Modelado 3D de espinas dendríticas con plasticidad sináptica

La plasticidad sináptica se ha asociado con el aprendizaje y la memoria¹. La plasticidad sináptica, como la potenciación a largo plazo (LTP) y la depresión a largo plazo (LTD), se asocia respectivamente con la inserción y eliminación de receptores AMPA (AMPAR) dentro y fuera de la membrana sináptica². Las sinapsis AMPAR se encuentran en la parte superior de las estructuras de pequeño volumen llamadas espinas dendríticas³. Cada columna vertebral contiene una región densa de proteína en la membrana postsináptica llamada densidad postsináptica (PSD). Las proteínas de anclaje en los AMPAR de DSP en la región sináptica. Hay pocas copias de AMPAR dentro de una sola sinapsis y el tráfico y la reacción de AMPAR con otras especies en espinas dendríticas es un proceso estocástico^2,,4. Existen varios modelos compartimentales de tráfico de receptores sinápticos en espinas dendríticas^5,6,7,8. Sin embargo, hay una falta de modelos computacionales estocásticos del tráfico de AMPAR asociados con la plasticidad sináptica en las estructuras 3D de las dendritas y sus espinas dendríticas.

El modelado computacional es una herramienta útil para investigar los mecanismos subyacentes a la dinámica de sistemas complejos como la reacción-difusión de AMPAR en espinas dendríticas durante la aparición de plasticidad sináptica^{9,,10,,11,,12}. El modelo se puede utilizar para visualizar escenarios complejos, variando parámetros sensibles y haciendo predicciones importantes en condiciones científicas que implican muchas variables que son difíciles o imposibles de controlar^{experimentales 12,,13}. Definir el nivel de detalle de un modelo computacional es un paso fundamental para obtener información precisa sobre el fenómeno modelado. Un modelo computacional ideal es un delicado equilibrio entre complejidad y simplicidad para capturar las características esenciales de los fenómenos naturales sin ser computacionalmente prohibitivo. Los modelos computacionales demasiado detallados pueden ser costosos de calcular. Por otro lado, los sistemas que están mal detallados pueden carecer de los componentes fundamentales que son esenciales para capturar la dinámica del fenómeno. Aunque el modelado 3D de espinas dendríticas es computacionalmente más caro que 2D y 1D, hay condiciones, como en sistemas complejos con muchas variables no lineales que reaccionan y difunden en el tiempo y el espacio 3D, para lo cual el modelado a un nivel 3D es esencial para obtener información sobre el funcionamiento del sistema. Además, la complejidad se puede reducir cuidadosamente para preservar las características esenciales de un modelo de menor dimensión.

En un sistema estocástico con pocas copias de una especie determinada dentro de un pequeño volumen, la dinámica media del sistema se desvían de la dinámica media de una gran población. En este caso, se requiere el modelado computacional estocástico de partículas difusoras de reacciones. Este trabajo introduce un método para el modelado estocástico de reacción-difusión de algunas copias de AMPAR en espinas dendríticas 3D. El propósito de este método es desarrollar un modelo computacional 3D de un segmento dendrítico con espinas dendríticas y sus sinapsis para modelar plasticidad sináptica.

El método utiliza el software MCell para resolver el modelo numéricamente, Blender para la construcción de mallas 3D, y CellBlender para crear y visualizar las simulaciones MCell, incluyendo la reacción-difusión espaciotemporal de moléculas en mallas 3D^14,,15,,16. Blender es una suite para la creación de mallas y CellBlender es un complemento para el software base Blender. MCell es un simulador de Monte Carlo para la reacción-difusión de moléculas individuales¹⁷.

La razón de ser detrás del uso de este método consiste en modelar la plasticidad sináptica para lograr una mejor comprensión de este fenómeno en el entorno microfisiológico de las espinas dendríticas¹⁴. En particular, este método permite la simulación de potenciación homosináptica, depresión homosináptica y plasticidad heterosináptica entre espinas dendríticas¹⁴.

Las características de este método incluyen el modelado de la estructura geométrica 3D de la dendrita y sus sinapsis, la difusión por caminata aleatoria, y las reacciones químicas de las moléculas implicadas con plasticidad sináptica. Este método proporciona la ventaja de crear entornos enriquecidos para probar hipótesis y hacer predicciones sobre el funcionamiento de un sistema no lineal complejo con un gran número de variables. Además, este método se puede aplicar no sólo para el estudio de la plasticidad sináptica, sino también para el estudio de la reacción estocástica-difusión de moléculas en estructuras de malla 3D en general.

Alternativamente, las mallas 3D de estructuras dendríticas se pueden construir directamente en Blender a partir de reconstrucciones seriales de microscopio electrónico^18. Aunque las mallas basadas en reconstrucciones en serie proporcionan estructuras 3D, el acceso a los datos experimentales no siempre está disponible. Así, la construcción de mallas adaptadas a partir de estructuras geométricas básicas, como se describe en el presente protocolo, proporciona flexibilidad para desarrollar segmentos dendríticos personalizados con espinas dendríticas.

Otro método computacional alternativo es la simulación a granel de reacciones bien mezcladas en un volumen regular^{9,10,11,19,20,21,22}. Las simulaciones a granel son muy eficientes en la resolución de las reacciones de muchas especies dentro de un solo volumen bien mezclado^23,pero el enfoque a granel es extremadamente lento para resolver la reacción-difusión de moléculas dentro de muchos voxels bien mezclados en una malla 3D de alta resolución. Por otro lado, el método actual que utiliza simulaciones MCell de reacción-difusión de partículas individuales funciona eficientemente en mallas 3D de alta resolución¹⁵.

Antes de utilizar este método, uno debe preguntarse si el fenómeno estudiado requiere un enfoque estocástico de reacción-difusión en una malla 3D. Si el fenómeno tiene pocas copias (menos de 1.000) de al menos una de las especies que reaccionan difuminando en una estructura geométrica compleja con compartimentos de pequeño volumen como espinas dendríticas, entonces el modelado estocástico de la reacción-difusión en mallas 3D es apropiado para la aplicación.

Hay varios pasos necesarios para construir un modelo computacional 3D de un segmento dendrítico que contiene espinas dendríticas con plasticidad sináptica. Los pasos principales son la instalación del software adecuado para la construcción del modelo, la construcción de una sola columna vertebral dendrítica que se utilizará como plantilla para crear múltiples espinas, y la creación de un segmento dendrítico que está conectado con múltiples espinas dendríticas. El paso para modelar la plasticidad sináptica consiste en insertar anclajes en la región PSD y AMPAR en el segmento dendrítico y espinas dendríticas. Luego, las reacciones cinéticas entre los anclajes situados en el PSD y los AMPAR se definen para producir especies complejas de anclaje-AMPAR que atrapan los AMPAR en la región sináptica. Respetuosamente, el aumento y la disminución de la afinidad entre los anclajes y los AMPAR sinápticos crean el proceso de LTP y LTD.