CRCNS: samarbejdsforskning: modelbaseret kontrol med spredning af Depression Schiff, Steven J. Gluckman, Bruce J. Pennsylvania State University, Hershey, PA, USA

denne CRCNS-applikation stammer fra arbejde udført i en nuværende Daad (Deutscher Akademischer Austausch Dienst, tysk Akademisk udvekslingstjeneste) tilskud mellem Det Tekniske Universitet i Berlin og Penn State University med titlen: “””””””” Feedback kontrol med spredning af depolariseringer i neurale systemer: Teori og eksperimenter””””””””. Udformningen af dette CRCNS-forslag, og alle foreløbige data, blev genereret i løbet af det tyske Fakultet og ph.d. – studerende, der kom til Penn State University, og den synergistiske samarbejdsindsats for at fastslå muligheden for feedbackkontrol af spredning af depression. Spredning af depression (SD) er en dramatisk depolarisering af hjernen, der formerer sig langsomt og er den fysiologiske understøttelse af den oprindelige aura i migræne. Følgende hypotese er stillet: SD kan repræsenteres i beregningsmodeller af den underliggende neuronale biofysik og kan derfor styres ved hjælp af modelbaserede kontrolstrategier. Projektet starter med at udvikle et eksperimentelt præparat ved hjælp af en tangentiel 2-dimensionel visuel hjernebark gnaverhjerneskive. SD udløses med en perfusat kaliumforstyrrelse, og SD afbildes ved hjælp af et følsomt CCD-kamera, der registrerer det iboende optiske billedsignal, der er forbundet med indeks for brydningsændringer fra cellulær hævelse. En modelbaseret strategi svarende til den, der anvendes i autonome robotik som f.eks flyskrog autolanders er ansat. Et system tager det optiske billede i realtid, smelter det sammen med en model af SD, rekonstruerer de underliggende fysiologiske processer, beregner den nødvendige kontrol og modulerer et elektrisk felt for at modulere SD. Både biofysisk nøjagtige modeller af neuronale rum og ionstrømme og reducerede modeller, der afspejler dynamikken i bølgeudbredelsen, vil blive brugt som observations-og kontrolmodeller. Intellektuel fortjeneste: Dette vil være den første eksperimentelle demonstration af modelbaseret kontrol af et neuronalt netværk. Lignende tekniske strategier har revolutioneret avanceret robotik, og de grundlæggende elementer, der læres af en fusion af beregningsneurovidenskab med kontrolteknik, vil have vidtrækkende tilpasninger inden for andre områder af neuronal modulering. Desuden vil dette være den første modelbaserede kontrol af en fysiologisk mekanisme, der ligger til grund for en dynamisk sygdom i hjernen-migræne auraer. Kontrolmodellerne vil yderligere fungere som Sonder for at få øget forståelse af mekanismerne i SD. Holdet samlet har en betydelig track record inden for den række discipliner, der kræves for at gennemføre dette projekt: neurofysiologi, eksperimentel og teoretisk fysik, computational neuroscience, kontrolteori og neural engineering. Det indledende arbejde, der er vist i forslaget, antyder, at dette projekt er muligt i betragtning af de ønskede ressourcer. Bredere effekt: Sammensmeltning af beregningsmæssige neurovidenskabsmodeller med moderne modelbaseret kontrolteori vil lægge grundlaget for et transformationsparadigme til observation af aktivitet i hjernen samt adgang til en mere optimal teknologi til kontrol af patologiske processer i hjernen. Et tværfagligt tysk-amerikansk uddannelsessamarbejde vil blive dannet, hvor de uddannede kandidatstuderende (og PIs) vil synergistisk arbejde sammen inden for grænsefladen mellem computational neuroscience, kontrolteori, eksperimentel neurofysiologi og kontrolsystemteknik. PIs har en track record inden for uddannelse og vejledning af kvinder og underrepræsenterede mindretal, og de vil gøre alt for at søge sådanne praktikanter til mentormulighederne i dette projekt. Som et samarbejdspartnerskab forventer PIs, at det, der læres ved kontrol af SD, kan give et sæt testbare strategier til elektrisk kontrol af migræne hos mennesker, der lider af alvorlige migræneanfald og er farmakologisk uhåndterlige. Desuden baseret på denne CRCNS, den samme videnskab og teknik vil være anvendelig til modulering af oscillerende bølger og rytmer i både in vitro (f.eks. Schiff et al 2007) og in vivo (f. eks. Sunderam et al 2009) systemer. De planlægger at udbrede de algoritmer og udstyrsdesign, der er udviklet som beskrevet i Datastyringsplanen, bredt.

Folkesundhedsrelevans

dette vil være den første eksperimentelle demonstration af modelbaseret kontrol af et neuronalt netværk. Lignende tekniske strategier har revolutioneret avanceret robotik, og de grundlæggende elementer, der læres af en fusion af beregningsneurovidenskab med kontrolteknik, vil have vidtrækkende tilpasninger inden for andre områder af neuronal modulering. Desuden vil dette være den første modelbaserede kontrol af en fysiologisk mekanisme, der ligger til grund for en dynamisk sygdom i hjernen-migræne auraer.

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.