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Modelos de Neurônios da Medula Espinhal André Fabio Kohn Laboratório de Engenharia Biomédica, EPUSP e Programa de Neurociência, IPUSP [email protected]

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Modelos de Neurônios da Medula Espinhal

André Fabio Kohn

Laboratório de Engenharia Biomédica, EPUSP e Programa de

Neurociência, IPUSP

[email protected]

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Dois grupos que eu oriento em pesquisas envolvendo a medula espinhal

-Grupo I: mecanismos da circuitaria neural da medula espinhal humana no controle postural e em outras tarefas motoras. [biólogos e fisioterapeutas]

-Grupo II: modelagem matemática de neurônios e sinapses e desenvolvimento de um simulador da rede neuronal da medula espinhal associada ao controle motor. [físicos e engenheiros]

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Pesquisadores atuais e recentes no grupo II

• Marcus Fraga Vieira (Eng. Eletr. + Ed. Fís.)

• Rogério Rodrigues Lima Cisi (Eng. Comput.)

• Daniel Gustavo Goroso (Físico)

• Lucas Sylvestre Mahl (Físico)

• Carlos A. Mugruza Vassallo (Eng. Eletr.)

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Córtex Cerebral

Tálamo

Cerebelo

Núcleos da Base

Retina

Tronco Cerebral

Medula Espinhal

Receptores Sensoriais Músculos

Contração Muscular Movimento

Canais Semicirc.

Subsistemas envolvidos em controle motor

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R. Lent

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Eletromiograma (EMG) de baixa contração muscular reflete disparos de

motoneurônios na medula espinhal

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Histograma de intervalo entre disparos de motoneurônio do músculo sóleus do autor. Captação com eletrodo de agulha inserido no músculo.

Este tipo de resultado experimental em humanos é útil na extensão de modelos matemáticos de motoneurônios a humanos

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• Esses dados sugerem que uma possível modelagem matemática de um motoneurônio deveria ser estocástica.

• O modelo deve gerar disparos (i) por meio de um mecanismo explícito de cruzamento por limiar ou (ii) as equações diferenciais não lineares embutem o mecanismos de disparo do potencial de ação.

• Um pequeno esquema mostrado a seguir resume o problema.

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Modelo matemático: equações diferenciais não lineares com processos aleatórios de entrada gerando processo pontual de saída

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F. Netter (CD-ROM)

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EMG de contração razoável indica atividade de uma população de

motoneurônios

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Neurônios da medula espinhal

R.E. Burke, 2003

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Algumas conexões entre neurônios da medula

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Estudo de inibição recíproca em humanos

Há muita discussão na literatura sobre a interpretação de resultados de experimentos desse tipo em humanos

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SIMULADOR DA MEDULA ESPINHAL

Para poder interpretar melhor os resultados de experimentos em humanos e para entender

melhor como o sistema nervoso efetua o controle de movimentos em indivíduos sãos e

em pacientes neurológicos

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Modelagem dos motoneurônios com 1 compartimento [R.R.L.Cisi e A.F. Kohn]

• Motoneurônio dispara um potencial de ação quando V excede o valor de limiar de disparo. Só levamos em conta o corpo celular

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Três classes principais de motoneurônios

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As correntes

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A condutância de potássio

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Condutância do potássio

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A condutância sináptica

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Geração de corrente de ruído sináptico

Kohn, 97

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Validação do modelo

• A partir de dados da literatura experimental de gatos (e humanos)

• Não usamos otimização de parâmetros automática, embora em certos casos se fez um grande número de simulações, utilizando-se valores de parâmetros numa gama fisiológica

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Hiperpolarização pós disparo (AHP) de MN tipo S

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Curva f x I para MN tipo S

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Corrente senoidal e modulação FM dos disparos

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Módulo da resposta em frequência: corrente senoidal de entrada e modulação em

frequência da taxa de disparo.

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Localização em colunas dos motoneurônios

R Lent

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Distribuição de motoneurônios e células de Renshaw

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Estrutura do simulador hoje

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Módulo de Configuração de Parâmetros

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Módulo de Análise de Resultados

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Histograma dos intervalos entre PAs de um MN FR com entrada sináptica córtico-motora

a 500 pps

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Modelagem mais realista deve levar em conta:

• Os dendritos• As dimensões do corpo celular e do

segmento inicial• As distribuições e as dinâmicas conhecidas

dos canais iônicos ao longo do neurônio• Ampla gama de comportamentos • As distribuições dos contatos sinápticos ao

longo do neurônio

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Esquema de neurônio e conexões

R. Lent

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Dendritos e espinhos dendríticos

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Modelo equivalente de motoneurônio

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Modelagem compartimental [M.F. Vieira e A.F. Kohn]

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Distribuição de entradas sinápticas

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Equações de modelo compartimental

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Respostas do modelo a rampas de corrente

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Resposta em frequência (módulo em dB)

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Resposta em frequência (fase)

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Modelagem compartimental com inclusão de potencial platô [L.S. Mahl e A.F. Kohn]

É um potencial de membrana mais despolarizado que o potencial de repouso da membrana.

É iniciado e mantido por uma corrente de influxo persistente de carga positiva, após despolarização de amplitude e duração suficientes.

Uma vez ativado, pode disparar potenciais de ação mesmo na ausência de excitação sináptica contínua.

Pode causar comportamento biestável no motoneurônio.

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CORRENTE DE INFLUXO PERSISTENTE

Em parte é originada nos dendritos.

Surge com a presença de

Pode causar comportamento biestável.

Carrega íons Ca2+ e/ou Na2+.

Relação I-V hipotética.

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BIESTABILIDADE DE MOTONEURÔNIOS

(a) Motoneurônios totalmente biestáveis : mantêm disparos sem a presença de excitação sináptica contínua por diversos segundos ( >3s). [Relevância no controle postural]

células de baixa condutância de entrada e baixa velocidade de condução axonal (Tipo S).

(b) Motoneurônios parcialmente biestáveis: mantêm disparos sem a presença de excitação sináptica contínua por poucos segundos (<3s) .

células de alta condutância de entrada e alta velocidade de condução axonal (Tipos FR e FF).

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CONCENTRAÇÃO INTRACELULAR DE Ca2+

trrtrtrrttr CarrCarCarrrr

tDCa ,

2,

2,

22,

2 2..

.

i

D2

P2

DP_difusão

]Ca[]Ca[

id

imaxCa

]Ca[K

]Ca[V.A.FzATPICa

2

2

dt

Cad

dt

B.Cad

dt

Cad

dt

Bd

B.Ca.fB.Ca.bdt

Cad

2

2

22

Difusão

Soma

Dendritos

Bomba de extrusão

Tamponamento

D = constante de difusão do cálcio no meio intracelular [m2/ms] r = distância ao centro da esfera [m]r = espessura de cada camada [m]t = passo de integração [ms]

= fluxo de Ca2+ entre dois volumes devido a difusão [mM/ms]P = refere-se ao compartimento proximalD= refere-re ao compartimento distal = tempo de difusão entre os volumes proximal e distal [ms]

zCa = valência do cálcio (+2)

F = constante de FaradayA = área da membrana do soma [cm2] Vmax = 0,2 nmol.cm-2.s-1

Kd = 0,65 M

f = constante de ligação [mM-1.ms-1]b =constante de dissociação [ms-1][B]= concentração total de substância tampão [mM][Ca.B]= concentração do cálcio tamponado [mM]

(Soma e dendritos)

(Soma e dendritos)

Entrada de Ca2+

Soma: Canais de Ca2+ tipo NDendritos: Canais de Ca2+ tipo L

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RELAÇÃO I-V

-10 0 10 20 30 40

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

Cor

rent

e [n

A]

Potencial de membrana no soma [mV]

Lee e Heckman (1998) Modelo Início [mV] 19,3 ± 4,5 - (12 – 25) 14,5 Final [mV] 10,0 ± 5,3 - (0 - 18) 8,2 Pico Inicial [nA] 18,9 ± 7,8 20,3 Pico Sustentado [nA] 11,9 ± 14,7 19,9

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BIESTABILIDADE

-500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000

-20

0

0

20

40

60

80

Tempo [ms]

corr

ente

[nA

]

Atividade dos Ia

Pot

enci

al d

e m

embr

ana

[mV

]

Comportamento biestável do modelo de motoneurônio. Após 1 segundo de atividade sináptica excitatória dos aferentes Ia, o motoneurônio continua a disparar mesmo na ausência de atividade sináptica e de corrente injetada. Após aplicação de um pulso de corrente hiperpolarizante o motoneurônio retorna ao potencial de repouso.

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Continuação das pesquisas

• Modelagem do sinal elétrico muscular (EMG)• Modelagem das dinâmicas de sinapses• Modelagem de interneurônios• Modelagem de receptores sensoriais musculares

(fuso neuromuscular e órgão tendinoso de Golgi)• Modelagem da ativação de nervo por estímulo

elétrico na superfície da pele• Mimetismo de exames neurológicos

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Obrigado pela atenção

André Fabio Kohn

[email protected]

• Laboratório de Engenharia Biomédica, EPUSP : www.leb.usp.br

• Programa de Neurociência, IPUSP http://www.usp.br/ip/

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Abordagens para o Estudo do Controle Motor Humano São ou Patológico

• Eletrofisiológica (captação; estimulação elétrica ou magnética)

• Mecânica (torques, forças, ângulos articulares, etc)• Imagem Funcional • Química • Análise de Sinais • Teórica • Modelagem Matemática e Simulação Computacional