミンで、べき則レジーム内の最大領域ｓｅｌｅは、約８５０ｘ８５０μｍ２の空間的範囲に相当する１８電極までであった（図２Ｅ）。従って、−１．５より小さい勾配は、大きなｎＬＦＰクラスタの相対的減少、たわち、ネットワークでの遠位部をリンクする長範囲相関を示す。
【００９８】
神経修飾物質ドーパミンは、全体的な活動の増加と一致する、ネットワークを最適な状態に移動する。測定された最適な状態の内外の再発率のいくつかの側面には、特別の注意が必要である。第一に、大きなｎＬＦＰは、切片の底表面から平面微小電極を用いて記録される。これは、べき則勾配の推定にあまり影響しないが、雪崩の絶対的な割合を多大に過小評価する。比較として、神経雪崩サイズは、電極が直接活性神経組織に隣接する器官型皮質において４〜４０００μＶの範囲である。大きな雪崩の範囲のみ、例えば全雪崩の約６％からなる４〜４０００μＶを測定することにより、約９４％の雪崩の割合を過小評価することになる。第二に、逆Ｕプロファイルは、大きな雪崩において、比較的鋭い下降を導く。例えば、最適状態の外の勾配値−２において、任意に与えられる雪崩サイズに対して１００倍大きい雪崩の回帰は、自発的雪崩回帰の強い減少に加え、−１．５の勾配と比較し１０分の１に低下した。結論として、最適未満のドーパミン−ＮＭＤＡ相互作用は、結果として雪崩回帰の劇的な減少だけでなく雪崩が再発したときの空間的相関の減少を生じる。
【００９９】
（ｉｉ．直線上ドーパミンＤｉおよびＮＭＤＡ受容体相互作用は雪崩誘発の逆Ｕプロファイルを媒介する）
ＰＦＣ機能、例えば、作動記憶は、部分的ドーパミンＤ１受容体アゴニスト（＋／−）−ｌ−フェニル１−２，３，４，５−テトラヒドロ−（ｌＨ）−３−ベンザゼピン−７，８−ジオール塩化水素（ＳＫＦ３８３９３）の逆Ｕプロファイルに依存する。ドーパミンに対して発見された依存に類似して、ＳＫＦ３８３９３は、ｍＰＦＣ切片の逆Ｕプロファイルにおいて神経雪崩を誘発した。雪崩は、３μＭ  ＮＭＤＡおよび３μＭ  ＳＫＦ３８３９３のバス使用により大幅に誘発された（図９Ａ；ｎ＝１１）。３μＭのアゴニストで、Δｔａｖｇだけでなく勾配αも３０μＭのドーパミンを使用した雪崩誘発と顕著な相違はなかった（図９Ｂ、Ｃ；Δｔａｖｇ＝３．３±０．２；αＬＦＰ＝−１．５２±０．０６；ｐ＞０．０５）。重要な点は、α約−１．５の勾配は、ドーパミン（ｐ＝０．００７）と比較して総活動の著しく減少したレベルで達成された。この差は、雪崩速度（ｐ＝０．４２）の差ではなく、アゴニストの存在で、減少した平均ｎＬＦＰピーク振幅から生じたものである（６．６２±０．０１ｍＶ；ｐ＝０．００１）。３μＭより高いまたは低いＳＫＦ３８３９３の濃度において、勾配αは、−１．５より急な値に変化し（図９Ｃ；ＤＦ３，２０６＝３９．１，ｐ＝０．０００５）、雪崩速度およびｎＬＦＰ活動は、減少した（図９Ｄ、Ｅ；速度：ＤＦ３，３１＝１１．０９，ｐ＝０．０１２；Ａｔｏｔ：ＤＦ３，３１＝１０．１．ｐ＝０．０１８）。
【０１００】
図９は、ドーパミンＤ１受容体が逆Ｕ字形薬理学的プロファイルを介して神経雪崩を誘発することを示す。Ａ：３μＭ  ＮＭＤＡとの併用でバス使用した０．３〜３００μＭの範囲のドーパミンＤ１受容体アゴニストＳＫＦ３８３９３の４濃度における自発的ｎＬＦＰ活動の平均時間経過（括弧内は実験数）。下：３μＭのアゴニストでの単一代表ネットワークにおけるｎＬＦＰのラスタプロット。Ｂ：雪崩サイズｓＬＦＰ（平均±Ｓ．Ｅ．Ｍ．）の対応する分布。Ｃ：３μＭ  ＮＭＤＡと併用される時、Ｄ１アゴニストＳＫＦ３８３９３は、ドーパミンで絵荒れた勾配αの逆Ｕ字形薬理学的プロファイルを模倣する。勾配は、３μＭ  のＳＫＦ３８３９３で最大で、低および高濃度で減少する（平均Ｒ＝−０．９２；ｓｉｚｅ＝４−２００μＶ；ｐ＜０．０００５）。括弧内の数は、各条件での実験数を意味する。Ｄ：雪崩速度および（Ｅ）総活動の対応する用量−反応関係。
【０１０１】
ＮＭＤＡおよびドーパミンＤ１受容体刺激のＰＦＣ機能の同時依存において、ドーパミンＤ１とＮＭＤＡ受容体の同時刺激が雪崩誘発に必要とされた。３μＭ  ＳＫＦ３８３９３のみでのバス使用は、ｎＬＦＰも雪崩も誘発しなかったが、雪崩は、３μＭ  ＮＭＤＡが添加された時に救出された（αＬＦＰ＝−１．５５±０．０７；Ｒ＝−０．９５；図１０Ａ、Ｂ）。１０μＭの濃度で、ドーパミンＤ１受容体アンタゴニストＲ（＋）−７−クロロ−８−ヒドロキシ−３−メチル−１−フェニル−２，３，４，５−テトラヒドロ−１Ｈ−３−ベンザゼピン塩化水素（ＳＣＨ２３３９０）は、ｉｎ  ｖｉｔｒｏの単一神経レベルでＰＦＣの多数のドーパミンおよびＤ１介在作用を阻害する。従って、３μＭ  ＮＭＤＡのみのバス使用は、ＳＣＨ２３３９０の存在下で無視できるｎＬＦＰおよび雪崩活動しか誘発しなかった（１０μＭ；図１０Ｃ；ｎ＝７）。最後に、雪崩誘発は、３０μＭのドーパミンおよびＮＭＤＡの存在下で１０μＭ  ＳＣＨ２３３９０により完全に阻害された。これはドーパミンＤ１受容体が雪崩誘発に重要であることを示す（図１０Ｄ、Ｅ；ｎ＝８；αＬＦＰ＝−１．５５±０．０６洗浄；Ｒ＝−０．９８）。
【０１０２】
図１０は、雪崩誘発がＮＭＤＡとドーパミンＤ１受容体の同時活性を必要とすることを示す。Ａ：ＳＫＦ３８３９３−（３μＭ）のみを用いたドーパミンＤ１受容体刺激は、雪崩を誘発しないが、雪崩活動は、３μＭのＮＭＤＡの追加により救出された。下：単一代表ネットワークにおけるｎＬＦＰのラスタプロット。Ｂ：Ｃに示す実験の対応する雪崩再図分布（実線：線状回帰）。Ｃ：３μＭのＮＭＤＡのバス使用は、ドーパミンＤ１受容体が阻害される時、神経雪崩を誘発しない。Ｄ：ドーパミンＤ１受容体アンタゴニストＳＣＨ２３３９０（１０μＭ）は、３０μＭドーパミンおよび３μＭ  ＮＭＤＡにより神経雪崩の誘発を阻害する。雪崩活動は、ＳＣＨ２３３９０の洗浄により救出される。下：単一代表ネットワークにおけるｎＬＦＰのラスタプロット。Ｅ：回復における対応する雪崩サイズ分布（実線：線状回帰）。
【０１０３】
神経雪崩形成の本制御は、ＰＦＣの単一細胞レベルでのドーパミンおよびＮＭＤＡの多くの確実な活動における可干渉性ネットワークレベルの代表を提供する。第一に、ＮＭＤＡ反応の上方調節を通してＤ１受容体刺激は、３μＭのＮＭＤＡがドーパミンＤ１受容体アゴニストと同時使用されたときにのみ見られる自発的雪崩の増加と一致する、皮質ネットワークの全体的な興奮性を増加する。第二に、固有カリウム流の減少によるＤ１受容体刺激は、雪崩を構成する神経活動の迅速な伝播による神経がシナプスインプットに迅速に反応することを可能にする。第三に、ドーパミンＤ１受容体刺激は阻害されないが、代わりに雪崩形成の根底にある迅速な神経の連続活動を支持する皮質錐体神経の迅速なグルタミン作動性伝播を容易にする。最後に、ドーパミンＤ１受容体刺激は、皮質介在神経を減極し、錐体神経インプットと内部神経スパイク間を結合するシナプスを強化する。このドーパミンの作用は、ネットワークの同期活動の形成を支持する皮質の阻害の振幅および時間精度を増大する。この解釈は、迅速なシナプス阻害が削減された時に阻害される同期活動の鋭いｎＬＦＰ指示を誘発するドーパミンおよびＮＭＤＡの能力と一致する。どのくらい精度に迅速な阻害が雪崩形成に貢献するかは、ｎＬＦＰ発生に関する細胞タイプと細胞内活動の同定を必要とする。
【０１０４】
雪崩形成の濃度依存も、単一細胞レベルでのドーパミンおよびＮＭＤＡの作用と非常に一致する。最適な雪崩誘発とパターン回復は、他の単一神経の性質への影響に加え、ドーパミンがＰＦＣ迅速スパイク内部神経を多大に減極し、ＧＡＢＡ作動性およびグルタミン作動性インプットをＰＦＣ錐体神経に調節する濃度である３０ｕＭのドーパミンで達成されてよい。高濃度のドーパミンおよびＳＫＦ３８３９３の減少は、高濃度のドーパミンＤｌアゴニストでの錐体神経のＮＭＤＡ惹起電流およびシナプス後電位の減少と一致する。ＤＡ（１００ｕＭ〜１０ｍＭ）またはＳＫＦ３８３９３（１００ｕＭ）の局部圧力放出が、雪崩の形成およびサイズを削減するべき前頭前野回路の興奮性伝播の信頼性および振幅を減少するという発見とも一致する。同様に、低濃度のＮＭＤＡおよびドーパミンＤｌ受容体刺激の誘発は、低濃度のドーパミンおよびＳＫＦ３８３９３でのＮＭＤＡ流の促進を支持する（＜１０ｕＭ；これらの濃度でＰＦＣ神経興奮性の直線上増大）。
【０１０５】
（ｉｉｉ．神経雪崩は、表皮層に局所化される）
原理において、同期活動は、あらゆる皮層で形成されるが、神経が表皮層のみに局所化させることを正確に示す実験を提供する。従って、記録された同期活動の表皮層への局所化は、ＮＡＳアッセイの重要な側面である。
【０１０６】
微小電極アレイは全てのｍＰＦＣ層をカバーしたが、ｎＬＦＰの発生は、アレイの小地域に限られた。ニッスル染色に基づく皮層の後の解剖学的再構成を用いて記録中に取られた切片の光学顕微鏡画像と比較すると（図１１）、３０ｕＭドーパミンと３ｕＭ−ＮＭＤＡの同時使用により誘発された雪崩活動は、２００〜９００ｕｍの範囲の皮質深さに位置する表皮層ＩＩ／ＩＩＩで最も強かった（図１１Ａ〜Ｃ）。逆に、活動は、深層Ｖ／ＶＩ（ｐ＜０．０５；ＡＮＯＶＡ；３０ｕＭドーパミンおよび３ｕＭ  ＮＭＤＡ）において顕著に低かった。表皮層に沿ってｎＬＦＰ活動にある変動もあったが、これらの変動は、表層と深層間で遭遇する差と比べ、比較的小さかった。雪崩が表皮層に局所化されるという発見は、ｍＰＦＣと異なる皮質地域でも確認された。ドーパミンＤ１受容体アゴニストＳＫＦ３８３９３（３ｕＭ）およびＮＭＤＡ（３ｕＭ）の同時使用は、成体ラットからの鋭形体性感覚皮質切片の表皮層において本質的に神経雪崩も誘発した（図１１Ｄ、Ｅ）。
【０１０７】
図１１は、ドーパミンＤ１およびＮＭＤＡ受容体がｍＰＦＣの表皮層で優勢的に自発的雪崩を誘発することを示す。Ａ、多重電極アレイ上のニッセル染色ｍＰＦＣ切片とｎＬＦＰ密度のオーバープロット。Ｂ、対応する記録位置でのｎＬＦＰ密度の積重ねモンタージュ（ブレグマ座標＋４．２から＋３．１；鋭形切片の光学顕微鏡写真記録と記録中の多重電極アレイ位置）。線は電極の接触を示す。Ｃ、皮層深部の機能としての平均ｎＬＦＰ密度（ｎ＝６実験；３０ｕＭドーパミンおよび３ｕＭ  ＮＭＤＡ）。Ｄ、ニッセル染色体性感覚皮質鋭形ラット切片および微小電極アレイ上のｎＬＦＰ密度のオーバープロット（雪崩は、３ｕＭ  ＳＫＦ３８３９３および３ｕＭ  ＮＭＤＡにより誘発された）。インセット：記録中の光学顕微鏡画像。Ｅ、平均ｎＬＦＰ密度は、表皮層ＩＩ／ＩＩＩで最大である（ｎ＝６体性感覚皮質切片）。ローマ字：層；点線：層境界の平均深部
（ｉｖ．べき則はＰＦＣの雪崩族の自発的回帰を調節する）
表皮層における非常に広範囲であるが安定した回帰雪崩族の定量的で強い関係を提供する。自発的空間時間的パターンの回帰は、根底にある神経ネットワークの組織を反映し、ドーパミンの存在下でネットワークの接続性を調節する。表皮層での雪崩回帰は、前頭前野皮質ネットワークで形成され従って、ＰＦＣ機能の統合的で結合的な側面に貢献する、好適なシナプス回路を示す。
【０１０８】
改善されたクラスタアルゴリズムを使用して、神経雪崩をその近似性に基づいて分類した（図５）。図５Ａは、それぞれを比較した場合、雪崩の空間時間的パターンがどのように分類された近似マトリックスを生じるかを示す。本マトリックスにおいて、高近似をもつ雪崩はマトリックスの対角線に沿って位置する族に分類された。個々の族からの雪崩パターンを平均する時、族が活性される時、特定の電極が活性される可能性を示す異なる平均空間時間的活動パターンが得られた（図５Ｂ）。
【０１０９】
族の回帰は不規則で、他の族からの回帰と混合した時間で広がった（図５Ｃ）。雪崩回帰の組織、すなわち、族サイズｎをよく理解するために、族サイズの分布を二重対数座標でプロットした（３０ｕＭドーパミンおよび３ｕＭ  ＮＭＤＡ；ｎ＝６切片）。これは、γ＝−２．４４±０．０１を有する顕著な族（サイズｎ＞２）においてべき則のような分布Ｐ（ｎ）∝ｎγを明らかにした（図５Ｆ；Ｒｏｒｇ＝−０．９６４±０．０１；ｎ＝６切片）。全ての顕著な族に対して測定された勾配γは、広範囲の異なるタイプＩエラーにおいて堅調であった（図５Ｇ；０．１％＜タイプＩ＜１０％）。
【０１１０】
族回帰の統計的優位性は、ペアワイズシャフルを用いて絵荒れた１００の代理データセットに基づく（図５Ｄ〜Ｆ）。対応する代理データセットの分析は、元のデータでみられるように大族の欠損を示した。代わりに、代理データの族サイズ分布は、Ｐ（ｎ）＝０．２１・ｅ−０．３４ｎ（Ｒ＝−０．９９８）によると指数的に減少し、二重対数座標でプロットされる時、下方向曲線となる（図５Ｆ）。
【０１１１】
異なる濃度のドーパミンを比較する時、逆Ｕ字形プロファイルは、族が十分に回帰した可能性を特徴付けた（図５Ｈ）。３ｕＭのＮＭＤＡの存在下において、最適濃度である３０ｕＭドーパミンは、族回帰の可能性を約５００％レベルまで増大した（ＤＦ４，２１＝１５．１；ｐ＝０．００１７）。
【０１１２】
（ｘｉｉ．神経雪崩の自発的回帰は完全で迅速なＧＡＢＡ作動性シナプス伝播を必要とする）
鋭い負ｎＬＦＰピークの形成および活動の迅速な伝播は、雪崩で同定されるように、最初は、緩動作のドーパミンと長期持続ＮＭＤＡ流と一致しないようにみえる。ドーパミンおよびＮＭＤＡ受容体刺激は雪崩が現れるのに必要であるが、さらに、迅速なシナプス阻害が、もでる実験から提案されるように、同期活動の形成を支持するのに必要かもしれない。
【０１１３】
実際、シナプスＧＡＢＡ作動性伝播が１０ｕＭのピクロトキシンの添加によりｍＰＦＣ切片で減少する時、ｎＬＦＰおよび雪崩活動は停止した（図１２Ａ）。さらに、ピクロトキシンは、３ｕＭ  ＮＭＤＡおよび３ｕＭ  ＳＫＦ３８３９３を同時使用した時、一斉に自発的雪崩誘発を阻止し（ｎ＝６；図１２Ｂ）、さらに神経雪崩の自発的回帰が迅速なシナプス阻害を必要とすることを示した。最後に、ピクロトキシンのみ（１０ｕＭ）のバス使用により誘発された自発的活動は、３０ｕＭドーパミンおよび３ｕＭ  ＮＭＤＡにより達成されたそれより著しく低かった（図１２Ｃ；Ａｔｏｔ：５０３３±７１９μＶ；ｎＬＦＰ速度：０．０１±０．００１Ｈｚ；雪崩速度：０．１８±０．０２Ｈｚ；持続期間：２８±２分；全ｐ＜０．０５；ｎ＝６）。重要な点は、分布活動の最初の勾配αは−１．５より小さかった（αｅｌｅ＝−１．９７±０．０２；ｓｅｌｅ＝１−５；αＬＦＰ＝−１．９±０．０８；ｓＬＦＰ＝１５−８５；ｐ＝０．００１）。同様に、アレイ上の相関関係の電極間の最大時間差は、対応するΔｔａｖｇｔｏ２．３±０．２（ｐ＝０．０７）での僅かな減少を伴う、τｍａｘ＝３０．５±７．２（ｐ＝０．０１２）に著しく低下した。
【０１１４】
図１２は、神経雪崩回帰が完全なシナプス阻害に依存し、阻害されない自発的活動と異なることを示す。Ａ、３０ｕＭドーパミンおよび３ｕＭ  ＮＭＤＡにより維持される神経雪崩活動は、ＧＡＢＡＡアンタゴニストピクロトキシン（ＰＴＸ；１０ｕＭ）が添加される時、停止する。実線：比較として、図１Ｃから取ったアンタゴニストの不在下の活動の時間経過。下：単一代表ネットワークのｎＬＥＰｓのラスタプロット。Ｂ、３ｕＭ  ＳＫＦ３８３９３および３ｕＭ  ＮＭＤＡと同時使用したＰＴＸは、神経雪崩の誘発を阻止する。括弧内の数字は、実験数を示す。Ａと比較したｙスケールでの差に留意する。Ｃ、自発的に阻害しない、すなわち、ＰＴＸのみ（ｎ＝６切片）のバス使用により誘発されたてんかん活動は、アレイ上の約５０ｍｓに対して相関関係にある比較的少ないｎＬＦＰからなる（インセット：ｎ＝６実験からの母集団ｃｃｆ）。Ｄ、阻害されない活動における対応する雪崩サイズ分布。ｓｅｌｅ（黒丸）またはｓＬＦＰ（白丸）に基づく分布は、−２に近い初期勾配αを有し、大きな雪崩の可能性において僅かな増加（矢印）を示す（点線はα＝−２の勾配）。
【０１１５】
（ｖ．神経雪崩は、他のタイプの自発的皮質活動と異なる）
本明細書で記述する自発的雪崩は、急性摘出された皮質調製で報告された他のタイプの自発的活動と異なる。主に表皮層への雪崩の局所化、その迅速な伝播速度および非振動時間的組織の全ては、細胞外カリウム濃度の上昇を通して誘発された脂質層での低振動と異なる。空間時間的パターンの広範囲は、また、阻害されない皮質切片で見られる空間的な波のような活動から神経雪崩を分離する。顆粒下層を含み、低濃度のドーパミンまたはＤ１受容体アゴニストＳＫＦ３８３９３により抑制された若年マウスの皮質切片において報告された自発的活動と対照に、神経雪崩は、ドーパミンＤ１受容体刺激により誘発される。最後に、最適なドーパミン−ＮＭＤＡ相互作用により誘発された神経雪崩は、てんかん活動と異なる。阻害されない神経ネットワーク調製での自発的活動は、ドーパミンおよびＮＭＤＡにより誘発される活動で欠損であった低振動＜０．５Ｈｚにより特徴付けられる。阻害されない皮質切片培養での自発的活動は、初期勾配α＜−１．５を有する二峰性雪崩サイズ分布により特徴付けられる。同様に、鋭形切片において、ピクロトキシンのみは、最適なＮＭＤＡ−ドーパミン介在刺激と比較した時、削減した全体的持続時間、Δｔａｖｇの減少により示されるように僅かに高い伝播速度および重要なことに−１．５より小さいべき則勾配αで、低振動数でｎＬＦＰを誘発した。結論として、７０ｍｍ／ｓまでの平均伝播速度は、阻害されない皮質切片（７０〜９０ｍｍ／ｓ）における惹起された自発的活動の伝播速度に近づくが、神経雪崩は、完全な阻害の存在亜で活動の迅速な伝播の状態を示す。
【０１１６】
（ｖｉ．鋭形切片調製および単一プロセス）
ｍＰＦＣを含んだ生後８〜１０週間のラットの脳切片は、９５％Ｏ２および５％ＣＯ２（３１０±５ｍＯｓｍ）で飽和された１２４ＮａＣｌ、０．３  ＮａＨ２ＰＯ４、３．５ＫＣｌ、１．２ＣａＣｌ２、１ＭｇＳＯ４、２６．２ＮａＨＣＯ３、１０Ｄ−グルコースおよび５０ｕＭＤ、Ｌ−２−アミノ−５−ホスホノ吉草酸（ＡＰ５，  Ｓｉｇｍａ，  Ｓｔ．  Ｌｏｕｉｓ，  ＭＯ，  ＵＳＡ）（ｉｎ  ｍＭ）を含む冷却されたＡＣＳＦで厚さ４００ｕｍに切削された。切片は冠状的に経時的な順番で、ＡＰ５なしに室温においてＡＣＳＦで１〜２時間浸水され保管された。記録のため、切片を、平面電極アレイ（Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｇｅｒｍａｎｙ）上に移動し、３２．５±０．５°ＣでＡＣＳＦに浸水して３〜４ｍｌ／分の流量でカルボゲンを用いて飽和した後、約８分間、高カルボゲン状態下で２５ｕｌのニワトリの血漿とウシのトロンビン（１，０００  ＮＩＨ  ｕｎｉｔｓ／０．７５ｍｌ；Ｓｉｇｍａ）の混合物でアレイ上に付着させた。薬理学的テストのため、グルタミン受容体アゴニストＮＭＤＡ、ドーパミンＤ１受容体アゴニスト（＋／−）−ｌ−フェニル−２，３，４，５−テトラヒドロ−（１Ｈ）−３−ベンザゼピン−７，８−ジオール塩化水素（ＳＫＦ３８３９３）、Ｄ１受容体アンタゴニスト（Ｒ（＋）−７−クロロ−８−ヒドロキシ−３−メチル−ｌ−フェニル−２，３，４，５−テトラヒドロ−ｌＨ−３−ベンザゼピン塩化水素（ＳＣＨ２３３９０）およびピクロトキシン（全てＳｉｇｍａ）をＡＣＳＦに新しく溶解し、バス使用した。薬物酸化を遅らせるために、アスコルビン酸（０．０１％）を併用してドーパミンを使用した。
【０１１７】
（ｖｉｉ．電極位置の解剖学的復元）
皮層に関してアレイ上の電極位置を同定するために、ニッセル染色切片の比較写真を、固定による収縮修正後の鋭形切片記録からの光学顕微鏡写真と整合させた。ｎＬＦＰ活動の密度プロットは、最も活性な電極により基準化された記録期間に対する各電極のｎＬＦＰの合計により得た。皮層の密度分布において、ｎＬＦＰ振幅を各電極に対して合計し、アレイ上の電極毎に最大活動を基準化した。低活動の合計は、０（対応する任意の行電極で活動がない）から８（最大活動が１００％の１行での各電極）の範囲である皮層を通して密度関数を得た。各密度関数は、アレイの位置を考慮して、皮質深度に対して、絶対座標で表された。母集団密度分布を、２００ｕｍでの異なる実験からの空間的再サンプルデータにより得た。皮層の境界は、各ｍＰＦＣ切片のために個別に得、平均化された。
【０１１８】
（ｖｉｉｉ．統計的分析）
全てのデータは、記述がない限り、平均±Ｓ．Ｅ．Ｍ．として表される。母数によらないＫｒｕｓｋａ−Ｗａｌｌｉｓ  Ｈ-テストは、記述がない限り、事後アッセイとしての母数によらないＭａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ  Ｕを用いたｎ＞２薬物濃度での平均値における顕著な差異に対してのテストのために使用された。２つの勾配値間の差は、両側Ｓｔｕｄｅｎｔ’ｓ  ｔアッセイを使用してテストされたが、＞２勾配値間の多重比較は、共分散解析を用いて分析された後、事後Ｔｕｋｅｙアッセイを行った。層間のｎＬＦＰ活動の差は、ＡＮＯＶＡを使用して分析された。
【０１１９】
Ｂ．実施例２
暗闇で静かに座っている意識のある２匹のマカクザルの第一運動野からのｉｎ  ｖｉｖｏおよび器官型切片培養と鋭形切片調製の双方（Ｎ＝６培養，１８切片）を使用したラットの内側前頭前野皮質と体性感覚皮質からのｉｎ  ｖｉｔｒｏ継続中または自発的局所電場電位（ＬＦＰ）活動の微小電極アレイが使用された（図１３Ａ）。アレイ構成は、２匹の各サルにおいてそれぞれ約２ｍｍ２ｉｎ  ｖｉｔｒｏ皮質および６４と３６ｍｍ２のｉｎ  ｖｉｖｏ皮質の範囲のスケール範囲をカバーした。図１３Ｂは、各電極のトレースが意識下において典型的であるＬＦＰ活動を反映した１匹のサルから記録した多重電極の代表的な部分を示す。ＬＦＰの負の要素は、−３ＳＤでの閾値を使用してピーク検知により抽出された。これらの抽出された負ＬＦＰ（ｎＬＦＰ）は、基本的に単一の負ピークを含み、しばしば、正要素が続く（図１３Ｃ）。双方のサルにおいて、同時に記録された約７０〜９０％のユニットは、ｎＬＦＰと有意に相関関係し、負ＬＦＰピークが局所同期スパイクを表すという考えを支持する。ＮＬＦＰは、それから、単一伝播事象に属する可能性に基づき分類された。本分類は、ｎＬＦＰピークに遭遇しない時間区分まで少なくとも１ｎＬＦＰピークを含んだ幅Δｔの連続した時間区分を連結することによりなされる（図１３Ｄ）。Δｔの適切な選択は、欠損および不適切な連結数の双方が最小限に可能性があるため、平均電極間距離（Δｔａｖｇ）を横切って伝播するために取られた平均時間を表す値である。
【０１２０】
図１３は、ｉｎ  ｖｉｖｏ自発的同期活動が神経雪崩へと組織化されることを示す。Ａ．意識のあるサルの第一運動野の微小電極アレイの位置（サル１左、サル２右）。黒丸は、記録されたチャネルを示す。Ｂ．サル２の同時ＬＦＰ記録の一部Ｃ．ユニット発生に対応する有意な負ピークを示す同時に記録されたユニット活動の発生の±１００ｍｓ内の平均ＬＦＰ時間経過。黒線は、±９９％信頼区間を示す。ＬＦＰは、ＳＤ倍数で測定される。棒は、有意な負ＬＦＰピーク（サル１で１４８ユニット、サル２で６８ユニット）と関連のあったユニットのパーセンテージを示す。Ｄ．上：４秒に渡るサル２の各１６チャネルの負ＬＦＰピークの発生を示すラスタ。下：区分幅Δｔａｖｇ（ここでは２４ｍｓ）を使用したｎＬＦＰの雪崩への連結を示す拡大ラスタ。区分は、活動がない少なくとも１区分が前後する時連結される。Ｅ．双方のサルにおけるΔｔａｖｇの区分に基づく雪崩サイズ分布。発生Ｐ（サイズ）確率は、小さい神経雪崩において比較的高く、大きいものは系統的に減少する。本確率は、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ平均約−１．５（サル１のＳＤ＝−３、およびサル２のＳＤ＝−２とＳＤ＝−３の平均の閾値で示される）に近い指数（ここで示すｌｏｇ−ｌｏｇスケールの勾配）をもつべき則に従う。Ｆ．べき則の特性は、前のｉｎ  ｖｉｔｒｏで示されるようにΔｔの任意の選択のために保護された。同様に、指数αはα∝（Δｔ）sによるべき則として、Δｔとともに変動した（ここで示される関係はｌｏｇ−ｌｏｇスケール）。Ｇ．ｉｎ  ｖｉｖｏべき則特性は、検出された数多くのピークにおける有意な低下（インセット、赤）にも関わらず、ＳＤ倍数（インセット、黒）の閾値の異なる選択において共通指数αに集束する、閾値の様々な選択に堅調であった。
【０１２１】
Δｔａｖｇは、電極間で相関関係された間隔の範囲に対するｎＬＦＰピーク発生間の平均間隔を計算することにより推定された（式１-３を参照）。Δｔａｖｇは、全てのｉｎ  ｖｉｔｒｏネットワークとサル２のｉｎ  ｖｉｖｏで３０と７０ｍｍ／ｓ間の平均速度を生じるネットワーク間で多少異なった。この範囲は、ｉｎ  ｖｉｖｏおよびｉｎ  ｖｉｔｒｏ皮質組織の伝播速度の他の測定と近似する。しかし、サル１は、平均速度約２００ｍｍ／ｓを有しサル２と異なる。より早い速度は、サル１の強い振動の存在に関連するかもしれない。いくつかの振動は、２００〜５００ｍｍ／ｓのより迅速な速度で伝播することを示した。
【０１２２】
意識のあるサルの記録からのｎＬＦＰが上述のように分類される時、これらは、皮質の鋭形切片および器官型培養で前述された「神経雪崩」の空間時間的特性を有した。最初に、Δｔａｖｇの区分幅で、これらのグループの空間サイズ（すなわち、使用された電極の数）は、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ平均の−１．５（サル１で−１．４、サル２で−１．６５；図１３Ｅ）に近い指数αを有するべき則により分布される。第二に、べき則は、Δｔの異なる選択のために保護された（図１３Ｆ）。第三に、指数αは、べき則α∝（Δｔ）s（s＝０．１６±０．０１ｉｎ  ｖｉｔｒｏ、サル１で０．２３±０．０２、サル２で１７±０．０１）としてΔｔで測定された。ｉｎ  ｖｉｖｏ（図１３Ｇ）でのこの減少の堅調のさらなる例証として、この様態は、ピーク検出数の進行した有意な減少にも関わらず閾値の選択に無反応であった（≧２平均からのＳＤ；ここではΔｔ＝２ｍｓで示される、ｉｎ  ｖｉｖｏ記録の解析）。
【０１２３】
べき則分布の出現は、皮質の同期活動の組織の重要な原理、つまり、「スケールによる変化がない」大規模な多様のパターンサイズの形成を可能にする長期空間時間的相関関係の存在を示す。ｎＬＦＰが空間および時間でランダムに組織化された時、分類は、大きな集団が非常に稀である単純な指数関数的減衰サイズ分布を生じるだろう。動力学は、大きな集団の優勢により特徴付けされ、従ってべき則により例証されるグループサイズに欠ける、阻害されない切片２３で実験されたてんかん活動とも異なる。
【０１２４】
各神経雪崩は、自然に発生する局所同期の空間時間的パターンを示す。これは、様々な空間位置での同期の連続活動がどのようにパターン形成の情況において皮質で起こるのかの研究を可能にする。雪崩内のｎＬＦＰ伝播の性質は、ミリ秒のスケールで検査された（１ｍｓ  ｉｎ  ｖｉｔｒｏおよび２ｍｓ  ｉｎ  ｖｉｖｏ、記録の時間的解析）。この分析において、ｎＬＦＰピークの時間的順序は、全体として雪崩の時間的経路を近似すると思われる。
【０１２５】
分岐パラメータシグマが臨界状態、すなわち、α＝−１．５の時、ｉｎ  ｖｉｔｒｏおよびｉｎ  ｖｉｖｏ  ｌｏｇ（ｍｏｄｅ）＝０である正確な分析と例証を提供する。ＬＦＰの伝播は、雪崩内の系統的減衰または激増において分析された。この目的のため、ｎＬＦＰ領域は、ピーク前（ピーク≧３ＳＤ）のベースラインの最初の交差からのＬＦＰをピーク後の最初の交差と統合することにより計算された。各ｉｎ  ｖｉｖｏネットワークは、ノイズ特性に対する異なる信号のため異なる範囲を有するが、ｎＬＦＰ領域は、全ての場合においてａ≧４倍範囲の各ネットワークで測定された（図４Ａ）。雪崩内のイベントサイズの進行的変化を研究するために、その後の各時間区分で発生した各ピークを有するｎＬＦＰの領域は、その同じ雪崩の最初のｎＬＦＰの領域に基準化された。分布比率を直線化するために、分布はｌｏｇ２スケールにプロットされた。図４Ｂの代表的な培養切片、鋭形およびｉｎ  ｖｉｖｏネットワークに示すように、これらの基準化された値の分布は、活動の進行的空間消失、減衰または成長の不在を示す最大２０連続時間ステップにおいて０（ｌｏｇ２（ｌ））で中心となる近似対称分布をもたらした。
【０１２６】
全培養（左）および鋭形（中央）切片ネットワークのこれらの分布のモードと個々のｉｎ  ｖｉｖｏネットワーク（右）それぞれのモードの平均を図４Ｃに示すが、最初のイベントサイズは全ステップで保護されている傾向にあることを示す。異なる電極からのランダムなｎＬＦＰ順序のペアがどのようになるかを求めることにより、これが偶然に生じたかどうかが決定された。特に、各ネットワークの全ｎＬＦＰプールの１０％のみを表す（すなわち、ｎＬＦＰ領域の≧９０ｔｈ百分位）、稀に生じる大イベントにフォーカスされた。これらのイベントにおいて、ランダムペアからの予測される分布は、有意に左に移動し、小さいイベントを次に引き出す高い可能性を示す。逆に、雪崩内から得た分布は、各培養、鋭形切片およびｉｎ  ｖｉｖｏ  ネットワーク（全ネットワークにおいてＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ  （Ｋ−Ｓ）テストによりｐ＜ｌ０−１０）において、０（すなわち、ｌｏｇ２１）で主ピークを示した。
【０１２７】
図４雪崩内のｎＬＦＰは、初期のイベントサイズを維持する、すなわち、ｌｏｇ（ｍｏｄｅ）＝０の分岐パラメータを明らかにする。Ａ．培養（左）および鋭形（中央）切片およびｉｎ  ｖｉｖｏ（右）の全ｎＬＦＰ領域の累積分布。領域は広範囲（約８倍培養（右）、約３倍切片、＞５倍ｉｎ  ｖｉｖｏ）であるが、低値でクラスタの傾向にあった。インセット：矢印で示される範囲内の様々な領域のｎＬＦＰ。Ｂ．第一ｎＬＦＰに基準化され、ｌｏｇ２スケールに直線化された各連続時間ステップでのｎＬＦＰの分布（代表的なネットワークから）。データは、全ステップで保護される０中心の対称分布を示す。Ｃ．全培養および鋭形切片ネットワーク（ｍｅａｎ±ＳＥＭ）および２つのｉｎ  ｖｉｖｏネットワークのそれぞれにおいてＢで示される分布のモードは、雪崩での全時間ステップにおいて一定したイベントサイズの傾向を示す。Ｄ．大規模な初期ＬＦＰ（領域≧９０ｔｈ百分位）をもつ稀に生じる雪崩に制限された基準化された領域分布（Ｂのように）は、０で主ピークをもち、ランダムな順序ペア（灰色）から得られた分布と非常に異なる（ｐ＜１０−１０、Ｋ−Ｓテストによる）。
【０１２８】
この発見は、おそらく、局所電場内の同期活動の正確な空間時間的パターンを反映する、より正確なｎＬＦＰ波形の保護があるかどうかの疑問を促した。実際、雪崩内のｎＬＦＰの重複（図１４Ｂに例を示す）は、様々な電極数の全サイズのｎＬＦＰからなる雪崩に関与する各電極で近似パターンを示した。これは、ｎＬＦＰ波形が全体的に均一なら驚くことではない。従って、この近似の厳格なテストとして、第一ｎＬＦＰと第ｎ  ｎＬＦＰ間（ｎ＝２，４および８）の波形の総分布は、第一ｎＬＦＰの領域のパーセンテージとして雪崩内および雪崩間で比較された（S斜線域、図１４Ａ）。ｎＬＦＰの領域での差のために生じる差を除くため、雪崩は雪崩の初期ｎＬＦＰの領域により区分され、雪崩比較間は各区分の領域の一致したｎＬＦＰのためになされた。図１４Ｃは、全ての領域区分された比較からの分布をプールすることにより構成された分布を示す。培養および鋭形切片の双方において、平均雪崩内分布は、領域が一致した比較の雪崩分布間より約８倍小さかった（各領域区分の平均差において、ｔテストによりｐ＜０．０００１；図１４Ｃに示す分布間の差において、Ｋ−Ｓテストによりｐ＜１０−１００）。Ｉｎ  ｖｉｖｏにおいて、平均差は、約２．５倍であった（ｐ＜０．０１、ｔ−テストによる各領域区分；図１４Ｃに示す分布間においてＫ−Ｓテストによりｐ＜１０−１０、双方のネットワーク）。
【０１２９】
この差は、多分、電極の距離が遠く離れている、全体的な活動の比率が高い、およびは慣れた脳領域との相互作用のため、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ調製より遥かに低く、これら全てが伝播イベントの間違った分類の高発生を導く。雪崩内において、分布は、第一イベントから時間が離れるｎＬＦＰ発生において僅かに増加したが（培養：ｐ＜０．００１，ｎ＞１０００，鋭形切片：ｐ＜０．０１，ｎ＞１００，ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｐ＜１０，ｎ＞５００Ｋ−Ｓテストによる２ｎｄと８ｔｈ  ｎＬＦＰ間の比較）、全ての場合において対応する雪崩間比較から数倍小さかった。この大きな差は、波形の大きな多様性にも関わらず、皮質ネットワークが、伝播する、多分、同期スパイクの特定の空間時間的シーケンスの保護を示すとき、波形の正確なメモリを維持することが可能であることを示す。
【０１３０】
開始イベントのサイズがどのように雪崩の空間的拡張に影響するかを決定した（使用された電極の数により測定される；図１５Ａ）。ｓｙｎｆｉｒｅ鎖のモデルに示すように、より小さい初期ｎＬＦＰを有する雪崩のシナリオは、遠くに伝播せずに早く消失する一方、より大きな初期ｎＬＦＰ（おそらく、同じ局所電場内で多数の同期スパイクを表す）を有するものは皮質に大きな空間的拡張を表す傾向があると想定するだろう。この仮説をテストするために、雪崩を初期ｎＬＦＰ領域に基づき３つのグループに分け、それらのグループのそれぞれの動力学を比較した。各ネットワークにおいて（ｌｏｇ−ｌｏｇスケールのこれらの勾配間の差においてｐ＞０．５）、いかなるグループ間の雪崩サイズ（すなわち、使用された電極の数）の分布の有意な差がないことが解った。ｉｎ  ｖｉｖｏおよびｉｎ  ｖｉｔｒｏにおいて、サイズ分布は、前述の全体的な分布と同様に、勾配約−１．５をもつべき則に従う１８。同様に、雪崩に関与する全ての電極が使用されるのに取られる時間を比較する時（すなわち、最初と最後のピーク間の間隔）、これらのグループのいずれの間にも差はなかった（ｐ＞０．５，培養；ｐ＞０．２，切片；ｐ＞０．２ｉｎ  ｖｉｖｏ，Ｋ−Ｓテストによる全ての比較）（図１５Ｂ）。従って、小さいグループと大きいグループは、同等に、長距離間のグループを迅速に結合することができた。
【０１３１】
興奮性と阻害されないバランスは、皮質機能にとって重要であり、異なるレベルの活動下で維持される。阻害は、活動を同期し、スパイクの可能性と時間の精度を調節する。従って、本明細書で記述される神経の雪崩の特徴を維持する阻害の役割をテストした。そうするために、調節された条件下で長期間にわたり安定した記録を可能にする培養されたネットワークが使用された。
【０１３２】
てんかんにおける実験的例証、すなわち、分岐パラメータシグマがｌｏｇ（ｍｏｄ）＞０である、阻害されない状態を提供する。低濃度のＧＡＢＡＡアンタゴニストピクロトキシンの存在下（ＰＴＸ；Ｎ＝４培養）、自発的ｎＬＦＰの平均速度は８０±２３％減少した。雪崩内において、図１６Ａの急右傾斜分布に示されるように、初期ｎＬＦＰと比較して大きいｎＬＦＰ方向への一定の傾向があった。対照培養と逆に、これらの分布のモードおよび平均は各連続時間ステップとともに増加した（図１６Ｂ）。正常な状態下、時間ステップ（Ｐ（ｌｏｇ２（Ａｒｅａ）以前の規範＞０））直前におけるｎＬＦＰより大きい可能性は、０．５ちょうどであった。阻害が削減された、すなわち、てんかん状態下の時、本可能性において、考慮される各時間ステップで、約０．５８の有意で一定の増加があった（図１６Ｃ，Ｄ）。幻想された阻害のより顕著な作用が、ｎＬＦＰ波形が維持された精度で明らかであった。ＰＴＸの使用は初期ｎＬＦＰと比較して、最初の時間ステップだけで約３．５倍、８時間ステップ内で約６倍に増えた増加に、ｎＬＦＰ波形の偏差を増大した（ｐ＜０．０００１；図１６Ｅ，Ｆ）。これらの偏差は、いずれの雪崩内の様々な波形で明らかに見て取れる（図１６Ｅ、ｃｆ図１４Ｂ）。迅速な阻害による波形の活動的な保護は、異なる電極で測定された類似する波形が同じ神経グループの活動またはネットワークの静止同期のいずれかを反映するという提案に対して反論する。事実、正常状態下、σ＝１またはｌｏｇ（ｍｏｄｅ）＝０のルールに従う同期活動の伝播において強く主張する。
【０１３３】
これらの発見は、単一細胞研究では予測できなかったネットワークレベルでの迅速なＧＡＢＡＡ介在阻害の３つの活動的な役割を同定する。（１）自発的な局所同期活動、すなわち、ｎＬＦＰの生成、（２）伝播中のサイズの増加または減少の可能性間のバランスの維持、および（３）同期伝播中の局所イベントの時間的特徴の保護。
【０１３４】
要約すると、自発的同期活動の神経雪崩への組織化が、皮層などの皮質構造の重要な側面が保護されるｉｎ  ｖｉｖｏ意識下状態およびｉｎ  ｖｉｖｏ調製の皮質の堅調な特性であるという証拠が提供される。
【０１３５】
神経雪崩は、そのサイズがべき則により分布される、多様な空間時間的パターンである。これは、雪崩が、本組織の堅調が電極の数および使用される電極間の距離にさらに反映される性質の全ての空間的スケールで生じることを示す。雪崩は、単一皮質柱２７を超えて達する空間的範囲のｉｎ  ｖｉｔｒｏで最大１．７ｍｍおよびｉｎ  ｖｉｖｏで１１．２ｍｍの最大皮質距離に及んだ。際立って、雪崩内で、同期は空間で高い再現性を用いて移行される、すなわち、急に消失する前に異なる位置で正確な波形を維持する。この特性は、迅速な阻害に非常に依存した。
【０１３６】
小さいｎＬＦＰは、大きいのと同様に長い皮質距離を同等に伝達する可能性がある。これは、皮質が消失、減衰または激増がないだけでなく正確な時間的性質を破壊することなく同期の無損失伝播を堅調に支持することを例証する
自発的活動の可干渉性空間時間的構成は皮質ネットワークの豊かな機能的組織を反映し、著しく皮質インプットプロセスに影響を与えることが十分確立される。重要な点は、複数の皮質位置での自発的一過性同期は、行動的に適切な期間に先立つ時、著しくネットワーク反応を増大し、行動的結果、例えば、反応時間を向上する。ネットワーク性能の本向上は、同期神経の刺激プロセスに関わる標的神経の細胞集合体への自発的分類により選択的に応答性を増大した結果と思われる。理論は、皮質におけるこれらの細胞集合体形成への解決策として同期の安定的および選択的伝播を提案した。同様に、ＬＦＰおよびＥＥＧｓで観察された一過性同期は、同期は、正確な時間遅れを伴う位相ロックの多様な位置で一過的に生じるが、波形を必ずしも維持せず、認知機能でこの「位相同期」の役割を提案する、「位相同期」のフォレームワークで前に分析された。ここで示される本発見は、同期活動がどのように皮質で顕在化し、同期を使用した細胞集合体の理論的および実験的探求のための新しいガイダンスへの新しい見識を提供する。一方で、離れた同期イベントの連続誘発が局所同期イベントの性質の維持により拘束されるが、この場合、その波形は、迅速な伝播に対応する時間遅れを伴う正確な一過性の位相ロックだけでなく、振幅および全電荷などの他の全てのパラメータの維持を示す。他方で、イベントは、波形の性質から、測定された空間的距離により測定されるように、伝播成功の依存によって多様な自由度で与えられる。有意に、この無損失伝播は、数十ミリ秒を超えて拡張する伝播プロセス中のこれらの性質の記憶を作成する。本伝播プロセスは、時間的および共通の特徴による双方で離れた皮質の領域を結合するため、情報伝達および新皮質の連想プロセスにおいて重要な役割を提案する。
【０１３７】
ラット皮質切片からの器官培養を、ＮＩＨガイドラインにより調製した。生後０〜２日のラット脳からの冠状切片（Ｓｐｒａｇｕｅ  Ｄａｗｌｅｙ，  Ｔａｃｏｎｉｃ  Ｆａｒｍｓ，  ＭＤ，  ＵＳＡ）を３５０ｕｍの厚さに切削した。背部または背外部皮質（約１．５ｍｍの深さおよび約２〜３ｍｍ幅）を含む冠状切片部は、多重電極アレイ上に設置された（Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｒｅｕｔｌｉｎｇｅｎ，  Ｇｅｒｍａｎｙ）。アレイは、顆粒下層に合わせられた下列と層Ｉを超えて拡張する上列を有する約５０〜７０％の皮質組織をカバーした。この配列は、ラット皮質における生後第一週中の表皮層の発達による、多重電極アレイ上の皮質切片の背部拡張を可能にする。培養を５０％の基礎培地イーグル、２５％のＨａｎｋｓ平衡塩類溶液および２５％のウマ血清、０．５％のグルコースおよび０．５ｍＭのＬグルタミン（全てＧｉｂｃｏ，  Ｇｒａｎｄ  Ｉｓｌａｎｄ，  ＮＹ，  ＵＳＡ）からなる培養培地で、標準気圧、３５．５°Ｃで成長させた後、切片は、１５ｕｌのニワトリ血漿と１５ｕｌウシトロンビン（Ｓｉｇｍａ  Ｓｔ．  Ｌｏｕｉｓ，  ＭＯ，  ＵＳＡ）を用いた凝固により事前に洗浄されたポリ−Ｄ−リジン被覆多重電極アレイ表面に接続された。１−３ＤＩＶおよび記録セッション後に取った写真は、皮質組織および器官型皮質切片培養における記録電極の位置を確認した。
【０１３８】
長期間の薬理学的実験および反復、同一の記録および培養条件下で異なる発達段階の減菌記録セッションを可能にするため、特注のインキュベータを使用した。チャンバ設計および記録用多重電極アレイの調製は、前に詳細を記載した。要するに、各多重電極アレイは、中央が窒化チタニウムでできた６０の微小電極の四角いアレイ（隅のない８ｘ８グリッド）を有する四角いガラスのプレート（５ｘ５ｃｍ、厚さ１ｍｍ）  からなる（Ｅｇｅｒｔ  ｅｔ  ａｌ．，  １９９８）。窒化チタニウム電極は、平の直径が３０ｕｍ  のディスク形状で、電極間隔が２００ｕｍで、四角いガラスの端で終わる金のリードに接続され、増幅器ヘッドステージの接触として使用された。テフロン（登録商標）キャップの円形ガラスウェル（約１０ｍｍ直径）を中心に合わせ、気密な減菌培養チャンバとして機能するＳｙｌｇａｒｄ（登録商標）によりガラスプレートに保管された。
【０１３９】
多重電極アレイを、インキュベータ内の保管トレイに設置し、軽く振動させた。インキュベータ内の温度は、５±０．５°Ｃに維持された。最適な培養生存および培養成長のため、方向を逆にする前に一番急勾配な角度で１０ｓまでの一次停止する正弦関数（４００ｓまでのサイクル時間）を近似する振動曲線を使用した。方向を逆にする時点で、培養は内側チャンバの環境に曝露された。この処理を通して、培養培地は、常に動いており、結果として最大２ヶ月間、優れた培養の成長となった。３および２７日のｉｎ  ｖｉｔｒｏ（ＤＩＶ）後、有糸分裂阻害剤を２４時間添加した（４．４ｍＭシトシン−５−ｂ−アラビノ−フラノシド、４．４  ｍＭウリジンおよび４．４ｍＭ５−フルオロデオキシウリジン；最終濃度に計算された；全てＳｉｇｍａ）。培地は、３〜５日毎に交換された。抗生物質は、培養および記録期間を通して使用されなかった。
【０１４０】
記録のため、個々の多重電極アレイは、インキュベータ内の第二トレイに固定され、第一の保管トレイと全く同じ動きをもつ記録ヘッドステージに設置された（ＭｕｌｔｉＣｈａｎｎｅｌＳｙｓｔｅｍｓ，  Ｉｎｃ．）。これは、成長条件と同一の条件下の培養培地での記録を可能にした。各多重電極アレイの記録と保管位置間の交換は、数秒で、振動サイクルを中断することなく行われた。活動は器官皮質で自発的に起こり最大５時間記録されネットワーク毎に、＞１０，０００の雪崩を生じた。
【０１４１】
成体ラットからの鋭形ｍＰＦＣ切片は、記述されるように調製された（上を参照）。鋭形切片の活動は、３ｕＭのＮ−メチル−Ｄ−アスパラギン酸（ＮＭＤＡ）とドーパミンＤｌ受容体アゴニスト（＋／−）−ｌ−フェニル−２，３，４，５−テトラヒドロ−（１Ｈ）−３−ベンザゼピン−７，８−ジオール塩化水素（ＳＫＦ３８３９３）の併用のバス使用により顕在化され、最大１時間持続させ、ネットワーク毎に＞１０００の雪崩を生じた。
【０１４２】
全体として、負局所電場電位（ｎＬＦＰ）は、鋭形切片で８２±５％の電極、および培養で８８±５％の電極で生じた。データは１ｋＨｚでサンプリングされ、５０Ｈｚで低域濾過された。阻害の作用を見るために、５ｕＭのピクロトキシンを２〜５時間のベースライン記録後の培養の培地に直接添加し、記録を２〜５時間継続した。
【０１４３】
Ｉｎ  ｖｉｖｏ記録は、暗い部屋に静かに座っている２匹の意識のあるマカクザルで実行され、長さが１．５ｍｍ、直径が３０ｍｍの単極タングステン電極（１ＭΩ  インピーダンス）で慢性的に実装された。ＬＦＰおよびユニット活動は、２つの軸に沿って１ｍｍおよび２ｍｍ離れて設置された、サル１の１６の電極およびサル２の３２の電極から同時に記録された（黒丸、図１３Ａ）。記録は、サル１で４３分間で約６，０００の雪崩を生じ、サル２で４７分間で約５，０００の雪崩を生じた。データは０．５ｋＨｚでサンプリングされ、ＬＦＰ分析のため１と１００Ｈｚ間で帯域濾過された。いくつかの電極で、大きいピークが、６０±０．０５Ｈｚに対応する帯を濾過することにより除去された６０ＨｚのＡＣ周波数でパワースペクトラムで観察された。負局所電場電位（ｎＬＦＰ）が双方のサルの全ての電極で検知された。ユニットは、Ｐｌｅｘｏｎにより開発されたスパイク分類アルゴリズムを使用して抽出された（Ｐｌｅｘｏｎ  Ｌｉｅ，ｗｗｗ．ｐｌｅｘｏｎｉｎｃ．ｃｏｍ）。
【０１４４】
ｉｎ  ｖｉｔｒｏネットワークにおいて、負ピークがノイズヒストグラムの−３ＳＤ以下のＬＦＰが、さらなる分析のため、各電極で抽出された。Ｉｎ  ｖｉｖｏにおいて、明白なベースラインまたはノイズ変動の不在のため、各電極での負ＬＦＰピークの検知閾値は、高振幅、遅波活動を示した部分を除外した後の全体的な−３ＳＤ活動プロファイルとして決定された。これらの除外された遅波部分は、１と１０Ｈｚ間の電力の９０％を有するとして定義され、１．５ｓの連続時間間隔で、２ｓのスライド時間枠内のパワースペクトラを計算することにより同定された。本遅波活動が＞５０％のチャネル上で損じする記録の部分は、後の全ての分析から除外された（約５〜１０％の記録データ）。
【０１４５】
ユニット活動がどの程度負ＬＦＰピークに対応するかをチェックするために、ユニット発生の±１００ｍｓ内のＬＦＰの位置が平均化された。同じ手順が、ユニット活動のランダム時間順に実行された。負ピーク有意性の信頼区間が、時間ランダムユニット辺りのＬＦＰ分布の２．５８ＳＤ（ｐ＞０．９９）になるように取られた。信頼区間を超えた負ピークをもつＬＦＰは有意と決定された。負ＬＦＰピークがどの程度ユニット活動と相関関係するのかを評価するために、負ＬＦＰピークの±１００ｍｓ内のユニット発生の分布が計算された。運動前野に配置された２つの追加のアレイがこの分析のためにサルに使用された。
【０１４６】
各ネットワークのｉｎ  ｖｉｖｏおよびｉｎ  ｖｉｔｒｏの双方において、ｎＬＦＰピーク発生間の相互相関関係が前述のように、各電極対間で計算された。全ての対の平均相互相関関係は、それから、相互相関関係が０近くに減衰した値の範囲を可視的に選択することにより、イベント内間隔（ＩＥＩ）カットオフを決定するために使用された。サル１の場合において、振動が存在するため、カットオフは最初の最小値のように選択された。Δｔａｖｇは、それから、カットオフ未満のこれらの値のために平均ＩＥＩ間隔として計算された。本計算は、鋭形切片において３．０±０．２ｍｓおよび各サル１とサル２のそれぞれにおいて５．５±１．０ｍｓおよび２６．８±６．９ｍｓの値を出した。これらの平均値は、次に、ｉｎ  ｖｉｔｒｏネットワークにおいて一番近い整数に、ｉｎ  ｖｉｖｏネットワークにおいて一番近い２の倍数に四捨五入された（データはそれぞれ１および２ｍｓ解析で取得されたため）。
【０１４７】
雪崩内で、ｎＬＦＰは、記録された１ｍｓまたは２ｍｓ解析で比較された。開示時間およびピーク時間の双方により計算された雪崩内のｎＬＦＰの順序が比較され、＞８０％同一と分った。ピーク時間はノイズを超えてより良い解析のためより正確であると決定され、時間的順序を決定するために使用された。ｎＬＦＰの波形の偏差を計算するために、ｎＬＦＰはピークで合わせられ、偏差は陰性波の最初の初めと最後の終わりの間で計算された。領域および波形の全ての偏差の分析は、最初のミリ秒時間区分で唯一１つのｎＬＦＰピークが存在する雪崩内で実行された。
【０１４８】
雪崩間の比較は、第一ｎＬＦＰの領域により最初に雪崩を分類し、次に、これらの分類の雪崩の第ｎのｎＬＦＰを５位置移行することによりなされた、すなわち、雪崩Ｉの第一ｎＬＦＰは、雪崩ｉ＋５の第ｎのｎＬＦＰと比較される。これは、差異なく様々な移行に反復された。差異を制限する領域区分は、最大５％の雪崩比較間の領域に起因した。異なるＬＦＰサイズのサイズ分布およびピーク間の時間の比較において、サイズクラスは、３つの同等なサイズグループに基づき定義された（すなわち、ｎＬＦＰの１／３、ｎＬＦＰの２／３およびｎＬＦＰの３／３）。これは、同一のサイズ空間を生じないが、より良い分布統計において、各グループの同一のデータポインの数を提供する。
【０１４９】
Ｃ．実施例３−振動
ＮＡＳアッセイは、振動活動、すなわち、表皮層から測定されたガンマ振動に基づき構成される。これは、神経活動検知器として脳撮影法（ＥＥＧ）の使用を可能にする。ガンマ振動はＥＥＧ測定で容易に明らかになる。
【０１５０】
γ振動などのミリ秒精度での同期神経活動は、初期の発達、例えば、ヒト乳児発達特性結合能力、選択性注意および意識などの初期の発達に見られる特性結合などの高皮脂質機能に重要であると考えられ、その有益な役割は、７周波電力が作業記憶タスク中の難しいレベルと積極的に相関関係する成人で明白に例証される。一方、γ同期の増加は、正の、減少は負の精神分裂病の症状と関係し、γ振動が皮質で生じる最適なレジームがあるかどうか、およびこのレジームがどのように調節されるかの疑問が生じる。γ振動を支持するための最適なバランスネットワーク状態を決定するために使用できるγ振動と神経雪崩間の以前に認識されていない関係を、本明細書で開示する。
【０１５１】
γ振動は、ミリ秒精度で長距離に渡る神経活動の迅速な同期を可能にする。このような同期は、特定の環境下、例えば、特性発見のための長距離皮質部のリンクで有益であるが、過剰な同期は、情報プロセスにおいて有害である重複した動力学に皮質ネットワークを閉鎖することができる。α＝−３／２を有するべき則によりサイズに分布する神経雪崩は、本来、ミリ秒レベルで生じる同期の非振動モードとして説明された。長い皮質距離に渡る迅速な同期の伝播は、神経雪崩がγ振動と共有する特徴である。さらに、しばしば２０ｍｓ以上でない神経雪崩は、単一のγ振動サイクルに収まる。γ振動と雪崩間に共存する証拠を提供する。最適化機能は、振動ネットワークの神経雪崩のために引き出され、代わりに、最適な皮質ネットワークのγ振動形成の理解を可能にする。
【０１５２】
γ振動と神経雪崩間の関係を研究する実験的パラダイムを開発するために、表皮層の発達時間に焦点を当てた。第一に、γ振動だけでなく神経雪崩も表皮層に始まる。第二に、ドーパミンは、双方の動力学を調節する神経栄養だけでなく急性的役割を果たし、γ振動および神経雪崩は、迅速なＧＡＢＡＡ作動性シナプス阻害を必要とし、ドーパミンは表皮層の内部神経に神経栄養作用を提供するが、神経雪崩の急性誘発は、ドーパミンＤｌ受容体に極めて依存する。従って、未熟な皮質切片は、腹測被蓋野（ＶＴＡ）を含む中脳の部分を用いて生後２日目で培養された。本共培養において、表皮層は、ｉｎ  ｖｉｖｏ生後発達の時間経過と一致してｉｎ  ｖｉｔｒｏ生後２週目中に発達するだろう。発達中のこの時期辺りで、ＶＴＡは、皮質ネットワークにドーパミン作動性インプットを確立する。
【０１５３】
このｉｎ  ｖｉｔｒｏシステムは、神経雪崩に組織化された自発的γ振動を生じた。雪崩サイズ分布は、勾配がα＝−１．５のべき則を明らかにした。表皮層のγ振動中に最適化された同期伝播は、表皮層特有のバランスのとれたドーパミンＤ１／Ｄ２受容体活動を通して維持され、ＧＡＢＡＡ作動性介在シナプス伝播に極めて依存した（図１７〜２３）。
【０１５４】
皮質細胞外神経活動は、８ｘ８微小電極アレイを使用して器官型皮質−ＶＴＡ培養で記録された（図１７Ａ）。皮質組織の活動は、後に振動という形態で多重ユニット活動の激増に形成した、分離したユニット活動として開始した（図１７Ｂ）。最初の９±２日ｉｎ  ｖｉｔｒｏ（ＤＩＶ；平均＝８．３３日、範囲７〜１１日、ｎ＝９ネットワーク）内で、培養は、活動が最大１６〜２２ＤＩＶ持続した、強い振動電場電位を示した。振動活動の出現は、近似配置された分離されたＬＦＰから５０ｍｓ〜５００ｍｓまで続くｆｒａｎｋ正弦波までの範囲だった。サイクルの活動の振幅は、最初は増加し、後に、振動激増の中間期間中の最大振幅を伴う減少傾向を示した。ＬＦＰ振幅は−１０ｕＶ〜−１２００ｕＶ（平均＝−３８．２±３．４ｕＶ）変動し、培養−１０．６８±０．５３ｕＶ〜−２２３．６±１９．２５ｕＶ（平均高値）間で変動した。
【０１５５】
ＬＦＰ波形の周波数葉域分析は、活動において期間が２つの主な周波数帯を含むことを明らかにした（図１７Ｃ，Ｄ）。低周波数成分は、２〜１６Ｈｚ（平均＝７．５±１．４Ｈｚ）の範囲でピークがあり、高成分は、４０〜１０５Ｈｚ（平均＝７７±８．８Ｈｚ）の範囲でピークがあった。波形の電力は、ノイズの平均電力値およびγ範囲周波数の振動（例えば、ノイズ：１．０００３±０．９４ｕＶ２，信号：１１８．４８±３８．４１μＶ２，ｐ＝０．０１）間で有意な差異を明らかにした。
【０１５６】
図１７は、δ／θおよびγ周波数振動を含む自発的ＬＦＰ激増がｉｎ  ｖｉｔｒｏ皮質の表層差異の時間で生じたことを示す。微小電極アレイ上の器官型皮質−腹側被蓋野（ＶＴＡ）培養の発達。左：培養のための鋭形冠状皮質とＶＴＡ切片の位置および配置（ＷＭ：白い脳膜；Ｉ，Ｖ／ＶＩ：それぞれ層ＩおよびＶ／Ｖ）。（ＤＩＶ；中央）および１２  ＤＩＶ（右）でのｉｎ  ｖｉｔｒｏ１日目の共培養の光学顕微鏡写真。微小電極（白四角）上の皮質切片の位置は、皮質層の６０部位からおよび皮質層に沿ってＬＦＰ記録を可能にした。Ｂ．振動ＬＦＰの自発的激増は、約８ＤＩＶで現れ、培養の第二週、すなわち、生後約８〜１６日を通して持続した。発達の異なる時間での単一ＬＦＰ激増（同じ培養）。ＬＦＰ振動がクラスタ多重ユニット活動におり特徴付けされる前の自発的活動（ＤＩＶ６でインセット）。Ｃ．激増は、それぞれ４Ｈｚおよび８０Ｈｚでのθおよびγ振動からなる（単一ネットワークからの平均電力スペクトル；平均±ＳＤ）。赤線；激増がオンセット、すなわち、ノイズ前の細胞外活動からの対応する電力スペクトル。Ｄ．ピーク振幅ｖｓ．ピークδ／θおよびγ周波数プロットの要約  （ｎ＝１１培養）。
【０１５７】
器官型共培養は、生後１〜２（ＰＮＤ）日のラットから分離した前頭皮質（ＦＣ）および腹側被蓋野（ＶＴＡ）から調製された。ＶＴＡ切片は、５００ｕｍの厚さ、および３５０ＶＴＡ  ｍでの皮質で切削された。培養は、直径が３０ｕｍの電極で電極間の距離が２００ｕｍの多重電極アレイ（Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｒｅｕｔｌｉｎｇｅｎ，  Ｇｅｒｍａｎｙ）上に配置された。培養および記録は、上述のように微小電極アレイの減菌チャンバで実行された。培養は、記録中、振動運動（約０．００５Ｈｚ）のインキュベータ内に保管された。自発的細胞外信号は、平均４±１時間連続して１ｋＨｚの低域路過を用いて４ｋＨｚのサンプル周波数で記録された。インキュベータ内の温度は、３５±０．５°Ｃに維持された。
【０１５８】
神経振動活動は、Ｍａｔｌａｂ  （Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ）で、離散高速Ｆｏｕｒｉｅｒ変換を使用して顕著なＬＦＰ活動、すなわち、ＬＦＰ激増の期間からパワースペクトルを計算することにより分析された。顕著なＬＦＰ活動の期間は、電極ノイズから−３ＳＤで交差する負閾値により同定された。アレイ上の活動期間の平均パワースペクトルを計算する時、活動期間を選択するための持続期間は、各記録セッションの個々の振動活動の平均持続時間として取られた。活動領域を得ている間、同じ電極の同じ時間期間からのスペクトルの再計算をさけるための注意が払われた。各電極ノイズのパワースペクトルは、活動が存在せず、ノイズのパワーが信号のそれから取り去られた、２０の異なる記録領域から別に計算された。選択された信号領域は、パワースペクトルを計算する前に、Ｈａｒｍｉｎｇ窓（ｗ（ｋ＋１）＝０．５＊（１−ｃｏｓ（２＊ｐｉ＊（ｋ／（ｎ−１）））），ｋ＝０，１，２．．．．ｎ−１で定義されるコサイン窓）で濾過された。各活動期間のパワースペクトルが、各活動期間の全ての活性電極から計算され、平均化された。パワースペクトルは、全４時間の記録に渡り平均化された。
【０１５９】
実験的証拠は、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ共培養システムの皮質δ／θおよびγ周波数が、成体ラット皮質の神経雪崩で発見された位置に類似する表皮層で優位でもあることを提供する。層皮質培養内の振動活動元を定めるために、二次元電流密度（ＣＳＤ）方法を使用した。多重電極アレイが皮質培養の完全範囲、すなわち、全層にわたりカバーしたネットワークのみが本分析に使用された（図１８Ａ，Ｂ；ｎ＝１０培養）。ＣＳＤは、同期内向き電流、例えば、シナプスインプットおよび活性電位を示す電流下降が表皮層で一番強いことを明らかにした。皮質の背面境界から２００ｕｍでの平均下降強度は、６００ｕｍ距離での−０．０５±０．２３ｕＶ／ｕｍ２と比較して、−１．３４±０．５ｕＶ／ｕｍ２であった（図１８Ｂ、Ｄ）。激増中、下降および源は、ガンマ振動サイクル内で交互であった（図１８Ａ、Ｃ）。
【０１６０】
図１８は、ガンマ振動が表皮層内の伝播波を反映することを示す。Ａ．１激増期間中の振動ＬＦＰの同時記録（電極間距離が２００ｕｍの８ｘ８電極構成）。Ｂ．γ−振動は、表皮層ＩＩ／ＩＩＩに位置する（上皮層境界からの距離約１００〜３００ｕｍ）。皮質培養深部に沿った２−ＤＣＳＤは、３γサイクルの源と交互に著しい下降を明らかにする（Ａの青）。Ｃ．表層内で、γ振動を含む電流下降は、約２００ｕｍ／ｍｓで伝播する（点線の勾配）。３γサイクルの皮質培養の表層に沿った２−Ｄ  ＣＳＤ（Ａの赤）。Ｄ．γとθＬＦＰ活動それぞれの皮質培養深部に沿ったＣＳＤプロファイルの要約（１サイクル内の正（ピーク）と負（谷）にプロットされたｎ＝７培養からの平均）。
【０１６１】
時間点毎に、ＣＳＤが、
【０１６２】
【数１１】
0005541863.tif 000014
により、多重電極アレイ上の負Ｌａｐｌａｃｉａｎの局所電場電位（＿）として計算され、
これは、式
【０１６３】
【数１２】
0005541863.tif 000015
で近似され、式中、ｘおよびｙ座標は多重電極の行と列位置を表し、Δｚはｘとｙ方向の双方と同じ電極間区間を表す。本式は、多重電極の全ての電極間でＣＳＤの計算を可能にする。１振動サイクルでの主源下降分布を同定するために、ＣＳＤプロファイルが平均振動活動の正ピークで最初に分析された。第一に、全電極からのＬＦＰは、１振動活動激増のために平均化された。次に、ＣＳＤを激増内の５つの高ＬＦＰピークの時間で計算し平均した。本手順は、各ネットワークおよび異なるネットワークからの総１５０激増で繰り返された。層の平均ＣＳＤを、２ＤＣＳＤプロファイルの１列を使用して得、全てのネットワークを平均化した。本手順は、負ピークの振動に対して繰り返され、１振動サイクル中、２つの層の下降源分布評価を得た。２つの極端な振動での母集団平均化により得られた空間時間的ＣＳＤは、１振動激増中の連続時間枠のＣＳＤを計算することによりさらに確認された。アレイの下降および源変動の時間的進行は、激増期間の時間枠毎でＣＳＤｓを評価することにより分析された。異なる層間および層に渡る下降源変動は、可視的に評価された。
【０１６４】
神経が振動活動の存在下で持続する可能性があるといる仮説をテストするために、全てのチャネルからの信号がノイズ上のピーク３ｘＳＤで生じるＬＦＰにおいて分析された（図１９）。これは、発生時間のラスタとＬＦＰのピーク振動をもたらした（図１９Ｂ、Ｃ）。データは、相互相関関係分析から得たΔｔａｖｇで区分された。振動を構成する局所電場電位の分析は、振動活動が存在してもネットワークは、臨界状態動力学を維持することを示す結果をもたらした。異なるサイズのｌｏｇ−ｌｏｇ座標の雪崩に対する異なるサイズの雪崩発生の可能性のプロットは、α＝−１．５の勾配で得られた（図１９Ｄ，Ｅ；平均＝−１．５３±０．０２，ｎ＝９）。
【０１６５】
２つの主な振動が自発的ネットワーク活動、すなわち、δ／θおよびγ周波数で存在するという証拠は、臨界状態、すなわち、勾配α＝−１．５の維持に異なって関与する。時間的濾過が、元の信号の２つの主な周波数成分を分離するために使用され（図２０Ａ）、主周波数を１つ含む各周波数帯が臨界状態の存在において分析された。例証された濾過信号の双方が臨界状態レジーム、すなわち、べき則勾配α＝−３／２からのズレをマークした。γ振動のみにより形成された雪崩は、雪崩サイズ分布で狭い勾配を示し（図２０Ｂ，Ｃ；α＝−１．３５±０．０５，ｎ＝６ネットワーク）、γ振動は、大規模な雪崩の発生を促進することを示唆した。一方、δ／θ周波数バンドは、小規模の雪崩を支持し、雪崩サイズで急勾配を生じた（図２０Ｂ，Ｃ；ａ＝−１．６３±０．０４，ｎ＝６ネットワーク）。δ／θおよびγ周波数間の勾配は、有意に異なった（ｐ＝０．０１，ｎ＝６）。
【０１６６】
γ振動が大規模な雪崩を好むという事実は、神経活動の広範な分布において役割をもち、よって、神経ネットワークでの長距離に渡る情報伝播を促進することを示す。同時に、δ／θ周波数成分は、広範な雪崩サイズを平衡さえ、従って、臨界ネットワーク動力学を維持する。
【０１６７】
実験的証拠は、発達中の臨界状態がバランスのとれたＤ１／Ｄ２−受容体活動を通して維持されることを提供した。ドーパミンＤ１受容体アンタゴニストＳＣＨ２３３９０（１０＿Ｍ）のバス使用は、４０〜１２０Ｈｚ間の主周波数の電力を５０％以上減少（図２１Ａａ１−ａ３；ｐ＝０．００３；ｎ＝５）したが、γ周波数成分を多少影響する傾向があった（図２１Ａａ２；ｐ＝０．４５，ｎ＝５）。大規模な雪崩がγ周波数範囲で本質的に支持されるといる例証は、γ周波数の減少は雪崩サイズ分布の急勾配なべき測勾配α、すなわち、大規模な雪崩の減少により平行にされるべきであることを示唆した。実際、ＳＣＨ２３３９０もα＝−１．６０±０．０４に勾配を有意に減少するが、これは臨界値のα＝−３／２と有意に異なった（図２１Ａａ４，５；ｐ＝０．０２，ｎ＝５）。ドーパミンＤｌ受容体遮断も、元の値から５９±１％移行した、高周波数帯でピーク周波数を減少した（ｐ−０．０１；ｃｐ．図２１Ａａ２）。逆に、１０ｕＭスルピリドを使用したドーパミンＤ２受容体の遮断は、周波数を変更せずにγ活動の電力を倍にした（図２１Ｂｂｌ−３；ｐ＝０．０２；ｎ＝５）。（ｃｐ．図２１Ｂｂ２）。予測どおり、γ振動活動は、雪崩サイズ分布においてより狭いべき測勾配、すなわち、−１．３７±０．０２へのαの有意な増加により平行された。
【０１６８】
図２１は、皮質ネットワークの神経雪崩の形成とγ振動形成におけるバランスのとれたドーパミンＤ１／Ｄ２受容体活動を示した。Ａ．ドーパミンＤ１受容体の遮断は、ｇ振動とべき測勾配αを減少した。（ａ１）前（対象）、バス使用中（１０ｕＭ  ＳＣＨ２３３９０）、および後（洗浄）の代表的な激増。（ａ２）ＳＣＨ２３３９０は、γ周波数スペクトルの電力を減少する（灰色領域；単一培養）．（ａ３）５培養全てのγ周波数電力における相対下降の要約（＊ｐ＜０．００５）。（ａ４）ＳＣＨ２３３９０は、雪崩サイズ分布のべき則の急勾配を生じる。（ａ５）５培養全てのαにおける減少の要約（＊ｐ＜０．００５）。Ｂ．ドーパミンＤ２受容体の遮断は、γ振動とべき則α勾配を増大する。（ｂｌ）前（対象）、薬物使用中（１０ｕＭスルピリド）、および後（洗浄）の代表的な激増。（ｂ２）スルピリドは、γ周波数プペクトルの電力を増加する（灰色容易器；単一培養）。（ｂ３）５培養全てのγ周波数電力における相対増加の要約（＊ｐ＜０．００５）。（ｂ４）スルピリド雪崩サイズ分布のべき則勾配の増加を生じる。（ｂ５）５培養全てのαにおける増加の要約（＊ｐ＜０．００５）。
【０１６９】
最初にドーパミンＤ１受容体アンタゴニストＲ（＋）−７−クロロ−８−ヒドロキシ−３−メチル−ｌ−フェニル−２，３，４，５−テトラヒドロ−１Ｈ−３−ベンザゼピン塩化水素（ＳＣＨ２３３９０；  Ｓｉｇｍａ−  Ａｌｄｒｉｃｈ）を２ｍＭの濃度で人口脳脊髄液（ＡＣＳＦ）に溶解した。約３ｕｌの保存液を多重電極アレイチャンバの約６００ｕｌ培養培地に添加し、最終濃度を１０ｕＭにした。同様に、最初にドーパミンＤ２受容体アンタゴニストスルピリド（ＲＢＩ）をＤＭＳＯに溶解し、次に多重電極アレイチャンバに添加し、最終濃度を１０ｕＭにした。使用液中のＤＭＳＯ濃度は、０．０１％．に制限した。培養を５０％のならし培地（薬物使用の前日に同じ培養から採取したもの）と５０％の新しい無条件培地を交換することにより洗浄し、４-８時間記録た後、各薬物の添加を連続して４時間記録した。
【０１７０】
これらの発見は、ドーパミンＤ１およびＤ２受容体活動が神経雪崩およびγ振動の形成に拮抗作用があることを示す。バランスのとれた双受容体の活動は、べき則勾配α＝−３／２で特徴づけされる臨界状態の皮質ネットワークを安定させる。これは、広範な空間時間的広がりをもつ大規模な雪崩を作成する能力を維持する一方、システムが臨界動力学を維持できる方法である。
【０１７１】
実験的証拠は、臨界状態における神経ネットワークの振動活動がＶＴＡからの直接神経インプットに依存することを提供した。皮質とＶＴＡ培養間の神経接続は、顕微鏡メスを使用して切削された（図２２）。顕微鏡を使用した目視管理下、マイクロレーザ刃を皮質とＶＴＡの間境界に沿って多重電極アレイの表面に垂直に設置し、圧力を少し加えた。これで、数ミリ長さで約１ｍｍ幅のギャップに沿って多重電極アレイの表面を曝露する血漿トロンビン被覆の明確な開口を得た。あらゆる神経組織を欠くこのギャップの可視的検査において、培養と多重電極アレイ表面の明確な曝露間の橋組織は、皮質培養からの人口ＶＴＡ分離を確実にするための対称として使用された。皮質領域の電気活動は、２つの組織領域の分離直前と直後に記録された。ＶＴＡからの直接シナプスインップットが自発的γ振動激増に起因するかどうかを指摘するために、皮質活動が、共培養でＶＴＡインプット除去の直前と直後に記録された。急性障害は、ネットワークのγ振動または臨界動力学に影響せず（図２２）、迅速なγ振動活動が表皮層内で始まることを示す。
【０１７２】
図２２は、γ振動が表皮層内で始まり、ＶＴＡからの急性インプットに依存しないことを例証した。Ａ．ＶＴＡインプット前（左）と後の皮質−ＶＴＡ共培養（右；黄色点線）。四角：ＭＥＡ位置；黒点：急性障害前（下左）と後（下右）の自発的単一ＬＦＰ激増の皮質記録位置。Ｂ．神経雪崩サイズ分布はＶＴＡインプット（単一ネットワーク）の急性除去に影響されない。Ｃ．雪崩サイズ勾配α＝−１．５だけでなくｇ振動（Ｄ）の平均ピーク周波数も、急性障害後に維持された（ｎ＝３実験）。
【０１７３】
非振動細胞外活動に基づく雪崩は、阻害が削減される時、−３／２よりサイズ分布の勾配が急になることを明らかにした。これらの発見と一致して、δ／θおよびγ振動中に形成された雪崩も、ＧＡＢＡＡ介在シナプス阻害が減少される時、勾配が変更する（図２３）。５ｕＭピクロトキシンのバス使用は、一般的に、５０％以上γ振動を減少し（図２３Ａ，Ｂ）、活動期間は、正弦のような振動からてんかん活動に典型的な孤立した発作的なスパイクの系列的活動に変化した（図２３Ａ）。ＧＡＢＡＡインプットの阻害は、γ範囲の振動活動の周波数を減少できる。ピクロトキシンの存在下の雪崩サイズ分布は、成熟切片および成熟皮質培養において前述したように、ほぼ二峰性（図２３Ｄ）分布であった。
【０１７４】
図２３は、初期発達中の神経雪崩を含むγ振動が完全で迅速なＧＡＢＡＡ介在シナプス阻害に依存することを例証する。Ａ．前（対象）、薬物使用中（１０ｕＭピクロトキシン；ＰＴＸ）、後（洗浄）の激増の例。Ｂ．ＰＴＸは、γ周波数スペクトルの電力を優位に減少し（灰色領域；単一培養）、δ／振動範囲の電力で増加する。Ｃ．全５培養γ周波数電力での相対減少の要約（＊ｐ＜０．００５；ｎ＝３培養）。Ｄ．ＰＴＸは、成体成熟培養および切片で前に報告したように雪崩サイズ分布を変更する。Ｅ．ＰＴＸは、ネットワークの平均激増持続期間を増大する（＊ｐ＜０．０５；ｎ＝３培養）。
【０１７５】
Ｄ．実施例４-雪崩サイズ分布を使用した抗てんかん測定
ＮＡＳアッセイは、薬物の抗てんかん特性を研究するために使用されてよい。でんかん放出において、興奮および阻害のバランスが乱される。ＮＡＳアッセイが抗てんかん特性の成分を研究するために使用できることを例証するために、興奮性伝播または阻害伝播のいずれかの摂動が臨界状態から組織を移動するという実験的証拠を提供する。
【０１７６】
興奮または阻害バランスにおける摂動を決定するための正確な定量的フレームワークを提供する。
【０１７７】
ラットからの器官型皮質培養を、上述のように特注のインキュベータの８ｘ８微小電極アレイ上で３−４間成長させた。局所電場電位の形態での自発的活動は、最大５時間記録され、神経雪崩用に処理された（ｎ＝６）。通常の状態下で、雪崩サイズｓＬＦＰは、これらのフレームワークが以前に報告されたように「臨界」状態である、勾配α＝−１．５をもつべき則により分布された（図２４Ａ）。
【０１７８】
臨界状態の興奮シナプス伝播の減少は、伝播障害を増大し、よって雪崩サイズを減少すると予測される。雪崩サイズの全体的な減少は、αの変化なしにサイズ分布を左に移動するが、大規模な雪崩の減少は、同様にαの変更なにし分布のカットオフを単に変更する。代わりに、興奮の減少は、様々なサイズの雪崩に異なって影響し、よって、勾配αを変更する。実際、グルタミンＡＭＰＡ受容体アンタゴニストＤＮＱＸ（３ｕＭ）が臨界状態の培養されたネットワークにバス使用された時、雪崩サイズのべき測は、ほとんど維持されたが、その勾配αは、−１．５より非常に小さい、−２近くに減少した（表１；Ｐ＜０．０５。従って、ネットワークがあまり興奮性でない時、大規模な雪崩がますます発生する可能性は低い（図２４Ｂ）。
【０１７９】
前の結果によると、臨界状態のネットワーックが、例えば、迅速なＧＡＢＡ作動性シナプス阻害の中程度の減少によりわずかにより興奮性に作成されたら、活動は、より効率的に広がり、よって大規模な雪崩サイズの可能性が増大しただろう。また、これは、αの−１．５以上の値への変更を含む雪崩サイズ分布に様々な作用をもっただろう。比較的低用量のＧＡＢＡＡアンタゴニストピクロトキシン（２−３ｕＭ）のバス使用は、しかし、勾配αをさらに増加しないが、代わりに、べき則を、前の発見によると同様に−１．５より小さい、初期勾配α＝−１．８をもつ二峰性分布に変更した（図２４Ｃ）。二峰性サイズ分布は、システムにサイズ域値の存在を示す、つまり、雪崩は、小規模で局所的または非常に大規模でネットワーク全体にかかわるかのいずれかである傾向があり、迅速なＧＡＢＡＡシナプス伝播の阻止が皮質ネットワークでの強いてんかん活動を誘発するという発見に一致するてんかん活動の特性である。大規模な雪崩の優先度は線状回帰分析から予測されるものを超えた大規模な雪崩の観察確率として容易に定量化される（ΔＰｍａｘ，図２４Ｂ、Ｃ）。
【０１８０】
特に、ＬＦＰの検知に問題がないが、正確な振幅の関数が非線上微小電極の特性および／または神経組織内の電極の配置が最適でないため難しい時、電極の数（ｓｅｌｅ）で雪崩サイズを表すのが都合のよい時もある。例えば、鋭形切片の平面微小電極記録は、切片の活性部と電極の表面配置間で比較的遠距離のため振幅において非常に歪められる。結果は、雪崩サイズ分布がｓＬＦＰ）またはｓｅｌｅに基づいた時、変わらなかった（図２４）。
【０１８１】
図２４は、雪崩サイズ分布の勾配および形状が皮質ネットワークにおける臨界未満、臨界およびてんかん状態の正確で定量的な測定を提供することを示す。Ａ．臨界状態において、α＝−１．５は、雪崩サイズ分布ｓＬＦＰ（左）およびｓｅｌｅ（右）においてべき則を特徴づける（点線；平均±ｓ．ｅ．ｍ；６皮質培養）。Ｂ．迅速な興奮性伝播は、ＡＭＰＡグルタミン受容体アンタゴニストＤＮＱＸ（３ｕＭ）によりわずかに減少された、臨界未満の状態において、雪崩サイズ分布のべき則は、勾配α約−２に変化する（点線；平均±ｓ．ｅ．ｍ；６皮質培養）。Ｃ．迅速な阻害がＧＡＢＡＡアンタゴニストピクロトキシン（３ｕＭ）を用いてわずかに減少される、てんかん状態において、雪崩サイズ分布は、初期勾配α約−２を有する二峰性になる（点線）。大規模な雪崩（矢印）の過表示は、ｓＬＦＰ（左）だけでなくｓｅｌｅ（右；灰色レジーム）において臨界未満状態と比較し、てんかん状態で約１０倍高いことに留意する。左ｔ：ｓＬＦＰ．右ｔ：ｓｅｌｅ。臨界未満、臨界およびてんかん状態における状態同定の要約。Ｄ．α＝−１．５の勾配は、臨界状態を示し、皮質説法動力学で得られる最大勾配である。Ｅ．べき則からの大規模な雪崩の大規模な正偏差は、てんかん活動を示すが、小規模の正偏差は、臨界未満および臨界をそれぞれ示す。
【０１８２】
要約すると、αとΔＰｍａｘの２つのパラメータは、脂質ネットワークの臨界、臨界未満およびてんかん状態の容易で堅調な分類を可能にする。第一に、α＝−１．５の最大勾配は、臨界レジームを非臨界レジームから分離する（図２４Ｄ）。第二に、ΔＰｍａｘの最大値は、臨界未満と臨界レジームをてんかんレジームから分離する（図２４Ｅ）。
【０１８３】
Ｅ．実施例５-薬物のてんかん発生の可能性
ＮＡＳアッセイは、薬物または成分のてんかん発作の可能性を研究するために使用されてよい。異型神経遮断性クロザピンは、ラットとアカゲザルの内側前頭前野皮質（ｒｎＰＦＣ）でドーパミンを優先的に放出し、ＮＭＤＡ受容体でアゴニスト活動を示し、単一神経レベルでＮＭＤＡ流を促進する。薬物は、ドーパミン−ＮＭＤＡ  相互作用を通して前頭前野皮質切片で神経雪崩を顕在化する候補者と考えられる。
【０１８４】
ＮＡＳアッセイは、治療上指示されるレジーム内でヒトの最大受容体占有率より僅かに低い１００ｎＭ濃度での異型神経遮断性クロザピンが前頭前野皮質切片で神経雪崩を誘発するが得られた動力学がてんかん性であることを例証する。従って、ｉｎ  ｖｉｔｒｏＮＡＳスクリーンは、ｉｎ  ｖｉｖｏで、前頭前野皮質活動と精神分裂病患者のてんかん発作の可能性に影響する薬物の可能性という、クロザピン活動の２つの主な特性を見事に捕えている。
【０１８５】
１００ｎＭでバス使用されるとき、クロザピンは、ラットの内側前頭前野皮質からの鋭形切片の神経雪崩の誘発に非常に効果的であった。数分内で、ＬＦＰ  活動は、負母集団スパイクの形態で、総時間約４０分、発生した（図２５Ａ５Ｂ）。ドーパミンとＮＭＤＡ（上を参照）により誘発された雪崩で報告されたように、クロザピンは、前頭前野皮質層のみでＬＦＰ活動を誘発した（図２５Ｃ）。さらに、ＬＦＰがΔｔａｖｇ＝１ｍｓで神経雪崩を処理する時、ｓＬＦＰの対応する雪崩細部分布は、臨界でない（Ｒ＝０．９６５；ｎ＝４９；範囲５−６０μＶ）初期勾配αＬＦＰ＝−２．００±０．１３により特徴付けされた。同様に、電極数に基づく雪崩サイズｓｅｌｅの分布は、これも臨界でない勾配αｅｌｅ＝−２．０７±０．０８を明らかにした。さらに、サイズ分布は、ヒト研究でのクロザピンの高てんかん発作の可能性と一致する、てんかん（図４Ｄ）としてクロザピンにより誘発された神経雪崩動力学を同定したΔＰｍａｘ＝０．００６の正値を明白に明らかにした。
【０１８６】
図２５は、異型神経遮断性クロザピンが成体ラットｍＰＦＣの鋭形切片で、てんかん性神経雪崩活動を誘発することを示す。Ａ，１００ｎＭクロザピンのバス使用は、電極でクラスタ化された負母集団スパイクの不規則な発生により特徴付けられる自発的ＬＦＰ活動を生じる（薬物はｔ＝０で使用され、実験中を通して存在した）。Ｂ，多重電極アレイ上のＬＦＰ活動の完全ラスタ表示（電極の線形順序）。各点は、負ＬＦＰピークの時間を表す。Ｃ，ｍＰＦＣの８ｘ８電極アレイの位置と電極毎に基準化されたＬＦＰ密度を示す鋭形冠状切片の対応する光学顕微鏡画像（点径）。Ｄ，Ｅ，−１．５より急な初期勾配αは、クロザピンにより誘発されたｍＰＦＣ切片での雪崩サイズｓＬＦＰおよびｓｅｌｅの分布を特徴づける。大規模な雪崩（矢印）優先性を伴う明らかな二峰性形状は、クロザピンにより誘発された活動のてんかん特徴を例証する。
【０１８７】
Ｆ．実施例６-臨界状態の抗ムスカリン作動性薬の作用
コリン作動性機能は、認知皮質プロセスにおいて重要であることを示した。コリン作動性システムの妨害は、例えば、アルツハイマー病で見られる重度の認知障害をもたらす。神経雪崩サイズ（ＮＡＳ）アッセイは、どのようにコリン作動性薬がネットワーク機能（下を参照）を最適化するかの測定を可能にし、アルツハイマー病の非てんかん発作性認知増強剤の検査に特に役立つ。
【０１８８】
ラットの内側前野皮質での前の実験は、３ｕＭのＮＭＤＡと３ｕＭのドーパミンＤｌ受容体アゴニストＳＫＦ３８３９３のバス使用が雪崩サイズ分布の最適なべき則勾配−１．５をもつ神経雪崩を誘発することを例証した。ここで、この最適ネットワーク機能が、ムスカリン作動性受容体が広帯域ムスカリン作動性アンタゴニストアトロピン（１０ｕＭ；ｎ＝６）の使用により皮質で阻害される時、達成されないという実験的証拠を提供する。アトロピンは神経雪崩誘発を阻害しなかったが（図２６）、べき則勾配をααＬＦＰ＝−１．６９６±０．０４５に減少し、これは対象から有意であった（αＬＦＰ＝−１．４９９±０．００５；３ｕＭ  ＮＭＤＡおよび３ｕＭ  ＳＫＦ３８３９３；ｎ＝１１；ｔ＝−８．４２２４，ｖ＝１０８，ｐ＜０．００５）。
【０１８９】
図２６は、ムスカリン作動性受容体が老化ラット（＞２ヶ月）のｍＰＦＣで阻害される時、雪崩誘発が最適には及ばないことを示す。Ａ，アトロピン（１０ｕＭ）を用いたムスカリン作動性受容体の阻害は、雪崩活動を阻止しない。Ｂ，Ａで示した実験の雪崩イベントサイズ分布の対応するべき則。Ｃ，べき則勾配は、ムスカリン作動性受容体が阻害される時、−１．５の最適値と有意に異なる（Ｐ＜０．００５）。
【０１９０】
本発明は好適な実施形態および特定の実施例と共に説明したが、本明細書の実施形態は全ての側面が限定的ではなく例示的であることを意図するように、本発明の範囲は、記述される特定の実施形態に制限されるものではない。
【０１９１】
明確に記述されない限り、本明細書に記述されあらゆる方法は、そのステップが特定の順序で実施されることを必要とするように解釈されることを意図しない。従って、方法の特許請求が、実際、ステップに従う順序を記載しない、またはステップが特定の順序に制限されることを特許請求あるいは説明で特に記載されない限り、順序は、あらゆる側面において推定されることを意図しない。これは、ステップまたは動作フローの処置に関する論理問題、文法的構造または句読点から生じる一般的な意味、仕様で説明される実施形態の数または形態を含む、あらゆる可能な表現されないバイアスを保持する。
【０１９２】
本仕様を通して、様々な公表論文が参照される。これらの公表論文の開示は、本発明が特許請求する当該分野の状態をより完全に記述するために、本明細書に参照としてここに引用される。
【０１９３】
様々な変更および修正が、本発明の範囲および精神から逸脱することなく本発明になされることを当業者は理解する。本発明の他の実施形態は、本明細書に開示された本発明の仕様および慣行から当業者に明らかであろう。仕様および実施例は、以下の特許請求により示される本発明の本来の範囲および精神とともに、例示として考えられることを意図する。
【図面の簡単な説明】
【０１９４】
【図１】図１は、例示的な動作環境を示す。
【図２】図２ＡおよびＢは、ラットの内側前頭前野皮質からの鋭形脳切片における微小電極アレイを用いて記録した連続的細胞外信号の例を示す。図２Ｃは、ｎＬＦＰ活動のラスタ式プロットである。図２ＤおよびＥは、雪崩サイズの分布を示す。
【図３】図３Ａ〜Ｃは、ドーパミンおよびＮＭＤＡの同時投与により誘発されたｎＬＦＰの時空組織を示す。
【図４】図４Ａ〜Ｄは、３つの異なる実験的処理のｌｏｇ（ｍｏｄ）＝０の関係を示す。
【図５】図５Ａ〜Ｈは、勾配γを決定するための族集積性の例を示す。
【図６】図６は、提供する方法の例示的ステップを示すフローチャートである。
【図７】図７Ａ〜Ｆは、ＮＭＤＡの存在下、ラットｍＰＦＣの鋭形切片におけるドーパミンによる同時ＬＦＰ活動の誘発の逆Ｕ字形プロファイルを示す。
【図８】図８Ａ〜Ｃは、ドーパミンによる雪崩誘発の逆Ｕ字形薬理学的プロファイルを示す。
【図９】図９Ａ〜Ｅは、逆Ｕ字形薬理学的プロファイルを介して神経雪崩を誘発するドーパミンＤ１受容体刺激を示す。
【図１０】図１０Ａ〜Ｅは、雪崩誘導がＮＭＤＡとドーパミンＤ１受容体の同時活性を必要とすることを示す。
【図１１】図１１Ａ〜Ｅは、ドーパミンＤ１とＮＭＤＡ受容体がｍＰＦＣの特定層で優勢的に同時雪崩を誘発することを示す。
【図１２】図１２Ａ〜Ｄは、神経雪崩再発がインタクト速効性シナプス抑制に依存し、脱抑制同時活動と異なることを示す。
【図１３】図１３Ａ〜Ｇは、ｉｎ  ｖｉｖｏ同時同期活動が神経雪崩へと組織化されることを示す。
【図１４】図１４Ａ〜Ｃは、雪崩内のｎＬＦＰが初回の波形を維持することを示す。
【図１５】図１５Ａ〜Ｂは、雪崩の空間的および時間的影響がＬＦＰ領の惹起に依存しないことを示す。
【図１６】図１６Ａ〜Ｆは、ＧＡＢＡＡ抑制が同期伝播の適合度を維持することを示す。
【図１７】図１７Ａ〜Ｄは、σ／θおよびγ周波数の振動からなる同時ＬＦＰ発火がｉｎ  ｖｉｔｒｏ皮質において表層分化の時に生じることを示す。
【図１８】図１８Ａ〜Ｄは、γ振動が表皮層内の伝播波を反映することを示す。
【図１９】図１９Ａ〜Ｅは、γおよびθ振動が勾配α＝〜１．５のべき則により特徴付けされる神経雪崩からなることを示す。
【図２０】図２０Ａ〜Ｃは、γ振動が大規模な雪崩を促進する高可干渉性期間を反映することを示す。
【図２１】図２１Ａ〜Ｂは、神経雪崩の形成と皮質ネットワークのγ振動形成におけるドーパミンＤ１／Ｄ２受容体のバランスのとれた作用を示す。
【図２２】図２２Ａ〜Ｄは、γ振動が表皮層内で生じ、ＶＴＡからの急性インプットに依存しないことを示す。
【図２３】図２３Ａ〜Ｅは、初期発生中の神経雪崩からなるγ振動がインタクト速効性ＧＡＢＡＡ仲介シナプス抑制に依存することを示す。
【図２４】図２４Ａ〜Ｅは、雪崩サイズ分布の勾配および形状が、皮質ネットワークにおいて、臨界未満、臨界およびてんかん状態の正確で定量的な測定を提供することを示す。
【図２５】図２５Ａ〜Ｅは、異型神経遮断クロザピンが、成体ラットｍＰＦＣの鋭形切片で、てんかん性神経雪崩活動を誘発することを示す。
【図２６】図２６Ａ〜Ｃは、ムスカリン作動性受容体が老化したラット（＞２ヶ月）ｍＰＦＣで遮断されるとき、雪崩誘発が最適には及ばないことを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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