視覚補綴物研究のための網膜ニューロンの計算モデリング - 基礎的アプローチ

サマリー

電気刺激に応答した網膜ニューロンの挙動を計算的にモデル化するワークフローを要約する。計算モデルは用途が広く、さまざまな生理学的シナリオをシミュレートし、将来の in vivo/in vitro 研究の結果を予測するのに役立つ自動化ステップが含まれています。

要約

計算モデリングは、in vivo および in vitro システムの挙動を予測する能力があるため、神経工学においてますます重要な方法になっています。これには、生理学的転帰のしばしば非常に正確な予測を提供することにより、特定の研究に必要な動物の数を最小限に抑えるという重要な利点があります。視覚補綴物の分野では、計算モデリングは、埋め込み型電極アレイの設計を通知し、該アレイからの電気インパルスの送達によって誘発され得る視覚知覚の予測を含む、一連の実用的なアプリケーションを有する。文献に記載されているいくつかのモデルは、3次元(3D)形態を組み合わせて、電場と、関心のあるニューロンまたはニューラルネットワークのケーブルモデルとを計算します。計算モデリングの経験が限られている可能性のある研究者がこの2段階の方法のアクセシビリティを高めるために、計算モデルを構築し、それ を利用して、を介して 展開された刺激プロトコルの生理学的および精神物理学的結果を予測するために取るべき基本的なアプローチのビデオを提供します。 視覚補綴物。このガイドは、有限要素モデリング(FEM)ソフトウェアで3Dモデルを構築する手順、マルチコンパートメントニューロン計算ソフトウェアで網膜神経節細胞モデルを構築する手順、それに続く2つの融合で構成されています。物理方程式を数値的に解く有限要素モデリングソフトウェアを使用して、組織の電気刺激における電場分布を解きます。次に、神経細胞またはネットワークの電気的活動をシミュレートするための特殊なソフトウェアが使用されました。このチュートリアルに従うには、神経補綴物の動作原理、および神経生理学的概念(活動電位メカニズムやホジキン-ハクスリーモデルの理解など)に精通している必要があります。

概要

視覚神経プロテーゼは、視覚経路の神経細胞に刺激(電気的、光など)を照射して閃光または光を見る感覚を作り出すデバイスのグループです。これは、変性網膜疾患によって引き起こされる永久失明の人々のためにほぼ10年間臨床使用されてきた治療戦略です。典型的には、完全なシステムは、ユーザの周囲の視覚情報をキャプチャする外部カメラ、画像を処理して一連の電気パルスに変換する電源およびコンピューティングユニット、および神経組織とインターフェースし、電気パルスを神経細胞に送達する埋め込み電極アレイを含む。動作原理により、視覚神経プロテーゼは、損傷した組織の下流にある限り、網膜から視覚野への視覚経路に沿って異なる部位に配置することができます。視覚神経補綴物における現在の研究の大部分は、刺激の有効性を高め、より自然な視力を提供するために空間視力を改善することに焦点を当てています。

刺激の有効性を改善するための取り組みにおいて、計算モデリングは、プロテーゼの設計を検証し、その視覚的結果をシミュレートするための費用効果と時間効率の高い方法でした。この分野の計算モデリングは、Greenberg¹が細胞外電気刺激に対する網膜神経節細胞の応答をモデル化したため、1999年以来人気を博しています。それ以来、計算モデリングは、電気パルス^2,3のパラメータまたは電極

プロトコル

1. 電位計算のための有限要素モデルの設定

1. シミュレーション手順とモデルの複雑さを決定する
   注:最初のステップの目的は、モデリングの目的を明確にすることであり、モデルの必要な要素とシミュレーション手順を決定します。考慮すべき重要な点は、モデルによって示される必要がある神経細胞の挙動と、その挙動を実証するために必要なテストプロトコルです。この研究は、細胞外刺激を受けたニューロンの距離-閾値関係と、電極サイズ-閾値曲線を示しています。これを行うには、細胞外電圧に敏感な(ニューロンの形態学的および生物物理学的パラメータの変動を組み込むために)異なるセクションに区画化された神経細胞モデルと、さまざまな電極サイズと位置のシミュレーションが必要です。
   1. 研究の質問と実験変数を定義します。
      1. モデルの構築をガイドする調査質問とテストプロトコルを定義します。明確な質問から始めて、それに答えるためにできるだけ簡単なモデルを構築するのが最善です。
   2. 完全なモデルに含めるために必要な要素を決定する
      注:このモデリングアプローチでは、細胞は導電性媒体、つまり生体組織に浸されていると見なされます。電気刺激は、この「体積導体」、すなわち媒体を横切って起こり、電位の分布をもたらす。
      1. 解決する研究の質問と変数に基づいて、両方の要素(FEMとニューロンケーブルモデル)が必要かどうかを判断します。たとえば、モデリングに....

結果

モデルの使用を実証するために、2つのシミュレーションプロトコルを実施しました。最初のプロトコルでは、ニューロンの位置と電気パルスパラメータを同じに保ちながら電極サイズを変化させました。2番目のプロトコルでは、電極のサイズを一定に保ちながら、ニューロンをx方向に100μmステップでシフトさせました。両方のプロトコルについて、使用されたパルスは、0.05ミリ秒の位相間ギャップを有する0.25ms幅の単一の陰極第一二相パルスであった。最初のプロトコルでは、電極の半径を50、150、350、および500μmに変化させましたが、2番目のプロトコルでは、電極の半径を一定50μmに保ちました。

ここで説明したモデルは、脈絡膜上電極サイズを0.25ミリ秒のパルス幅で増加させると、モデルニューロンの活性化閾値が増加することを示しました(図9A)。この結果は、このパルス幅で電極サイズが大きくなるにつれて皮質活性化閾値が増加することを示したLiangら¹²のin vivo所見を反.......

ディスカッション

本論文では、有限要素と生物物理学的ニューロンモデリングを組み合わせたモデリングワークフローを実証しました。このモデルは、さまざまな目的に合わせて複雑さを変更できるため、柔軟性が高く、経験的調査結果に対して結果を検証する方法を提供します。また、自動化を可能にするためにモデルをパラメーター化する方法についても説明しました。

2段階モデリング法は、FEMとニューロン計算スイートを使用して、細胞外刺激の存在下でニューロンのケーブル方程式を解くという利点を組み合わせたものです。FEMは、体積導体全体の細胞外場を正確に計算するのに役立ちますが、複雑な形状や導電率の不均一性の場合には、解析的に解くのは実用的ではありません。このモデルの計算コストも、静的条件を想定しているため、比較的低くなります。

記載されたモデリング方法は、その使いやすさおよび柔軟性において有利であるが、このモデリングワークフローには制限がある。第一に、この方法は電場を計算する際に神経膜の存在を許さなかった。Jouclaら²⁵.......

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
コンピュータワークステーション	N/A	N/A	Windows 64ビットオペレーティングシステム、少なくとも4GBのRAM、少なくとも3GBのディスクスペース
Anaconda Python	Anaconda Inc.	バージョン3.9	Python 3.9とデータ操作を実行するためのプリインストールされたパッケージ、およびSpyder統合開発環境を含むオープンソースのIndividual Edition。これは、シミュレーションの制御だけでなく、シミュレーションデータの表示と分析にも使用できます。
COMSOL Multiphysics	COMSOL	Version 5.6	有限要素モデリングを実行するためのシミュレーションスイートです。AC / DCモジュールのライセンスを購入する必要があります。Application Builder 機能は、自動化チュートリアルに従うためのライセンスに含まれている必要があります。
NEURON	NEURON	Version 8.0	ニューロン細胞やニューラルネットワークの計算を行うための、自由に配布できるソフトウェアです。