Modélisation computationnelle des neurones rétiniens pour la recherche sur les prothèses visuelles - Approches fondamentales

Résumé

Nous résumons un flux de travail pour modéliser informatiquement les comportements d’un neurone rétinien en réponse à une stimulation électrique. Le modèle informatique est polyvalent et comprend des étapes d’automatisation utiles pour simuler une gamme de scénarios physiologiques et anticiper les résultats des futures études in vivo / in vitro .

Résumé

La modélisation informatique est devenue une méthode de plus en plus importante en ingénierie neuronale en raison de sa capacité à prédire les comportements des systèmes in vivo et in vitro . Cela a le principal avantage de minimiser le nombre d’animaux requis dans une étude donnée en fournissant une prédiction souvent très précise des résultats physiologiques. Dans le domaine de la prothèse visuelle, la modélisation informatique a un éventail d’applications pratiques, y compris l’information sur la conception d’un réseau d’électrodes implantables et la prédiction des percepts visuels qui peuvent être obtenus par la délivrance d’impulsions électriques dudit réseau. Certains modèles décrits dans la littérature combinent une morphologie tridimensionnelle (3D) pour calculer le champ électrique et un modèle de câble du neurone ou du réseau neuronal d’intérêt. Afin d’accroître l’accessibilité de cette méthode en deux étapes pour les chercheurs qui peuvent avoir une expérience préalable limitée en modélisation informatique, nous fournissons une vidéo des approches fondamentales à adopter afin de construire un modèle informatique et de l’utiliser pour prédire les résultats physiologiques et psychophysiques des protocoles de stimulation déployés via une prothèse visuelle. Le guide comprend les étapes de construction d’un modèle 3D dans un logiciel de modélisation par éléments finis (FEM), la construction d’un modèle de cellules ganglionnaires de la rétine dans un logiciel de calcul de neurones multicompartimentaux, suivie de la fusion des deux. Un logiciel de modélisation par éléments finis pour résoudre numériquement des équations physiques serait utilisé pour résoudre la distribution du champ électrique dans les stimulations électriques des tissus. Ensuite, un logiciel spécialisé pour simuler les activités électriques d’une cellule ou d’un réseau neuronal a été utilisé. Pour suivre ce tutoriel, une connaissance du principe de fonctionnement d’une neuroprothèse, ainsi que des concepts neurophysiologiques (par exemple, le mécanisme du potentiel d’action et une compréhension du modèle de Hodgkin-Huxley), serait nécessaire.

Introduction

Les neuroprothèses visuelles sont un groupe de dispositifs qui délivrent des stimulations (électriques, lumineuses, etc.) aux cellules neurales dans la voie visuelle pour créer des phosphènes ou la sensation de voir la lumière. Il s’agit d’une stratégie de traitement qui est utilisée en clinique depuis près d’une décennie pour les personnes atteintes de cécité permanente causée par des maladies dégénératives de la rétine. En règle générale, un système complet comprend une caméra externe qui capture les informations visuelles autour de l’utilisateur, une unité d’alimentation et de calcul pour traiter et traduire l’image en une série d’impulsions électriques, et un rése....

Protocole

1. Mise en place du modèle d’éléments finis pour les calculs de potentiel électrique

1. Déterminer les étapes de simulation et la complexité du modèle
   NOTE: Le but de la première étape est de clarifier le but de la modélisation, qui déterminera les éléments nécessaires du modèle et de la procédure de simulation. Un point important à considérer est le comportement des cellules neurales qui doit être montré par le modèle, et quel protocole de test serait nécessaire pour démontrer ce comportement. Cette étude montre une relation distance-seuil pour un neurone stimulé extracellulairement, ainsi que la courbe taille-seuil de l’électrode. Pour ce ....

Résultats

Nous avons mené deux protocoles de simulation pour démontrer l’utilisation du modèle. Le premier protocole consistait à faire varier la taille de l’électrode tout en conservant l’emplacement du neurone et les paramètres de l’impulsion électrique. Le deuxième protocole consistait à déplacer le neurone dans la direction x par pas de 100 μm, tandis que la taille de l’électrode restait constante. Pour les deux protocoles, l’impulsion utilisée était une impulsion biphasique cathodique unique de 0,25 .......

Discussion

Dans cet article, nous avons démontré un flux de travail de modélisation qui combinait la modélisation par éléments finis et la modélisation des neurones biophysiques. Le modèle est très flexible, car sa complexité peut être modifiée pour s’adapter à différents objectifs, et il fournit un moyen de valider les résultats par rapport aux résultats empiriques. Nous avons également démontré comment nous avons paramétré le modèle pour permettre l’automatisation.

La méthode.......

matériels

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.