Summary

النمذجة الحسابية للخلايا العصبية الشبكية لأبحاث الأطراف الاصطناعية البصرية - مناهج أساسية

Published: June 21, 2022
doi:

Summary

نحن نلخص سير العمل لنمذجة سلوكيات الخلايا العصبية الشبكية حسابيا استجابة للتحفيز الكهربائي. النموذج الحسابي متعدد الاستخدامات ويتضمن خطوات أتمتة مفيدة في محاكاة مجموعة من السيناريوهات الفسيولوجية وتوقع نتائج الدراسات المستقبلية في الجسم الحي / في المختبر .

Abstract

أصبحت النمذجة الحسابية طريقة ذات أهمية متزايدة في الهندسة العصبية نظرا لقدرتها على التنبؤ بسلوكيات الأنظمة في الجسم الحي وفي المختبر . هذا له ميزة رئيسية تتمثل في تقليل عدد الحيوانات المطلوبة في دراسة معينة من خلال توفير تنبؤ دقيق للغاية في كثير من الأحيان للنتائج الفسيولوجية. في مجال الأطراف الاصطناعية البصرية ، تحتوي النمذجة الحسابية على مجموعة من التطبيقات العملية ، بما في ذلك إعلام تصميم مجموعة أقطاب كهربائية قابلة للزرع والتنبؤ بالإدراكات البصرية التي يمكن استنباطها من خلال توصيل نبضات كهربائية من المصفوفة المذكورة. تجمع بعض النماذج الموصوفة في الأدبيات بين مورفولوجيا ثلاثية الأبعاد (3D) لحساب المجال الكهربائي ونموذج كابل للخلايا العصبية أو الشبكة العصبية ذات الاهتمام. لزيادة إمكانية الوصول إلى هذه الطريقة المكونة من خطوتين للباحثين الذين قد يكون لديهم خبرة سابقة محدودة في النمذجة الحسابية ، نقدم مقطع فيديو للنهج الأساسية التي يجب اتباعها من أجل بناء نموذج حسابي واستخدامه في التنبؤ بالنتائج الفسيولوجية والنفسية الفيزيائية لبروتوكولات التحفيز المنتشرة عبر بدلة بصرية. يتضمن الدليل خطوات بناء نموذج 3D في برنامج نمذجة العناصر المحدودة (FEM) ، وبناء نموذج خلية العقدة الشبكية في برنامج حسابي متعدد الأجزاء العصبية ، يليه دمج الاثنين. سيتم استخدام برنامج نمذجة العناصر المحدودة لحل المعادلات الفيزيائية عدديا لحل توزيع المجال الكهربائي في المحفزات الكهربائية للأنسجة. بعد ذلك ، تم استخدام برنامج متخصص لمحاكاة الأنشطة الكهربائية لخلية أو شبكة عصبية. لمتابعة هذا البرنامج التعليمي ، ستكون هناك حاجة إلى الإلمام بمبدأ عمل الطرف الاصطناعي العصبي ، بالإضافة إلى المفاهيم الفسيولوجية العصبية (على سبيل المثال ، آلية جهد الفعل وفهم نموذج Hodgkin-Huxley).

Introduction

الأطراف الاصطناعية العصبية البصرية هي مجموعة من الأجهزة التي تقدم المحفزات (الكهربائية ، الخفيفة ، إلخ) للخلايا العصبية في المسار البصري لإنشاء الفوسفين أو الإحساس برؤية الضوء. إنها استراتيجية علاجية تم استخدامها سريريا منذ ما يقرب من عقد من الزمان للأشخاص الذين يعانون من العمى الدائم الناجم عن أمراض الشبكية التنكسية. عادة ما يشتمل النظام الكامل على كاميرا خارجية تلتقط المعلومات المرئية حول المستخدم ، ووحدة إمداد بالطاقة والحوسبة لمعالجة الصورة وترجمتها إلى سلسلة من النبضات الكهربائية ، ومجموعة أقطاب كهربائية مزروعة تربط الأنسجة العصبية وتوصل النبضات الكهربائية إلى الخلايا العصبية. يسمح مبدأ العمل بوضع بدلة عصبية بصرية في مواقع مختلفة على طول المسار البصري من شبكية العين إلى القشرة البصرية ، طالما أنها في اتجاه مجرى النهر من الأنسجة التالفة. تركز غالبية الأبحاث الحالية في الأطراف الاصطناعية العصبية البصرية على زيادة فعالية التحفيز وتحسين حدة المكان لتوفير رؤية أكثر طبيعية.

في الجهود المبذولة لتحسين فعالية التحفيز ، كانت النمذجة الحسابية طريقة فعالة من حيث التكلفة والوقت للتحقق من صحة تصميم الطرف الاصطناعي ومحاكاة نتائجه البصرية. اكتسبت النمذجة الحسابية في هذا المجال شعبية منذ عام 1999 حيث قام Greenberg1 بنمذجة استجابة خلية العقدة الشبكية للمحفزات الكهربائية خارج الخلية. منذ ذلك الحين ، تم استخدام النمذجة الحسابية لتحسين معلمات النبضة الكهربائية 2,3 أو التصميم الهندسي للقطب 4,5. على الرغم من الاختلاف في التعقيد وأسئلة البحث ، تعمل هذه النماذج عن طريق تحديد توزيع الجهد الكهربائي في الوسط (على سبيل المثال ، الأنسجة العصبية) وتقدير الاستجابة الكهربائية التي ستنتجها الخلايا العصبية في المنطقة المجاورة بسبب الجهد الكهربائي.

يمكن العثور على توزيع الجهد الكهربائي في الموصل عن طريق حل معادلات بواسون6 في جميع المواقع:

Equation 1

Equation 2

حيث E هي المجال الكهربائي ، V الجهد الكهربائي ، J كثافة التيار ، و σ هي الموصلية الكهربائية. يشير في Equation 12 المعادلة إلى عامل التدرج. في حالة التيار الثابت ، يتم فرض الشروط الحدودية التالية على النموذج:

Equation 3

Equation 4

حيث n هو الطبيعي على السطح ، Ω يمثل الحد ، و I0 يمثل التيار المحدد. معا ، يقومون بإنشاء عزل كهربائي عند الحدود الخارجية وإنشاء مصدر تيار لحدود محددة. إذا افترضنا وجود مصدر نقطة أحادي القطب في وسط متجانس مع موصلية الخواص ، فيمكن حساب الجهد الكهربائي خارج الخلية في موقع تعسفي بمقدار7:

Equation 5

حيث Ie هو التيار وهو المسافة بين القطب ونقطة القياس. عندما يكون الوسيط غير متجانس أو متباين الخواص ، أو تحتوي مصفوفة الأقطاب الكهربائية على أقطاب كهربائية متعددة ، يمكن أن تكون المجموعة الحسابية لحل المعادلات عدديا مناسبة. يقوم برنامج نمذجة العناصر المحدودة6 بتقسيم موصل الصوت إلى أقسام صغيرة تعرف باسم “العناصر”. ترتبط العناصر ببعضها البعض بحيث تؤثر تأثيرات التغيير في عنصر واحد على التغيير في العناصر الأخرى ، وتحل المعادلات الفيزيائية التي تعمل على وصف هذه العناصر. مع زيادة السرعة الحسابية لأجهزة الكمبيوتر الحديثة ، يمكن إكمال هذه العملية في غضون ثوان. بمجرد حساب الجهد الكهربي ، يمكن للمرء بعد ذلك تقدير الاستجابة الكهربائية للخلية العصبية.

ترسل الخلية العصبية المعلومات وتستقبلها في شكل إشارات كهربائية. تأتي هذه الإشارات في شكلين – إمكانات متدرجة وإمكانات فعل. الإمكانات المتدرجة هي تغييرات مؤقتة في إمكانات الغشاء حيث يصبح الجهد عبر الغشاء أكثر إيجابية (إزالة الاستقطاب) أو سلبيا (فرط الاستقطاب). عادة ما يكون للإمكانات المتدرجة تأثيرات موضعية. في الخلايا التي تنتجها، تكون جهود الفعالية استجابات الكل أو لا شيء التي يمكن أن تنتقل لمسافات طويلة على طول محور عصبي. كل من الجهد المتدرج والجهد الفعال حساس للبيئة الكهربائية وكذلك الكيميائية. يمكن أن ينتج ارتفاع جهد الفعل بواسطة أنواع مختلفة من الخلايا العصبية ، بما في ذلك خلايا العقدة الشبكية ، عندما يتم تجاوز جهد عتبة عبر الغشاء. ثم يؤدي ارتفاع جهد الفعل وانتشاره إلى انتقال متشابك للإشارات إلى الخلايا العصبية النهائية. يمكن تمثيل الخلية العصبية على شكل كابل مقسم إلى أجزاء أسطوانية ، حيث يكون لكل جزء سعة ومقاومة بسبب غشاء طبقة الدهون المزدوجة8. يمكن لبرنامج حساب الخلايا العصبية9 تقدير النشاط الكهربائي لخلية قابلة للإثارة كهربائيا عن طريق تمييز الخلية إلى أجزاء متعددة وحل النموذج الرياضي10:

Equation 6

في هذه المعادلة ، Cmهي السعة الغشائية ، V e ، n هي الجهد خارج الخلية عند العقدة n ، Vi ، n الجهد داخل الخلايا عند العقدة n ، R n المقاومة داخل الخلايا (الطولية) عند العقدة n ، و Iion هو التيار الأيوني الذي يمر عبر القنوات الأيونية عند العقدة n. يتم تنفيذ قيم V من نموذج FEM ك Ve ، n لجميع العقد في الخلايا العصبية عندما يكون التحفيز نشطا.

يمكن نمذجة التيارات عبر الغشاء من القنوات الأيونية باستخدام تركيبات هودجكين-هكسلي11:

Equation 7

حيث g i هي الموصلية المحددة للقناة ، V m جهد الغشاء (V i ، n – Ve ، n) و Eion جهد انعكاس القناة الأيونية. بالنسبة للقنوات ذات بوابات الجهد ، مثل قناة Na ، يتم تقديم المعلمات عديمة الأبعاد و m و h ، التي تصف احتمال فتح أو إغلاق القنوات:

Equation 8

حيث Equation 9 هو الحد الأقصى للتوصيل الغشائي لقناة أيونية معينة ، ويتم تحديد قيم المعلمات m و h بواسطة المعادلات التفاضلية:

Equation 10

حيث α x و βx هي وظائف تعتمد على الجهد تحدد ثوابت معدل القناة الأيونية. يأخذون الشكل بشكل عام:

Equation 11

تم العثور على قيم المعلمات في هذه المعادلات ، بما في ذلك التوصيل الأقصى ، وكذلك الثوابت A و B و C و D ، عادة من القياسات التجريبية.

باستخدام هذه اللبنات الأساسية ، يمكن بناء نماذج ذات تعقيدات مختلفة باتباع الخطوات الموضحة. يكون برنامج FEM مفيدا عندما يتعذر حل معادلة بواسون تحليليا ، كما هو الحال في حالة التوصيل غير المتجانس أو متباين الخواص في موصل الحجم أو عندما تكون هندسة صفيف القطب معقدة. بعد حل قيم الجهد خارج الخلية ، يمكن بعد ذلك حل نموذج كبل الخلايا العصبية عدديا في البرنامج الحسابي للخلايا العصبية. يتيح الجمع بين البرنامجين حساب خلية عصبية معقدة أو شبكة إلى مجال كهربائي غير منتظم.

سيتم بناء نموذج بسيط من خطوتين لخلية العقدة الشبكية تحت التحفيز فوق المشيمية باستخدام البرامج المذكورة أعلاه. في هذه الدراسة ، ستخضع خلية العقدة الشبكية لمجموعة من مقادير نبضات التيار الكهربائي. يتنوع أيضا موقع الخلية بالنسبة إلى المثير لتوضيح العلاقة بين المسافة والحد. علاوة على ذلك ، تتضمن الدراسة التحقق من صحة النتيجة الحسابية مقابل دراسة في الجسم الحي لعتبة التنشيط القشري باستخدام أحجام مختلفة من قطب التحفيز12 ، بالإضافة إلى دراسة مخبرية توضح العلاقة بين مسافة القطب والخلايا العصبية وعتبة التنشيط13.

Protocol

1. إعداد نموذج العناصر المحدودة لحسابات الجهد الكهربائي تحديد خطوات المحاكاة وتعقيد النموذجملاحظة: الهدف من الخطوة الأولى هو توضيح الغرض من النمذجة ، والتي ستحدد العناصر الضرورية للنموذج وإجراء المحاكاة. هناك نقطة مهمة يجب مراعاتها وهي سلوك الخلايا العصبية التي يجب أن ي?…

Representative Results

أجرينا بروتوكولين للمحاكاة لإثبات استخدام النموذج. تضمن البروتوكول الأول تغيير حجم القطب مع الحفاظ على موقع الخلية العصبية ومعلمات النبض الكهربائي كما هي. تضمن البروتوكول الثاني تحويل الخلية العصبية في الاتجاه x في خطوات 100 ميكرومتر ، بينما ظل حجم القطب ثابتا. بالنسبة لكلا البروتوكولين ،…

Discussion

في هذه الورقة ، أظهرنا سير عمل النمذجة الذي يجمع بين العناصر المحدودة ونمذجة الخلايا العصبية الفيزيائية الحيوية. النموذج مرن للغاية ، حيث يمكن تعديله في تعقيده ليناسب أغراضا مختلفة ، ويوفر طريقة للتحقق من صحة النتائج مقابل النتائج التجريبية. لقد أوضحنا أيضا كيف قمنا بمعلمات النموذج لتمك?…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

يتم تمويل هذا البحث من قبل منحة مشروع المجلس الوطني للصحة والبحوث الطبية (رقم المنحة 1109056).

Materials

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.

Referenzen

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

Play Video

Diesen Artikel zitieren
Pratiwi, A., Kekesi, O., Suaning, G. Computational Modeling of Retinal Neurons for Visual Prosthesis Research – Fundamental Approaches. J. Vis. Exp. (184), e63792, doi:10.3791/63792 (2022).

View Video