QNsim1.0을 이용한 전기 자극 도파민 신경 전달 데이터의 고속 스캔 순환 전압 측정 데이터 모델링

이 소프트웨어 프로그램의 전반적인 목표는 실험적인 고속 스캔 순환 전압주사법 데이터에서 전기 자극 도파민 신경 전달의 동역학을 추정하는 것입니다. 이 방법은 전기적으로 유발된 선조체 도파민 신경전달이 약물 및 질병 상태에 의해 어떻게 변경되는지와 같은 도파민 신경전달에 대한 주요 질문에 답하는 데 도움이 되는 연구 설계를 용이하게 할 수 있습니다. 이 소프트웨어의 주요 장점은 정량적 신경생물학적 프레임워크를 사용하여 실험적 전압주사법 데이터를 모델링할 수 있는 사용자 친화적인 플랫폼을 제공한다는 것입니다.

이 절차에서는 QNsim1.0. zip 다운로드하고 원하는 디렉터리에 압축을 풉니다. 다음으로, 마이크로몰 도파민 농도로 변환된 시간적 도파민 반응이 각 열에 포함된 스프레드시트를 구성하여 모델링을 위한 자극된 도파민 반응 데이터를 준비하고 이 파일을 프로그램 파일과 동일한 디렉터리에 저장합니다.

그런 다음 프로그래밍 소프트웨어를 열고 현재 폴더 창에서 QNsim1.0 디렉토리로 이동한 다음 Initialization.m이라는 파일을 엽니다. 그런 다음 Run(실행)을 클릭하여 Initialization(초기화) 화면을 시작합니다. 새 프로젝트를 시작하려면 새 프로젝트 섹션에서 프로젝트의 도파민 응답 데이터가 들어 있는 스프레드시트 파일의 이름을 도파민 데이터 파일 텍스트 상자에 입력합니다.

이 스프레드시트에는 2건의 연구에서 얻은 3개의 응답이 포함되어 있는데, 하나는 등측 선조체(dorsal striatum)에서, 다른 하나는 측좌핵(nucleus accumbens)에서 수집되었다. Simulation Time 옆에, 자극의 시작을 기준으로 데이터 수집의 시작과 끝에 해당하는 시점을 입력합니다. 표본 데이터의 경우, 자극 시작 후 5초의 사전 자극 간격과 35초의 데이터 수집 시간이 있는 응답이 있습니다.

그런 다음 해당 텍스트 상자 옆에 각 연구의 응답 수를 입력합니다. Sampling Interval(샘플링 간격) 옆에 실험 데이터 샘플링 간격(초)을 입력하며, 이는 데이터에 대해 0.1초마다였습니다. 그런 다음 다른 이름으로 저장 옆에 프로젝트를 저장할 파일 형식을 포함하여 파일 이름을 지정합니다.

Create New Project(새 프로젝트 만들기)를 클릭하여 시뮬레이터 창을 시작합니다. 또는 이전 프로젝트를 계속하려면 초기화 창의 이전 프로젝트 계속 섹션에서 이전에 시작한 프로젝트의 점 매트 파일 이름을 입력합니다. 그런 다음 기존 프로젝트 로드를 클릭하여 시뮬레이터 창을 시작합니다.

이 절차에서는 해당 텍스트 상자에 연구 번호, 반응 번호 및 자극 지속 시간을 입력하여 시뮬레이션할 실험 도파민 반응을 선택합니다. Enter 키를 누르거나 시뮬레이션을 클릭하여 시뮬레이션 프로세스를 시작하면, 실험 데이터, 시뮬레이션된 데이터 및 자극 후 도파민 방출을 고려하지 않는 시뮬레이션된 데이터가 포함된 세 개의 그래프가 생성됩니다. 실험적 도파민 반응을 모델링하려면 도파민 방출과 관련된 델타 DAR, 델타 DAR 타우 및 DAR 정상 상태 파라미터를 자극의 진폭과 일치하도록 조정합니다.

그런 다음 VMAX, KM 초기, 델타 KM, KM 굴절을 조정합니다. 그런 다음 도파민 재흡수와 관련된 VMAX, KM 초기, 델타 KM, KM 굴절 및 K 매개변수를 조정하여 패널 A에서 시뮬레이션된 데이터가 실험 데이터의 상승 위상의 형상을 근사화하고 자극 후 방출 추적이 없는 시뮬레이션이 모든 자극 후 시점에 대한 실험 데이터 추적보다 작도록 합니다. 이 모델링 접근 방식은 모델 매개변수를 조정하는 반복적인 프로세스입니다.

따라서 상승 단계의 모양과 일치하도록 DA 릴리스 매개변수를 수정해야 할 수 있습니다. 그런 다음 시뮬레이션된 데이터가 도파민 대 시간 그래프의 실험 데이터와 근사치가 되도록 자극 후 도파민 방출과 관련된 XR, 타우 R 및 M 매개변수를 조정합니다. 시뮬레이션 파라미터의 정확성을 검증하기 위해서는 동일한 세트의 유도 방출 및 재흡수 파라미터가 동일한 샘플링 부위의 다른 자극 지속 시간에 대한 실험 반응을 근사화할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

매개변수 세트가 실험 데이터를 밀접하게 모델링하면 Save Parameters를 클릭하면 주어진 응답에 대한 해당 매개변수 세트가 프로젝트의 dot mat 파일에 저장됩니다. 필요한 경우 Load Parameters를 클릭하여 특정 응답에 대해 이전에 저장된 매개변수를 로드합니다. 해당 텍스트 상자에 적절한 연구 번호와 응답 번호가 입력되었는지 확인하십시오.

저장된 매개변수를 내보내려면 Export Parameters 버튼 옆의 텍스트 상자에 파일 이름을 입력하고 Export Parameters를 클릭하여 시뮬레이션의 모든 매개변수가 포함된 텍스트 파일을 내보냅니다. Excel에서 셀을 공백으로 구분하여 이 데이터를 표 형식으로 봅니다. 여기에 표시된 왼쪽 및 오른쪽 그래프는 각각 등쪽 선조체(dorsal striatum)와 측좌핵(nucleus accumbens)에서 수집된 실험 데이터의 시뮬레이션을 보여줍니다.

두 영역은 일반적으로 등쪽 선조체에서 오목한 상승 모양과 측좌핵에서 볼록한 상승 형태로 서로 다른 반응 모양을 나타냅니다. 응답 형태와 진폭에 변동성이 있기는 하지만, 주어진 영역 내에서도 두 응답 형태 모두 몇 가지 주목할 만한 차이와 매개변수화로 모델링할 수 있습니다. 일반적으로 VMAX는 더 낮고 KM 굴절은 등쪽 선조체에 비해 측좌핵에서 훨씬 낮습니다.

이 절차를 시도하는 동안, 도파민 방출 및 재흡수 매개변수의 추정치를 최소화하고 동일한 시료 채취 부위의 여러 실험 반응에 대한 매개변수를 검증하여 체계적인 접근 방식을 취해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 이 비디오를 시청한 후에는 선조체에서 전기 자극 도파민 신경 전달의 동역학을 추정하기 위해 자극된 도파민 반응을 모델링하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.