CRCNS: Ricerca Collaborativa: Model-Based di Controllo della Diffusione di Depressione Schiff, Steven J. Gluckman, Bruce J. Università di Stato della Pennsylvania, Hershey, PA, Stati Uniti

Questo CRCNS applicazione deriva dal lavoro svolto in una corrente DAAD (Deutscher Akademischer Austausch Dienst, Servizio tedesco di Scambio Accademico) di Sovvenzione tra l’Università Tecnica di Berlino e la Penn State University, dal titolo: “”””””””Controllo di Feedback di diffondere depolarizations sistemi neuronali: Teoria ed esperimenti”””””””””. La progettazione di questa proposta CRCNS, e tutti i dati preliminari, sono stati generati durante il corso di docenti e dottorandi tedeschi provenienti da Penn State University, e gli sforzi sinergici di collaborazione per stabilire la fattibilità del controllo del feedback di diffusione della depressione. La diffusione della depressione (SD) è una drammatica depolarizzazione del cervello che si propaga lentamente ed è il fondamento fisiologico dell’aura iniziale nelle emicranie. La seguente ipotesi è posta: La SD può essere rappresentata in modelli computazionali della biofisica neuronale sottostante e può quindi essere controllata utilizzando strategie di controllo basate su modelli. Il progetto inizia sviluppando una preparazione sperimentale utilizzando una fetta di cervello di roditore della corteccia visiva tangenziale 2-dimensionale. SD viene attivato con una perturbazione perfusato potassio, e SD è ripreso utilizzando una telecamera CCD sensibile che rileva il segnale di imaging ottico intrinseco associato con indice di rifrazione cambia da gonfiore cellulare. Viene impiegata una strategia basata su modelli simile a quella utilizzata nella robotica autonoma come gli autolander della cellula. Un sistema di controllo hardware e software prende l’immagine ottica in tempo reale, la fonde con un modello di SD, ricostruisce i processi fisiologici sottostanti, calcola il controllo necessario e modula un campo elettrico per modulare SD. Sia i modelli biofisicamente accurati dei compartimenti neuronali e dei flussi ionici, sia i modelli ridotti che riflettono la dinamica della propagazione dell’onda, saranno utilizzati come modelli di osservazione e controllo. Merito intellettuale: Questa sarà la prima dimostrazione sperimentale del controllo basato su modelli di una rete neuronale. Strategie ingegneristiche simili hanno rivoluzionato la robotica avanzata e i fondamenti appresi da una fusione delle neuroscienze computazionali con l’ingegneria del controllo avranno adattamenti ad ampio raggio in altre aree della modulazione neuronale. Inoltre, questo sarà il primo controllo basato su modelli di un meccanismo fisiologico che è alla base di una malattia dinamica del cervello – le aure emicraniche. I modelli di controllo serviranno ulteriormente come sonde per ottenere una maggiore comprensione dei meccanismi di SD. Il team assemblato ha un notevole track record nella gamma di discipline necessarie per realizzare questo progetto: neurofisiologia, fisica sperimentale e teorica, neuroscienze computazionali, teoria del controllo e ingegneria neurale. Il lavoro preliminare illustrato nella proposta suggerisce che questo progetto è fattibile date le risorse richieste. Impatto più ampio: La fusione di modelli di neuroscienze computazionali con la moderna teoria del controllo basata su modelli getterà le basi per un paradigma trasformazionale per l’osservazione dell’attività all’interno del cervello, nonché l’accesso a una tecnologia più ottimale per il controllo dei processi patologici nel cervello. Si formerà una collaborazione educativa transdisciplinare tedesco-americana in cui gli studenti laureati formati (e il PIs) lavoreranno sinergicamente insieme all’interno dell’interfaccia tra neuroscienze computazionali, teoria del controllo, neurofisiologia sperimentale e ingegneria dei sistemi di controllo. I PIS hanno un track record nella formazione e mentoring donne e minoranze sottorappresentate, e faranno ogni sforzo per cercare tali tirocinanti per le opportunità di mentoring di questo progetto. Come partnership collaborativa, il PIs anticipa che ciò che si apprende nel controllo della SD può fornire una serie di strategie testabili per il controllo elettrico delle emicranie nelle persone che soffrono di gravi attacchi di emicrania e sono farmacologicamente intrattabili. Inoltre, sulla base di questo CRCNS, la stessa scienza e ingegneria saranno applicabili alla modulazione di onde oscillatorie e ritmi sia in vitro (ad esempio Schiff et al 2007) e in vivo (ad esempio Sunderam et al 2009) sistemi. Hanno in programma di diffondere ampiamente gli algoritmi e la progettazione hardware sviluppati come descritto nel piano di gestione dei dati.

Rilevanza per la salute pubblica

Questa sarà la prima dimostrazione sperimentale del controllo basato su modelli di una rete neuronale. Strategie ingegneristiche simili hanno rivoluzionato la robotica avanzata e i fondamenti appresi da una fusione delle neuroscienze computazionali con l’ingegneria del controllo avranno adattamenti ad ampio raggio in altre aree della modulazione neuronale. Inoltre, questo sarà il primo controllo basato su modelli di un meccanismo fisiologico che sta alla base di una malattia dinamica delle aure cerebrali-emicrania.

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