Multi-Compartmental Modeling for Extracellular Stimulation of Neocortex

Authors : Mahmut Emin ÇELİK

Pages : 76-80

Doi:10.31590/ejosat.1013879

View : 21 | Download : 12

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç: Değişen koşullara bağlı olarak nöral yanıtların doğal kökenini ve değişen davranışını araştırmak için, çok bölmeli modeller kullanarak tek nöron veya nöron kümesinin hesaplamalı modellemesi, deneysel çalışma ile bütünleşen çok tutarlı tahminler sağlayabilir. Nöral elektrotlar, çok çeşitli koşullar için temel terapötik ve teşhis araçlarıdır. Epilepsi veya Parkinson gibi belirli nöropatilerle uğraşırken, tek tek veya birlikte nöronal tepkileri anlamak, terapötik ve tanısal teknikler için kritik öneme sahiptir. Farklı boyut ve malzemelere sahip elektrotlar, duyusal veya motor işlevlerin bir şekilde yeniden sağlanması gerektiğinde sinir sistemiyle arayüz oluşturmanın tek yoludur. Gereç Yöntemi: Neokorteksten alınan 3B gerçekçi morfolojiye sahip bir nöron kullanılarak çok bölmeli nöron modeli hazırlanır. Her seferinde bir tane olmak üzere iki farklı yerde bulunan bir nokta kaynağı kullanılarak nöronların hücre dışı uyarıma tepkisini görmek için analiz edilir. Nokta kaynak için ideal koşullar göz önünde bulundurulur. NEURON v8.0 simülasyonlar için kullanılır. Stimülasyon darbe genişliği, frekansı ve genliği sırasıyla 1 ms, 20 Hz ve 250 nA'dır. Bulgular: Hücre dışı voltaj profilinin beklendiği gibi olduğu, ardından stimülasyon elektrotunun hareket ettiği yere doğru kaydığı görüldü. Daha yakın nöral bölmeler, önce aksiyon potansiyeli oluşturmak için daha iyi hedeflerdir. Kaynaktan hareket ettikçe hücre dışı stimülasyonun etkisi azalır, ancak nispeten uzakta olan diğer kompartmanlar da stimülasyonun başlamasından birkaç milisaniye sonra bir aksiyon potansiyeli oluşturabilir. Sonuç: Bulgular, çok bölmeli modellerin nöronal tepkileri tahmin etmek için çok uygun olduğunu doğrulamaktadır. Farklı sayı ve tipteki nöronların tepkileri, karmaşık bir gerçekçi morfoloji ile birlikte incelenebilir. Stimülasyon ve kayıt gibi deneysel koşullarla ilgili parametreler de analiz edilebilir.
Keywords : işlemsel modelleme, nöron modeli, Hodgkin Huxley, sinirbilim, uyartım, elektrot