Modelling and analysis of neurons coupled by electrical synapses
Federico Davoine
Master thesis from Universidad de la República(Uruguay). Facultad de Ingeniería. IIE - Mar. 2014
Advisor: Pablo Monzón
Co-advisor: Sebastián Curti
Research Group(s): (unspecified)
Department(s): (unspecified)
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Resumen

El objetivo de esta tesis es analizar el rol de las propiedades intrnsecas de las neuronas en la comunicacin a travs de sinapsis elctricas. Las neuronas del nervio trigeminal del mesencfalo constituyen un excelente modelo experimental para estudiar la comunicacin entre neuronas, debido a su fcil acceso experimental y su sencilla morfologa. Sin embargo, el anlisis de neuronas reales est limitado por restricciones experimentales que impiden explorar todos los aspectos del modelo. En el marco de esta tesis, se construye un modelo matemtico basado en registros electrofisiolgicos realizados por Sebastin Curti en la Facultad de Medicina de la Universidad de la Repblica. El modelo consiste en un sistema de ecuaciones diferenciales, que puede ser representado por un circuito elctrico con componentes no lineales. Algunas de las ecuaciones diferenciales son obtenidas de bibliografa y se realizan algunos ajustes menores de parmetros. Por otro lado, durante la tesis evaluamos que se necesitaba ms informacin para reproducir algunas de las caractersticas ms importantes del comportamientos de las neuronas, como la duracin del potencial de accin. Por eso, se debieron realizar nuevos registros experimentales, que permitieron refinar el modelo. El modelo permite evaluar la respuesta de la neurona ante diferentes estmulos (corrientes o voltajes impuestos por un electrodo), posibilitando nuevos experimentos que no son posibles en un laboratorio. Se analizan diversas alternativas de modelado (variando corrientes inicas y morfologa) usando informacin experimental para validarlos. Luego, el modelo es utilizado para entender algunas caractersticas inusuales de la comunicacin entre neuronas. En primer lugar, se estudia la transferencia subumbral (i.e.: sin potenciales de accin) entre neuronas acopladas por sinapsis elctricas. Se utiliza un modelo reducido, que es linealizado para obtener una expresin analtica de la transferencia, cuyo comportamiento es coherente con los resultados experimentales. Asimismo, se realizan simulaciones numricas para analizar el rol en la sincronizacin de las propiedades intrnsecas de las neuronas. Se muestra que las mismas propiedades que determinan el comportamiento subumbral son relevantes para mejorar la sincronizacin entre neuronas. Finalmente, esta tesis no slo contribuye con nuevos modelos y respuestas, sino con nuevas preguntas, que debern ser estudiadas usando modelos experimentales tambin. Esta tesis hace uso de diversas herramientas utilizadas por la ingeniera elctrica (comportamiento en frecuencia de sistemas, ecuacin del cable, cadenas de Markov, algoritmos evolutivos, etc) para modelar y analizar un sistema biolgico. Se realizan diversos aportes, por ejemplo: modelado completo de las corrientes de sodio, as como de la modulacin de otra corriente; explicacin de la preferencia en frecuencia de la transferencia subumbral entre neuronas; estudio de la sincronizacin en funcin de las propiedades de los osciladores y de su acople. Algunos resultados preliminares de este trabajo han sido presentados en congresos internacionales.

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