Modelado Computacional de la Corriente I_AHP en Neuronas Piramidales CA1 del Hipocampo

El proceso de modelado computacional implica la traducción de ecuaciones matemáticas a algoritmos y la posterior simulación computacional de estos algoritmos utilizando lenguajes de programación y simuladores neuronales.

Sistema a Modelizar

El sistema a modelizar se encuentra en el hipocampo del cerebro de rata, específicamente en las neuronas piramidales de la capa CA1 del hipocampo.

Propósito de Modelización

El propósito de la modelización es conocer y comprender la función que desempeña la corriente de potasio dependiente de calcio denominada I_AHP (corriente de después de la hiperpolarización).

Objetivo Último

El objetivo último es estudiar la relación de estos fenómenos con lo que ocurre en el cerebro humano.

AHP (Afterhyperpolarization)

• Fenómeno que afecta a la diferencia de potencial en una neurona.
• Notable retardo en el retorno del voltaje de membrana de la neurona desde un valor hiperpolarizado hasta el valor de reposo.
• Se origina principalmente por la aparición de corrientes de K⁺ en ciertos canales de la membrana, que se desplazan hacia el exterior de la neurona.
• El origen de estas corrientes depende de la existencia de iones Ca⁺⁺ en el interior de la célula y de la diferencia de potencial de la neurona.

Herramienta de Modelización: Neuron

Neuron (Universidad de Yale) es una herramienta diseñada para resolver problemas que implican células con morfología compleja, membranas con canales permeables a iones específicos y diversos mecanismos. Permite la implementación de las características que soportan la estructura y el funcionamiento de un subconjunto de neuronas piramidales. Facilita el análisis del comportamiento del sistema al permitir variar fácilmente los parámetros que controlan la simulación.

Etapas Seguidas en la Modelización

1. Tomar contacto con el mundo de la neurofisiología y adquirir los conocimientos necesarios.
2. Implementación de los mecanismos que controlan el funcionamiento de las neuronas del sistema real.
3. Creación de una sección que representa una neurona sencilla para estudiar los efectos de los mecanismos implementados.
4. Construir un conjunto de 4 secciones específicas que interactúan, representando una neurona piramidal.
5. Trabajar con el conjunto creado hasta alcanzar los objetivos de funcionamiento deseados.
6. Elaboración del modelo final del sistema: añadir 2 secciones (CPRESY1 y CPRESY2) que actúan como neuronas presinápticas de la capa CA3 del hipocampo, permitiendo la sinapsis con la dendrita apical de la neurona virtual de CA1.
7. Realizar ajustes y cambios en los mecanismos y canales para facilitar la aparición de fenómenos observados en experimentos in vitro.
8. Confirmar hipótesis mediante el estudio del comportamiento del modelo.

Neuron: Características

• Interfaz sencilla que facilita la visualización de los componentes creados por el usuario.
• Lenguaje orientado a objetos para la interfaz gráfica.
• Lenguaje específico (NMODL) para implementar mecanismos, canales y puntos de proceso (ficheros *.mod).
• Intérprete de comandos (HOC) para crear y dirigir simulaciones, utilizando un lenguaje similar a C.
• Ficheros con extensión *.hoc para cargar instrucciones directamente al ejecutar el programa.
• Permite editar y cambiar el valor de los parámetros en cualquier momento.
• Facilita la creación de neuronas y la implementación de mecanismos y canales (*.hoc y *.mod).
• Los resultados de las simulaciones pueden visualizarse a través de gráficos de voltaje y corriente, análisis de variables con respecto al espacio, y opciones para realizar estadísticas y controles.
• Los mecanismos de membrana tratan con corrientes, concentraciones de iones, diferencias de potencial y variables de estado, siguiendo reglas definidas por ecuaciones.
• Neuron integra las ecuaciones usando la función fadvance(), que controla el tiempo del que dependen las variables de la simulación.
• Los ficheros de código NMODL están divididos en bloques (NEURON, UNITS, PARAMETER, etc.) que especifican secuencias concretas para el funcionamiento del mecanismo o canal implementado.