Modelado 3D de espinas dendríticas con plasticidad sináptica
18 de mayo de 2020
El protocolo desarrolla un modelo tridimensional (3D) de un segmento dendrítico con espinas dendríticas para modelar plasticidad sináptica. La malla construida se puede utilizar para el modelado computacional del tráfico de receptores AMPA en la plasticidad sináptica a largo plazo utilizando el programa de software Blender con CellBlender y MCell.
Modelado Geométrico 3D computacional de la reacción de especies químicas a través de la fusión. es un método útil para estudiar los mecanismos de tráfico de receptores dentro y fuera de la columna vertebral dendrítica está haciendo plasticidad sináptica. Esta técnica tiene la ventaja de crear un entorno enriquecido para hacer hipótesis y proyecciones sobre sistemas no lineales con un gran número de variables.
Para crear una malla de una sola columna vertebral dendrítica con una cabeza de columna vertebral y un cuello de columna vertebral utilizando una esfera modificada. Primero abra Blender. Con Cell Blender ya instalado y pulse 5 en el teclado, para cambiar de la perspectiva a la vista ortogonal.
Pulse 1 para cambiar a la vista frontal y pulse Mayús C para centrar el cursor. Para crear la cabeza de la columna vertebral, pulse Mayús A para abrir la paleta Malla y seleccione malla. Seleccione Esfera UV y en la opción Añadir esfera UV, establezca el tamaño en 0.25 y los anillos en 32.
Para que la parte superior de la cabeza sea plana, pulse Tab para cambiar Blender del modo Objeto al modo De edición. Pulse B para seleccionar los tres cuartos superiores de la esfera y pulse Suprimir, seleccione Vértices e Intro para eliminar los vértices. Pulse B y seleccione la parte superior de la esfera.
Pulse E, S, 0 y Intro para sellar la parte superior de los vértices aún seleccionados. Y mueva la flecha azul hacia abajo para alinearla a la parte superior de la cabeza de la columna vertebral. Para aumentar la resolución de malla en la parte superior de la columna vertebral, seleccione Herramienta y cuchillo y utilice el cuchillo para cortar un círculo alrededor del centro de la parte superior.
Luego selecciona Corte de Herramienta y Bucle y desliza cuatro veces para crear cuatro círculos concéntricos alrededor del centro de la parte superior. Para crear el cuello de la columna vertebral pulse B y seleccione la parte inferior de la malla. Pulse Eliminar vértices y B y seleccione la parte inferior de la malla.
Presione E y Z y seleccione menos 0,45 para crear una extrusión a la posición del eje Z, a menos 0,45 micro metros. Para que la malla sea compatible con la celda M, presione Ctrl T para triangular la malla y seleccione Herramienta y Eliminar dobles. Para crear una dendrita de varias columnas, pulse Mayús A para abrir la paleta Malla y seleccione Malla y Cilindro.
En el menú Añadir cilindro, establezca el radio 0,3 micrómetros y la profundidad en dos micrómetros y pulse Intro. Pulse 3 para obtener una vista frontal del cilindro y pulse Z para que la malla sea transparente.
Utilice la flecha normal azul para mover la base de la columna vertebral al interior del cilindro y haga clic con el botón derecho para seleccionar la Dendrita. Seleccione Modificador y Agregar modificador y seleccione Boolean, Operation Union y seleccione Object Spine. Haga clic en Aplicar para crear una malla de unión de la Dendrita y la columna vertebral.
A continuación, utilice el ratón para seleccionar la malla de la columna vertebral aislada, cambiando la posición y el ángulo para insertar cada nueva columna vertebral en una posición fisiológica. Para crear AMPAR, seleccione Moléculas e inserte una nueva molécula. Cambie el nombre a AMPAR y cambie el tipo de molécula a Molécula de superficie.
Luego cambie la constante de difusión 0.05 por 10 a los octavos centímetros cuadrados por segundo. Para trazar los anclajes enlazados a los AMPAR, en el PSD1 durante la condición basal, abra Configuración de salida de trazado y pulse para definir las moléculas. A continuación, establezca la molécula en Anchor_AMPAR, el objeto en dendrita y la región en PSD1.
Para ejecutar una simulación de Condición basal, seleccione Ejecutar simulación. Y establezca las iteraciones en 30.000 y el paso de tiempo en una por 10 en menos tres segundos. Haga clic en Exportar y ejecutar y espere a que finalice la simulación.
Al final de la simulación, seleccione Recargar datos de visualización, Reproducir animación, Trazar configuración de salida y trazar para visualizar los resultados temporales espaciales. Para ejecutar la condición de potenciación homosynáptica, seleccione Colocación de moléculas y rel_anchorLTP_psd1. Seleccione rel_anchorLTP_psd1 y cambie Cantidad a Liberar a 200.
A continuación, cambie Cantidad a Liberar a cero. Seleccione rel_anchor_psd1. Cambie Cantidad para liberar a cero y ejecute la simulación como se acaba de demostrar.
La plasticidad sináptica se puede verificar aproximadamente a través de cambios en el número de especies de AMPAR unidos a anclajes en cada columna vertebral. Para el cálculo exacto de la aparición de plasticidad sináptica. Se recomienda calcular la variación del número total de AMPAR anclados y libres en la sinapsis.
La potenciación y la depresión homosinápticas AMPAR se pueden verificar a través de aumentos y disminuciones en el número de AMPAR anclados respectivamente, causados por cambios en la afinidad de ampanadores por anclajes en comparación con la condición basal. Por ejemplo, la inducción homosináptica a largo plazo a largo plazo en una sola columna vertebral, crea un efecto de depresión heterosináptica a largo plazo en las espinas vecinas. Después de este procedimiento, el modelo se puede ampliar para investigar el proceso de inducción de LTP y LTD en espinas dendríticas.
Este método permite la prueba de hipótesis sobre el funcionamiento de sistemas no lineales complejos con un gran número de variables.
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Descripción general
Este estudio desarrolla un modelo tridimensional (3D) de un segmento dendrítico, específicamente con espinas dendríticas, para simular la plasticidad sináptica. El modelo facilita el análisis computacional del tráfico de receptores AMPA utilizando Blender con CellBlender y MCell, permitiendo obtener conocimientos sobre los mecanismos subyacentes a los cambios sinápticos.
Componentes Clave del Estudio
Área de la ciencia
- Neurociencia Computacional
- Plasticidad Sináptica
- Modelado y Simulación
Antecedentes
- Las espinas dendríticas son fundamentales para la plasticidad sináptica y el procesamiento de la información en las neuronas.
- Comprender la dinámica de los receptores AMPA puede proporcionar información sobre los mecanismos de aprendizaje y memoria.
- La modelización 3D permite un examen detallado de sistemas biológicos complejos.
Objetivo del estudio
- Crear un modelo de malla detallado para investigar el tráfico de receptores.
- Facilitar la simulación de procesos de plasticidad sináptica.
- Permitir la prueba de hipótesis sobre comportamientos no lineales en sistemas complejos.
Métodos Utilizados
- Utilizó el software Blender con CellBlender y MCell para la modelización geométrica 3D.
- Se centró en crear una malla que represente una espina dendrítica individual y un dendrito.
- Definió pasos críticos para la creación de la malla, incluyendo la manipulación de vértices y técnicas de extrusión.
- Se detallaron los ajustes de simulación, incluyendo las condiciones para estados basales y potenciados.
Resultados principales
- Estableció un método para rastrear la dinámica de los receptores AMPA durante condiciones sinápticas.
- Mostró cómo los cambios en la unión del receptor pueden indicar la potenciación o depresión sináptica.
- Proporcionó información sobre la interacción entre espinas vecinas en términos de potenciación y depresión a largo plazo.
Conclusiones
- Este estudio demuestra un enfoque computacional para visualizar y simular mecanismos de plasticidad sináptica.
- Implicaciones para comprender el papel de los receptores AMPA en las modificaciones de la fuerza sináptica.
- Ofrece un marco para explorar interacciones neuronales complejas y dinámicas de plasticidad en un entorno virtual controlado.
Preguntas frecuentes
Relevancia Ejecutiva para la Industria
Este enfoque computacional de modelado 3D permite reducir mecanísticamente los riesgos asociados a hipótesis sobre la plasticidad sináptica mediante la simulación de la dinámica del tráfico de receptores en espinas dendríticas. Facilita la validación de dianas en el descubrimiento de fármacos en neurociencia al proporcionar lecturas cuantitativas y resueltas espacialmente del anclaje y la difusión de receptores AMPA en condiciones basales y potenciadas. El método mejora la confianza predictiva en la identificación de compuestos líderes que modulan la fuerza sináptica, particularmente en áreas terapéuticas del sistema nervioso central donde el tráfico de receptores constituye un mecanismo clave de acción.
Aplicaciones Estratégicas en I+D de Biotecnología Farmacéutica
Descubrimiento Temprano y Validación de Blancos
- Valor científico: Permite investigar hipótesis terapéuticas relacionadas con los mecanismos de tráfico de los receptores AMPA en la plasticidad sináptica.
- Valor operativo: Proporciona un sistema relevante para la enfermedad, útil para la validación funcional de dianas de proteínas sinápticas implicadas en la anclaje y difusión del receptor.
Desarrollo de Pruebas y Tamizaje
- Valor científico: Genera mediciones cuantitativas de variables dependientes de AMPAR anclados y libres para apoyar la estandarización y reproducibilidad del ensayo.
- Valor operativo: Prepara modelos biológicos validados para flujos de trabajo de cribado posteriores mediante la definición de la dinámica espaciotemporal de receptores en geometría 3D.
Investigación Traductiva y Preclínica
- Valor científico: Apoya la modelización de sistemas relevantes para enfermedades al capturar la plasticidad homosináptica y heterosináptica entre espinas dendríticas vecinas.
- Valor operativo: Permite tomar decisiones de avance ajustadas al riesgo mediante la simulación de cómo los cambios en la afinidad del receptor afectan la fuerza sináptica en espinas conectadas.
Integración de la Canalización y Flujo de Trabajo
El método se integra en el continuo de descubrimiento, desde la prueba de hipótesis en las primeras etapas del descubrimiento hasta la optimización del fármaco líder, mediante la evaluación cuantitativa de los cambios en el tráfico del receptor que aportan información para la desestimación mecanicista de riesgos.
- Biología del Descubrimiento: Apoya la comprobación de hipótesis y la aclaración de vías mediante la simulación de la dinámica no lineal de receptores en entornos sinápticos complejos.
- Selección: Ofrece preparación para ensayos mediante salidas de simulación estandarizadas que cuantifican la unión de AMPAR en condiciones basales, potenciadas y deprimidas.
- Análisis: Proporciona capacidades de análisis estadístico mediante soluciones numéricas de modelos de difusión-reacción que permiten comparar poblaciones de receptores entre distintas condiciones.
- Investigación Traducional: Conecta el descubrimiento con la continuidad preclínica mediante la modelización de los efectos del señalización entre espinas, relevantes para la plasticidad a nivel de red.
- Reutilización Empresarial: Establece una plataforma computacional reutilizable para probar múltiples hipótesis sobre el tráfico de receptores en diversos modelos neuronales.
Impacto Operativo y Empresarial
- Valor científico: Aumenta la confianza predictiva en la validación de objetivos al reducir la ambigüedad mecanicista en las vías de tráfico de receptores.
- Valor operativo: Mejora la reproducibilidad y escalabilidad mediante la creación estandarizada de mallas y protocolos de simulación en Blender/CellBlender/MCell.
- Valor estratégico: Mejora las decisiones de avance o interrupción al permitir la prueba virtual de los efectos de compuestos sobre la plasticidad sináptica antes de la validación en laboratorio.
- Impacto en la cartera: Apoya la priorización ajustada al riesgo de objetivos del SNC mediante la simulación de efectos polisinápticos de intervenciones terapéuticas.
Consideraciones de Implementación
- Requiere experiencia en neurociencia computacional, modelado 3D y simulación de reacciones-difusión.
- Depende de Blender con CellBlender para la generación de mallas y de MCell para la resolución numérica de la dinámica espacial.
- Necesita la estandarización entre equipos de las definiciones de moléculas, las constantes de difusión y las especificaciones de las regiones de interés.
- Implica consideraciones de adaptación al extender el modelo a diferentes geometrías de espinas o tipos de moléculas sinápticas.
- Incluye limitaciones prácticas, como la reducción de la velocidad de simulación con altos conteos de moléculas, tal como se indica en la fuente.
