Name: computational modeling of retinal neurons for visual prosthesis research - fundamental approaches
Uploaded: 2022-06-21T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Computational Modeling of Retinal Neurons for Visual Prosthesis Research - Fundamental Approaches at JoVE.com

Bu araştırma Ulusal Sağlık ve Tıbbi Araştırma Konseyi Proje Hibe (Hibe Numarası 1109056) tarafından finanse edilmektedir.

1. Elektrik potansiyeli hesaplamaları için sonlu elemanlar modelinin kurulması
<ol><li>Simülasyon adımlarını ve modelin karmaşıklığını belirleme NOT: İlk adımın amacı, modelin ve simülasyon prosedürünün gerekli unsurlarını belirleyecek olan modellemenin amacını açıklığa kavuşturmaktır. Dikkate alınması gereken önemli bir nokta, model tarafından gösterilmesi gereken sinir hücrelerinin davranışı ve bu davranışı göstermek için hangi test protokolünün gerek...

<ol>
	<li>Greenberg, R. J., Velte, T. J., Humayun, M. S., Scarlatis, G. N., de Juan, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+computational+model+of+electrical+stimulation+of+the+retinal+ganglion+cell.">A computational model of electrical stimulation of the retinal ganglion cell.</a> IEEE Transactions on Bio-medical Engineering. 46 (5), 505-514 (1999).</li><li>Guo, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mediating+retinal+ganglion+cell+spike+rates+using+high-frequency+electrical+stimulation.">Mediating retinal ganglion cell spike rates using high-frequency electrical stimulation.</a> Frontiers in Neuroscience. 13, 413 (2019).</li><li>Loizos, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Increasing+electrical+stimulation+efficacy+in+degenerated+retina:+Stimulus+waveform+design+in+a+multiscale+computational+model.">Increasing electrical stimulation efficacy in degenerated retina: Stimulus waveform design in a multiscale computational model.</a> IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 26 (6), 1111-1120 (2018).</li><li>Cao, X., Sui, X., Lyu, Q., Li, L., Chai, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+different+three-dimensional+electrodes+on+epiretinal+electrical+stimulation+by+modeling+analysis.">Effects of different three-dimensional electrodes on epiretinal electrical stimulation by modeling analysis.</a> Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. 12 (1), 73 (2015).</li><li>Wilke, R. G. H., Moghadam, G. K., Lovell, N. H., Suaning, G. J., Dokos, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electric+crosstalk+impairs+spatial+resolution+of+multi-electrode+arrays+in+retinal+implants.">Electric crosstalk impairs spatial resolution of multi-electrode arrays in retinal implants.</a> Journal of Neural Engineering. 8 (4), 046016 (2011).</li><li>AC/DC module user's guide. COMSOL AB Available from: <a target="_blank" href="https://doc.comsol.com/5.4/doc/com.comsol.help.acdc/ACDCModuleUsersGuide.pdf">https://doc.comsol.com/5.4/doc/com.comsol.help.acdc/ACDCModuleUsersGuide.pdf</a> (2018)</li><li>Malmivuo, P., Malmivuo, J., Plonsey, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Bioelectromagnetism: Principles and Applications of Bioelectric and Biomagnetic Fields. , (1995).</li><li>Rall, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electrophysiology+of+a+dendritic+neuron+model.">Electrophysiology of a dendritic neuron model.</a> Biophysical Journal. 2, 145-167 (1962).</li><li>Carnevale, N. T., Hines, M. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Neuron Book. , (2006).</li><li>Rattay, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+basic+mechanism+for+the+electrical+stimulation+of+the+nervous+system.">The basic mechanism for the electrical stimulation of the nervous system.</a> Neuroscience. 89 (2), 335-346 (1999).</li><li>Hodgkin, A. L., Huxley, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+quantitative+description+of+membrane+current+and+its+application+to+conduction+and+excitation+in+nerve.">A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve.</a> The Journal of Physiology. 117 (4), 500-544 (1952).</li><li>Liang, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Threshold+suprachoroidal-transretinal+stimulation+current+required+by+different-size+electrodes+in+rabbit+eyes.">Threshold suprachoroidal-transretinal stimulation current required by different-size electrodes in rabbit eyes.</a> Ophthalmic Research. 45 (3), 113-121 (2011).</li><li>Jensen, R. J., Rizzo, J. F., Ziv, O. R., Grumet, A., Wyatt, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Thresholds+for+activation+of+rabbit+retinal+ganglion+cells+with+an+ultrafine,+extracellular+microelectrode.">Thresholds for activation of rabbit retinal ganglion cells with an ultrafine, extracellular microelectrode.</a> Investigative Ophthalmology and Visual Science. 44 (8), 3533-3543 (2003).</li><li>Kim, W., Choi, M., Kim, S. -. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+normative+retinal+and+choroidal+thicknesses+of+the+rabbit+as+revealed+by+spectral+domain+optical+coherence+tomography.">The normative retinal and choroidal thicknesses of the rabbit as revealed by spectral domain optical coherence tomography.</a> Journal of the Korean Ophthalmological Society. 62 (3), 354-361 (2021).</li><li>Guo, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+cell+morphology+in+a+computational+model+of+ON+and+OFF+retinal+ganglion+cells.">Influence of cell morphology in a computational model of ON and OFF retinal ganglion cells.</a> 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). 2013, 4553-4556 (2013).</li><li>Haberbosch, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Safety+aspects,+tolerability+and+modeling+of+retinofugal+alternating+current+stimulation.">Safety aspects, tolerability and modeling of retinofugal alternating current stimulation.</a> Frontiers in Neuroscience. 13, 783 (2019).</li><li>Sheasby, B. W., Fohlmeister, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impulse+encoding+across+the+dendritic+morphologies+of+retinal+ganglion+cells.">Impulse encoding across the dendritic morphologies of retinal ganglion cells.</a> Journal of Neurophysiology. 81 (4), 1685-1698 (1999).</li><li>Rockhill, R. L., Daly, F. J., MacNeil, M. A., Brown, S. P., Masland, R. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+diversity+of+ganglion+cells+in+a+mammalian+retina.">The diversity of ganglion cells in a mammalian retina.</a> Journal of Neuroscience. 22 (9), 3831-3843 (2002).</li><li>Lukasiewicz, P., Werblin, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+slowly+inactivating+potassium+current+truncates+spike+activity+in+ganglion+cells+of+the+tiger+salamander+retina.">A slowly inactivating potassium current truncates spike activity in ganglion cells of the tiger salamander retina.</a> The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience. 8 (12), 4470-4481 (1988).</li><li>Van Rossum, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Python Reference Manual. , (1995).</li><li>. Welcome to Spyder's Documentation - Spyder 5 documentation Available from: <a target="_blank" href="https://docs.spyder-idle.org/current/index.html">https://docs.spyder-idle.org/current/index.html</a> (2022)</li><li>Rattay, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ways+to+approximate+current-distance+relations+for+electrically+stimulated+fibers.">Ways to approximate current-distance relations for electrically stimulated fibers.</a> Journal of Theoretical Biology. 125 (3), 339-349 (1987).</li><li>Tsai, D., Morley, J. W., Suaning, G. J., Lovell, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Direct+activation+and+temporal+response+properties+of+rabbit+retinal+ganglion+cells+following+subretinal+stimulation.">Direct activation and temporal response properties of rabbit retinal ganglion cells following subretinal stimulation.</a> Journal of Neurophysiology. 102 (5), 2982-2993 (2009).</li><li>Tsai, D., Morley, J. W., Suaning, G. J., Lovell, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Frequency-dependent+reduction+of+voltage-gated+sodium+current+modulates+retinal+ganglion+cell+response+rate+to+electrical+stimulation.">Frequency-dependent reduction of voltage-gated sodium current modulates retinal ganglion cell response rate to electrical stimulation.</a> Journal of Neural Engineering. 8 (6), 066007 (2011).</li><li>Joucla, S., Gli&#232;re, A., Yvert, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Current+approaches+to+model+extracellular+electrical+neural+microstimulation.">Current approaches to model extracellular electrical neural microstimulation.</a> Frontiers in Computational Neuroscience. 8, 13 (2014).</li><li>. OpenFOAM Available from: <a target="_blank" href="https://www.openfoam.com/">https://www.openfoam.com/</a> (2022)</li><li>Barba, L., Forsyth, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CFD+Python:+The+12+steps+to+Navier-Stokes+equations.">CFD Python: The 12 steps to Navier-Stokes equations.</a> Journal of Open Source Education. 1 (9), 21 (2018).</li></ol>

Bu yazıda, sonlu elemanlar ve biyofiziksel nöron modellemesini birleştiren bir modelleme iş akışı gösterdik. Model, karmaşıklığında farklı amaçlara uyacak şekilde değiştirilebildiği için oldukça esnektir ve sonuçları ampirik bulgulara karşı doğrulamanın bir yolunu sağlar. Ayrıca, otomasyonu etkinleştirmek için modeli nasıl parametrelendirdiğimizi de gösterdik.
İki aşamalı modelleme yöntemi, hücre dışı bir stimülasyon varlığında nöronun kablo denkl...

Görsel nöroprotezler, fosfenler veya ışığı görme hissi yaratmak için görsel yoldaki sinir hücrelerine stimülasyonlar (elektrik, ışık vb.) ileten bir grup cihazdır. Dejeneratif retina hastalıklarının neden olduğu kalıcı körlüğü olan kişiler için neredeyse on yıldır klinik kullanımda olan bir tedavi stratejisidir. Tipik olarak, eksiksiz bir sistem, kullanıcının etrafındaki görsel bilgileri yakalayan harici bir kamera, görüntüyü işlemek ve bir dizi elektrik darbesine çevirmek için bir güç kaynağı ve bilgi işlem ünitesi ve sinir dokusunu birbirine bağlayan ve elektrik darbelerini sinir hücrelerine ileten implante edilmiş bir elektrot dizisi içerecektir. Çalışma prensibi, görsel bir nöroprotezin, hasarlı dokudan aşağı doğru olduğu sürece, retinadan görsel kortekse giden görsel yol boyunca farklı bölgelere yerleştirilmesine izin verir. Görsel nöroprotezlerdeki mevcut araştırmaların çoğu, stimülasyonun etkinliğini arttırmaya ve daha doğal bir görüş sağlamak için mekansal keskinliği geliştirmeye odaklanmaktadır.
Stimülasyonun etkinliğini artırma çabalarında, hesaplamalı modelleme, bir protez tasarımını doğrulamak ve görsel sonucunu simüle etmek için maliyet ve zaman etkili bir yöntem olmuştur. Bu alandaki hesaplamalı modelleme, Greenberg 1'in retinal ganglion hücresinin hücre dışı elektriksel uyaranlara tepkisini modellediği için 1999'dan beri popülerlik kazanmıştır. O zamandan beri, elektrik darbesi 2,3'ün parametrelerini veya elektrot 4,5'in geometrik tasarımını optimize etmek için hesaplamalı modelleme kullanılmıştır. Karmaşıklık ve araştırma sorularındaki çeşitliliğe rağmen, bu modeller ortamdaki (örneğin, sinir dokusu) elektrik voltajı dağılımını belirleyerek ve çevredeki nöronların elektrik voltajı nedeniyle üreteceği elektriksel tepkiyi tahmin ederek çalışır.
Bir iletkendeki elektriksel gerilim dağılımı, Poisson denklemleri6'nın tüm konumlarda çözülmesiyle bulunabilir:
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq01.jpg" style="margin: auto;">
<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq02.jpg" style="margin: auto;">
burada E elektrik alanı, V elektrik potansiyeli, J akım yoğunluğu ve σ elektrik iletkenliğidir. Denklemdeki <img alt="Equation 12" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq12.jpg" style="margin: auto;"> bir gradyan işlecini gösterir. Sabit akım durumunda, modele aşağıdaki sınır koşulları uygulanır:
<img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq3.jpg" style="margin: auto;">
<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq04.jpg" style="margin: auto;">
burada n , yüzeyin normalidir, Ω sınırı temsil eder ve I0 , belirli akımı temsil eder. Birlikte, dış sınırlarda elektrik yalıtımı oluştururlar ve seçilen bir sınır için bir akım kaynağı oluştururlar. İzotropik iletkenliğe sahip homojen bir ortamda bir monopolar nokta kaynağı varsayarsak, keyfi bir konumdaki hücre dışı elektrik potansiyeli7 ile hesaplanabilir:
<img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq05.jpg" style="margin: auto;">
burada Ie akımdır ve elektrot ile ölçüm noktası arasındaki mesafedir. Ortam homojen değilse veya anizotropik olduğunda veya elektrot dizisi birden fazla elektrota sahipse, denklemleri sayısal olarak çözmek için bir hesaplama paketi uygun olabilir. Sonlu elemanlar modelleme yazılımı6 , hacim iletkenini 'elemanlar' olarak bilinen küçük bölümlere ayırır. Elementler birbirleriyle bağlantılıdır, öyle ki bir elementteki değişimin etkileri diğerlerindeki değişimi etkiler ve bu elementleri tanımlamaya yarayan fiziksel denklemleri çözer. Modern bilgisayarların artan hesaplama hızıyla, bu işlem saniyeler içinde tamamlanabilir. Elektrik potansiyeli hesaplandıktan sonra, nöronun elektriksel tepkisi tahmin edilebilir.
Bir nöron, elektrik sinyalleri şeklinde bilgi gönderir ve alır. Bu tür sinyaller iki şekilde gelir - derecelendirilmiş potansiyeller ve eylem potansiyelleri. Derecelendirilmiş potansiyeller, membran boyunca voltajın daha pozitif (depolarizasyon) veya negatif (hiperpolarizasyon) hale geldiği membran potansiyelindeki geçici değişikliklerdir. Derecelendirilmiş potansiyellerin tipik olarak lokalize etkileri vardır. Onları üreten hücrelerde, aksiyon potansiyelleri, bir aksonun uzunluğu boyunca uzun mesafeler kat edebilen ya hep ya hiç tepkileridir. Hem derecelendirilmiş hem de aksiyon potansiyelleri, elektriksel ve kimyasal ortama duyarlıdır. Bir aksiyon potansiyeli artışı, bir eşik transmembran potansiyeli aşıldığında, retinal ganglion hücreleri de dahil olmak üzere çeşitli nöronal hücre tipleri tarafından üretilebilir. Aksiyon potansiyeli yükselme ve yayılma daha sonra sinyallerin aşağı akış nöronlarına sinaptik iletimini tetikler. Bir nöron, silindirik segmentlere bölünmüş bir kablo olarak modellenebilir, burada her segment, lipit çift katmanlı membran8 nedeniyle kapasitans ve dirence sahiptir. Bir nöron hesaplama programı9 , hücreyi birden fazla bölmeye ayırarak ve matematiksel model10'u çözerek elektriksel olarak uyarılabilir bir hücrenin elektriksel aktivitesini tahmin edebilir:
<img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq06.jpg" style="margin: auto;">
Bu denklemde, Cmmembran kapasitansıdır, V e,n n düğümündeki hücre dışı potansiyeldir, Vi,n düğümdeki hücre içi potansiyel, Rndüğümdeki hücre içi (uzunlamasına direnç) dirençtir ve Iiyonu, n düğümündeki iyon kanallarından geçen iyonik akımdır. FEM modelinden V değerleri, stimülasyon aktif olduğunda nörondaki tüm düğümler için Ve,n olarak uygulanır.
İyon kanallarından gelen transmembran akımları, Hodgkin-Huxley formülasyonları11 kullanılarak modellenebilir:
<img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq07.jpg" style="margin: auto;">
burada g i kanalın spesifik iletkenliği, V m transmembran potansiyeli (V i,n - Ve,n) ve Eiyonu iyon kanalının tersine çevirme potansiyelidir. Na kanalı gibi gerilim kapılı kanallar için, kanalların açılma veya kapanma olasılığını tanımlayan boyutsuz parametreler, m ve h tanıtılır:
<img alt="Equation 8" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq08.jpg" style="margin: auto;">
burada belirli iyon kanalı için maksimum membran iletkenliği ve <img alt="Equation 9" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq09.jpg" style="margin: auto;"> m ve h parametrelerinin değerleri diferansiyel denklemlerle tanımlanır:
<img alt="Equation 10" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq10.jpg" style="margin: auto;">
burada x ve x α β, iyon kanalının hız sabitlerini tanımlayan voltaja bağlı fonksiyonlardır. Genellikle şu şekli alırlar:
<img alt="Equation 11" src="/files/ftp_upload/63792/63792eq11v2.jpg" style="margin: auto;">
Maksimum iletkenlik de dahil olmak üzere bu denklemlerdeki parametrelerin değerleri ve A, B, C ve D sabitleri tipik olarak ampirik ölçümlerden bulunmuştur.
Bu yapı taşlarıyla, açıklanan adımlar izlenerek farklı karmaşıklıklara sahip modeller oluşturulabilir. Bir FEM yazılımı, Poisson denklemi analitik olarak çözülemediğinde, örneğin hacim iletkeninde homojen olmayan veya anizotropik iletkenlik durumunda veya elektrot dizisinin geometrisi karmaşık olduğunda kullanışlıdır. Hücre dışı potansiyel değerler çözüldükten sonra, nöron kablosu modeli daha sonra nöron hesaplama yazılımında sayısal olarak çözülebilir. İki yazılımı birleştirmek, karmaşık bir nöron hücresinin veya ağının düzgün olmayan bir elektrik alanına hesaplanmasını sağlar.
Suprakoroidal stimülasyon altında retinal ganglion hücresinin iki aşamalı basit bir modeli, yukarıda belirtilen programlar kullanılarak oluşturulacaktır. Bu çalışmada, retinal ganglion hücresi bir dizi elektriksel akım darbesine maruz bırakılacaktır. Hücrenin uyarana göre konumu da mesafe-eşik ilişkisini göstermek için değişir. Ayrıca, çalışma, hesaplama sonucunun, farklı boyutlarda stimülasyon elektrodu12 kullanılarak kortikal aktivasyon eşiğinin in vivo çalışmasına karşı doğrulanmasının yanı sıra, elektrot-nöron mesafesi ile aktivasyon eşiği13 arasındaki ilişkiyi gösteren bir in vitro çalışmayı da içermektedir.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Computer workstation</td>
			<td>N/A</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Windows 64-bit operating system, at least 4GB of RAM, at least 3 GB of disk space</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anaconda Python</td>
			<td>Anaconda Inc.</td>
			<td>Version 3.9</td>
			<td>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.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>COMSOL Multiphysics</td>
			<td>COMSOL</td>
			<td>Version 5.6</td>
			<td>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.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NEURON</td>
			<td>NEURON</td>
			<td>Version 8.0</td>
			<td>A freely-distributed software to perform the computation of neuronal cells and/or neural networks.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

computational modeling of retinal neurons for visual prosthesis research - fundamental approaches

Hesaplamalı modelleme, in vivo ve in vitro sistemlerin davranışlarını tahmin etme kapasitesi nedeniyle sinir mühendisliğinde giderek daha önemli bir yöntem haline gelmiştir. Bu, fizyolojik sonuçların genellikle çok kesin bir tahminini sağlayarak belirli bir çalışmada gerekli olan hayvan sayısını en aza indirmenin temel avantajına sahiptir. Görsel protez alanında, hesaplamalı modelleme, implante edilebilir bir elektrot dizisinin tasarımının bilgilendirilmesi ve söz konusu diziden elektriksel uyarıların iletilmesiyle ortaya çıkabilecek görsel algıların tahmin edilmesi de dahil olmak üzere bir dizi pratik uygulamaya sahiptir. Literatürde açıklanan bazı modeller, elektrik alanını hesaplamak için üç boyutlu (3D) bir morfolojiyi ve ilgilenilen nöronun veya sinir ağının bir kablo modelini birleştirir. Bu iki adımlı yöntemin, hesaplamalı modellemede daha önce sınırlı deneyime sahip olabilecek araştırmacılara erişilebilirliğini artırmak için, hesaplamalı bir model oluşturmak ve bunu uygulanan stimülasyon protokollerinin fizyolojik ve psikofiziksel sonuçlarını tahmin etmede kullanmak için alınacak temel yaklaşımların bir videosunu sunuyoruz. görsel bir protez. Kılavuz, sonlu elemanlar modelleme (FEM) yazılımında bir 3B model oluşturma adımlarını, çok bölmeli bir nöron hesaplama yazılımında retinal ganglion hücre modelinin oluşturulmasını ve ardından ikisinin birleştirilmesini içerir. Fiziksel denklemleri sayısal olarak çözmek için sonlu elemanlar modelleme yazılımı, dokunun elektriksel uyarımlarındaki elektrik alan dağılımını çözmek için kullanılacaktır. Daha sonra, bir sinir hücresinin veya ağın elektriksel aktivitelerini simüle etmek için özel bir yazılım kullanıldı. Bu öğreticiyi takip etmek için, bir nöroprotezin çalışma prensibinin yanı sıra nörofizyolojik kavramlara (örneğin, aksiyon potansiyeli mekanizması ve Hodgkin-Huxley modelinin anlaşılması) aşina olmak gerekecektir.

Modelin kullanımını göstermek için iki simülasyon protokolü gerçekleştirdik. İlk protokol, nöronun yerini ve elektriksel darbe parametrelerini aynı tutarken elektrot boyutunu değiştirmeyi içeriyordu. İkinci protokol, elektrotun boyutu sabit kalırken, nöronun x yönünde 100 μm adımlarla kaydırılmasını içeriyordu. Her iki protokol için de kullanılan darbe, 0.05 ms fazlar arası boşluğa sahip 0.25 ms genişliğinde tek bir katodik-ilk bifazik darbeydi. İlk protokol için, elektrotun yarıçap?...

Watch this Scientific Journal Video about Computational Modeling of Retinal Neurons for Visual Prosthesis Research - Fundamental Approaches at JoVE.com

Computational Modeling of Retinal Neurons for Visual Prosthesis Research - Fundamental Approaches

Bir retinal nöronun elektriksel stimülasyona yanıt olarak davranışlarını hesaplamalı olarak modellemek için bir iş akışını özetliyoruz. Hesaplamalı model çok yönlüdür ve bir dizi fizyolojik senaryoyu simüle etmede ve gelecekteki in vivo / in vitro çalışmaların sonuçlarını tahmin etmede yararlı olan otomasyon adımlarını içerir.

Görsel Protez Araştırmaları için Retinal Nöronların Hesaplamalı Modellemesi - Temel Yaklaşımlar

Computational modeling has become an increasingly important method in neural engineering due to its capacity to predict behaviors of in vivo and in vitro ...

Bu protokol, sinir hücrelerinin farklı uyaranlara tepkisini tahmin etmeye yardımcı olur ve fiziksel prototipe veya yaşam dokusuna ihtiyaç duymadan sinirsel stimülasyonda yeni fikirleri keşfetmemize izin verir. Fiziksel olarak taklit edilmesi zor olan kavramları test etmek için bir ön çalışma olarak kullanılabilir ve çok sayıda parametrenin test edilmesini sağlayan maliyet ve zaman açısından verimlidir. Bu yöntem, retina dışındaki diğer nöral stimülasyon sistemlerinde nöral yanıtı tahmin edebilir.Aynı zamanda elektriksel stimülasyonlarla sınırlı değildir, ancak ışık uyaranları için de kullanılabilir. Başlamak için FEM yazılımını çalıştırın ve model sihirbazına, ardından 3B'ye tıklayın. Fiziği seç liste kutusunda, AC/DC'yi genişletin ve elektrik alanları ve akımı seçin.Etüde tıklayın ve genel çalışmalar seçeneğinin altına sabit bir çalışma ekleyin ve ardından bitti'ye tıklayın. Geometri ayarlarında, uzunluk birimini metreden mikrometreye değiştirin. Birinci geometriye sağ tıklayın, ardından bir blok etki alanı oluşturmak için blok'a tıklayın.Toplamda üç blok oluşturmak için bu adımı iki kez daha tekrarlayın. Tüm bloklar için hem derinliği hem de genişliği 5.000 mikrometreye ayarlayın ve blok için yükseklik değerini atayın. Temel seçeneği ortala olarak değiştirin ve her blok için Z-değerleri atayın.Modele elektrot eklemek üzere bir çalışma düzlemi oluşturmak için, model ağacındaki geometriye sağ tıklayın ve çalışma düzlemini seçin. Bir çalışma düzlemine tıklayın ve düzlem tipini paralel bakacak şekilde değiştirin. Düzlem tipinin altındaki seçimi etkinleştir düğmesine tıklayın ve birinci bloğun alt yüzeyini seçin.Birinci parametrelere tıklayın ve elektrotun yarıçapı için değeri tanımlayın. Çalışma düzleminde bir disk elektrodu çizmek için, çalışma düzlemi altında düzlem geometrisine tıklayın ve ana araç çubuğundaki çizime tıklayın. Daireyi seçin, grafikler sekmesinde dikdörtgenin içinde herhangi bir yeri tıklatın ve bir disk elektrodu oluşturmak için sürükleyin.Yarıçapı mikrometre, xw ve yw cinsinden önceden tanımlanmış bir değere sıfır mikrometreye değiştirin ve ardından tümünü oluştur'a tıklayın. Model ağacında, malzemeye sağ tıklayın, ardından boş malzemeye tıklayın ve ardından birinci malzemeye tıklayın ve seçimi manuel olarak değiştirin. Grafik penceresindeki etki alanlarını tıklayın, böylece yalnızca etki alanı seçilir.Malzeme özelliklerini, temel özellikleri seçin, ardından elektrik iletkenliğine tıklayın ve malzemeye ekle düğmesine tıklayın. Elektrik iletkenlik değerini metre başına 0,043 siemen olarak değiştirin. İki ve üçüncü etki alanları için adımları sırasıyla metre başına 0,7 ve 1,55 siemen elektriksel iletkenlik değerleriyle tekrarlayın.Bir 3B modeli mesh etmek için model ağacına gidin ve örgü birine sağ tıklayın, ardından serbest tetrahedral'e tıklayın. Ücretsiz tetrahedral olana tıklayın ve tümünü oluştur'u seçin. Fiziği FEM'e uygulamak için, model ağacında bir elektrik akımını genişletin ve akım korunumunun bir, elektrik yalıtımının ve başlangıç değerlerinin listelenip listelenmediğini kontrol edin.Ardından elektrik akımlarına sağ tıklayın. Ardından toprağa tıklayın ve bunu elektrottan en uzak yüzeye uygulayın. Ardından, elektrik akımlarına sağ tıklayın.Ardından, disk elektroduna atanmış kayan potansiyele tıklayın ve üniter bir akım uygulamak için I0 değerini bir mikroampere değiştirin. Simülasyonu parametrik bir süpürme ile çalıştırmak için model ağacında bir etüde sağ tıklayın ve ardından parametrik süpürme'ye tıklayın. Parametrik taramaya tıklayın ve etüt ayar tablosunda ekle'ye tıklayın ve ardından parametre adı için elec_rad seçin.Parametre değer listesi için 50, 150, 350, 500 ve parametre birimi için mikrometre yazın. Ardından etüdü çalıştırmak için hesaplamaya tıklayın. CellBuilder özelliğini kullanarak morfolojiyi içe aktarmak için, nrngui'yi NEURON Computational Suite'in yükleme klasöründen çalıştırın.Ardından, araçlar'a tıklayın, ardından çeşitli'ye tıklayın, 3D'yi içe aktarın ve ardından bir dosya seçin kutusunu işaretleyin. İndirilen SWC dosyasını bulun ve oku'ya tıklayın. Geometri içe aktarıldıktan sonra, dışa aktar'a ve ardından CellBuilder'a tıklayın.İçe aktarılan hücre morfolojisinin HOC dosyasını oluşturmak için, alt kümeler sekmesine gidin ve modelde önceden tanımlanmış alt kümeleri gözlemleyin. Sürekli oluştur kutusunu işaretleyin, yönetime gidin, ardından morfolojiyi dışa aktar ve rgc.hoc olarak dışa aktar'ı tıklayın. Hücrenin morfolojisini görüntülemek için, araç, model görünümü, bir gerçek hücreye tıklayın.Ardından araç çubuğunda kök soma sıfır'ı tıklayın. Görünen pencereye sağ tıklayın ve erişim türüne ve erişimi görüntüle'ye tıklayın. Görsel inceleme ile, bu modelin dendritik alan çapı yaklaşık 250 mikrometre olmalıdır.Şimdilik NEURON pencerelerini kapatın. FEM yazılımını açın. Uygulama Oluşturucu'ya gidin.Uygulama Oluşturucusu ağacındaki yöntemlere sağ tıklayın. Yeni yöntem seçin ve Tamam'a tıklayın. Dosyaya gidin, ardından tercihler ve yöntemler'i tıklayın.Tüm kodları görüntüle kutusunu işaretleyin ve Tamam'ı tıklayın. Nöron segmentlerinin koordinatlarını bir metin dosyasına yükleyen HOC dosyasını yazın. Değerleri istenen konumla eşleşecek şekilde kaydırmak ve hücrenin yeni konumunun koordinat değerlerini içeren bir metin dosyasını kaydetmek için FEM yöntem komut dosyasını kullanın.COMSOL yöntemini açın ve kaydırılan koordinat ve voltaj değerlerini kaydedin. FEM yazılımındaki otomatik adımları çalıştırmak için model oluşturucuya, geliştiriciye, çalıştırma yöntemine geçin ve birinci yönteme tıklayın. Bu, uygun voltaj değerlerine sahip DAT dosyaları üretecektir.Seçilen IDE'yi açarak simülasyonları genel amaçlı bir programlama dilinde döngüleyin ve metin makalesinde belirtildiği gibi yeni bir komut dosyası oluşturmak için yeni dosyaya tıklayın. Son olarak, NEURON Computational Suite'in GUI'sini de açacak olan komut dosyasını çalıştırmak için çalıştır'a tıklayın veya F5 tuşuna basın. NEURON modelinin NEURON Computational Suite'in GUI'sindeki hücre dışı stimülasyona tepkisini grafiklendirin.Bunu yapmak için, stimülasyonu çalıştırın. hoc, grafiğe tıklayın, ardından araç çubuğundan voltaj erişimini tıklayın ve grafik penceresinde, herhangi bir yere sağ tıklayın ve seçin, neyi çizin? Akson yazın.grafik alanına değişken kısmında v1, aksonun zaman adımı başına son segmentinin transmembran potansiyelini çizeceği anlamına gelir. Burada açıklanan model, suprakoroidal elektrot boyutunun 0.25 milisaniyelik bir darbe genişliğinde arttırılmasının, model nöronun aktivasyon eşiğini arttırdığını doğruladı. Modeli doğrulamak için eylem potansiyeli özellikleri gözlendi.Uyaran başlangıcı ile aksiyon potansiyeli artışının zirvesi arasındaki gecikme veya süre 1 ila 2,2 milisaniye arasında değişiyordu. Bu, ağ aracılı olmayan retinal aktivasyon nedeniyle kısa gecikme artışına karşılık geliyordu. Bu modelin başak genişliği bir milisaniyeydi ve bu, in vitro olarak ölçülen tavşan RGC'lerinin başak genişlikleriyle aynı aralıktadır.Model, aksonun dar segmenti disk elektrodunun hemen üzerindeyken en düşük eşiği gösterdi ve X mesafesi büyüdükçe arttı. Elektrotun distal aksona doğru daha fazla hareket ettirilmesi, akson başlangıç segmentinin ve sodyum kanallarının daha yaygın olduğu dar segmentin varlığı nedeniyle elektrotun dendritlere doğru hareket ettirilmesine kıyasla daha düşük bir eşik üretti. Tarif edilen yöntemin uygulanması kolaydır ve araştırmacıları yeni stimülasyon yöntemleri veya nöro-elektro tasarımlar için kavram kanıtları üretmede hızlandırır.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Patch Clamp Recordings from Mouse Retinal Neurons in a Dark-adapted Slice Preparation

Patch Kelepçe bir Karanlık adapte Dilim Hazırlık Fare Retina Nöronlar Kayıtlar

Our visual experience is initiated when the visual pigment in our retinal photoreceptors absorbs photons of light energy and initiates a cascade of ...

Cut-loading: A Useful Tool for Examining the Extent of Gap Junction Tracer Coupling Between Retinal Neurons

Cut-yükleme: Retina Nöronlar arasında Gap Junction Tracer Kaplin Kapsamı incelenmesi için yararlı bir araçtır

In addition to chemical synaptic transmission, neurons that are connected by gap junctions can also communicate rapidly via electrical synaptic ...

Single-cell Profiling of Developing and Mature Retinal Neurons

Gelişen ve Olgun Retina Nöronlar Tek hücreli Profilleme

Highly specialized, but exceedingly small populations of cells play important roles in many tissues. The identification of cell-type specific markers and ...

Simultaneous Whole-cell Recordings from Photoreceptors and Second-order Neurons in an Amphibian Retinal Slice Preparation

Bir Amfibi Retina Dilim hazırlanması Fotoreseptörler ve İkinci dereceden nöronlar eş zamanlı tam hücreli Kayıtlar

One of the central tasks in retinal neuroscience  is to understand the circuitry of retinal neurons and how those connections are  responsible for shaping ...

A Simple Behavioral Assay for Testing Visual Function in Xenopus laevis

A Simple Behavioral Assay for Testing Visual Function in Xenopus laevis

Test Görsel Fonksiyonu için Basit Bir Davranış Testi<em&gt; Xenopus laevis</em

Measurement of the visual function in the tadpoles of the frog, Xenopus laevis, allows screening for blindness in live animals. The optokinetic response ...

Modeling Neuronal Death and Degeneration in Mouse Primary Cerebellar Granule Neurons

Modelleme nöronal ölüm ve fare birincil serebellar granül nöronlar dejenerasyon

Cerebellar granule neurons (CGNs) are a commonly used neuronal model, forming an abundant homogeneous population in the cerebellum. In light of their ...

Partial Optic Nerve Transection in Rats: A Model Established with a New Operative Approach to Assess Secondary Degeneration of Retinal Ganglion Cells

Kısmi optik sinir transeksiyon Sıçanlarda: ikincil dejenerasyonu retina Ganglion hücrelerinin değerlendirmek için yeni bir operatif yaklaşım ile kurulan bir Model

Previous studies have shown that the secondary degeneration of retinal ganglion cells (RGCs) occurs commonly in glaucoma. Partial optic nerve transection ...

Generation of Human Neurons and Oligodendrocytes from Pluripotent Stem Cells for Modeling Neuron-Oligodendrocyte Interactions

Nöron-Oligodendrosit Etkileşimlerini Modellemek için Pluripotent Kök Hücrelerden İnsan Nöronlarının ve Oligodendrositlerin Üretilmesi

In Alzheimer&#8217;s disease (AD) and other neurodegenerative disorders, oligodendroglial failure is a common early pathological feature, but how it ...

Modeling Stroke in Mice: Focal Cortical Lesions by Photothrombosis

Farelerde Modelleme İnme: Fototomboz ile Fokal Kortikal Lezyonlar

Stroke is a leading cause of death and acquired adult disability in developed countries. Despite extensive investigation for novel therapeutic strategies, ...

Establishment of an Electrophysiological Platform for Modeling ALS with Regionally-Specific Human Pluripotent Stem Cell-Derived Astrocytes and Neurons

ALS'yi Bölgesel Olarak Spesifik İnsan Pluripotent Kök Hücre Kaynaklı Astrositler ve Nöronlarla Modellemek için Bir Elektrofizyolojik Platformun Kurulması

Human pluripotent stem cell-derived astrocytes (hiPSC-A) and neurons (hiPSC-N) provide a powerful tool for modeling Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) ...