Modelado computacional de neuronas retinianas para la investigación de prótesis visuales - Enfoques fundamentales

Resumen

Resumimos un flujo de trabajo para modelar computacionalmente los comportamientos de una neurona retiniana en respuesta a la estimulación eléctrica. El modelo computacional es versátil e incluye pasos de automatización que son útiles para simular una variedad de escenarios fisiológicos y anticipar los resultados de futuros estudios in vivo / in vitro .

Resumen

El modelado computacional se ha convertido en un método cada vez más importante en la ingeniería neuronal debido a su capacidad para predecir comportamientos de sistemas in vivo e in vitro . Esto tiene la ventaja clave de minimizar el número de animales requeridos en un estudio dado al proporcionar una predicción a menudo muy precisa de los resultados fisiológicos. En el campo de la prótesis visual, el modelado computacional tiene una variedad de aplicaciones prácticas, que incluyen informar el diseño de una matriz de electrodos implantables y la predicción de percepciones visuales que pueden obtenerse a través de la entrega de impulsos eléctricos de dicha matriz. Algunos modelos descritos en la literatura combinan una morfología tridimensional (3D) para calcular el campo eléctrico y un modelo de cable de la neurona o red neuronal de interés. Para aumentar la accesibilidad de este método de dos pasos para los investigadores que pueden tener una experiencia previa limitada en el modelado computacional, proporcionamos un video de los enfoques fundamentales que se deben tomar para construir un modelo computacional y utilizarlo para predecir los resultados fisiológicos y psicofísicos de los protocolos de estimulación implementados a través de una prótesis visual. La guía comprende los pasos para construir un modelo 3D en un software de modelado de elementos finitos (FEM), la construcción de un modelo de células ganglionares de la retina en un software computacional de neuronas multicompartimentales, seguido de la fusión de los dos. Un software de modelado de elementos finitos para resolver numéricamente ecuaciones físicas se utilizaría para resolver la distribución del campo eléctrico en las estimulaciones eléctricas del tejido. Luego, se utilizó un software especializado para simular las actividades eléctricas de una célula o red neuronal. Para seguir este tutorial, se requeriría familiaridad con el principio de funcionamiento de una neuroprótesis, así como conceptos neurofisiológicos (por ejemplo, mecanismo de potencial de acción y una comprensión del modelo de Hodgkin-Huxley).

Introducción

Las neuroprótesis visuales son un grupo de dispositivos que administran estimulaciones (eléctricas, de luz, etc.) a las células neuronales en la vía visual para crear fosfenos o sensación de ver la luz. Es una estrategia de tratamiento que ha estado en uso clínico durante casi una década para personas con ceguera permanente causada por enfermedades degenerativas de la retina. Por lo general, un sistema completo incluiría una cámara externa que captura la información visual alrededor del usuario, una fuente de alimentación y una unidad de computación para procesar y traducir la imagen a una serie de pulsos eléctricos, y una matriz de electrodos implantada que interactú....

Protocolo

1. Configuración del modelo de elementos finitos para cálculos de potencial eléctrico

1. Determinar los pasos de simulación y la complejidad del modelo
   NOTA: El objetivo del primer paso es aclarar el propósito del modelado, que determinará los elementos necesarios del modelo y el procedimiento de simulación. Un punto importante a considerar es el comportamiento de las células neuronales que debe ser mostrado por el modelo, y qué protocolo de prueba se necesitaría para demostrar ese comportamiento. Este estudio muestra una relación distancia-umbral para una neurona que es estimulada extracelularmente, así como la curva de tamaño del electrodo....

Resultados

Realizamos dos protocolos de simulación para demostrar el uso del modelo. El primer protocolo consistía en variar el tamaño del electrodo mientras se mantenía la ubicación de la neurona y los parámetros del pulso eléctrico iguales. El segundo protocolo consistió en desplazar la neurona en la dirección x en pasos de 100 μm, mientras que el tamaño del electrodo se mantuvo constante. Para ambos protocolos, el pulso utilizado fue un único pulso catódico bifásico de 0,25 ms de ancho con un intervalo de interfase.......

Discusión

En este documento, hemos demostrado un flujo de trabajo de modelado que combina elementos finitos y modelado de neuronas biofísicas. El modelo es altamente flexible, ya que puede modificarse en su complejidad para adaptarse a diferentes propósitos, y proporciona una forma de validar los resultados contra los hallazgos empíricos. También demostramos cómo parametrizamos el modelo para permitir la automatización.

El método de modelado de dos pasos combina las ventajas de usar FEM y la suit.......

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
Computer workstation	N/A	N/A	Windows 64-bit operating system, at least 4GB of RAM, at least 3 GB of disk space
Anaconda Python	Anaconda Inc.	Version 3.9	The open source Individual Edition containing Python 3.9 and preinstalled packages to perform data manipulation, as well as Spyder Integrated Development Environment. It could be used to control the simulation, as well as to display and analyse the simulation data.
COMSOL Multiphysics	COMSOL	Version 5.6	The simulation suite to perform finite element modelling. The licence for the AC/DC module should be purchased. The Application Builder capability should be included in the licence to follow the automation tutorial.
NEURON	NEURON	Version 8.0	A freely-distributed software to perform the computation of neuronal cells and/or neural networks.