CRCNS: Investigación Colaborativa: Control Basado en Modelos de la Propagación de la Depresión Schiff, Steven J. Gluckman, Bruce J. Pennsylvania State University, Hershey, PA, Estados Unidos

Esta aplicación CRCNS se deriva del trabajo realizado en una beca DAAD (Deutscher Akademischer Austausch Dienst, Servicio Alemán de Intercambio Académico) entre la Universidad Técnica de Berlín y la Universidad Estatal de Pensilvania titulada: «Control de retroalimentación de despolarizaciones de diseminación en sistemas neuronales: Teoría y Experimentos»»»»»»»». El diseño de esta propuesta de CRCNS, y todos los datos preliminares, se generaron durante el curso de profesores alemanes y estudiantes de doctorado que llegaron a la Universidad Estatal de Pensilvania, y los esfuerzos de colaboración sinérgica para establecer la viabilidad del control de retroalimentación de la propagación de la depresión. La depresión diseminada (SD) es una despolarización dramática del cerebro que se propaga lentamente y es la base fisiológica del aura inicial en las migrañas. Se plantea la siguiente hipótesis: La SD se puede representar en modelos computacionales de la biofísica neuronal subyacente, y por lo tanto se puede controlar utilizando estrategias de control basadas en modelos. El proyecto comienza con el desarrollo de una preparación experimental utilizando un corte de cerebro de roedor de corteza visual tangencial de 2 dimensiones. La SD se activa con una perturbación de potasio perfusionado, y la SD se obtiene mediante una cámara CCD sensible que detecta la señal de imagen óptica intrínseca asociada con los cambios en el índice de refracción de la hinchazón celular. Se emplea una estrategia basada en modelos similar a la utilizada en la robótica autónoma, como los autolanders de fuselaje. Un sistema de control de hardware y software toma la imagen óptica en tiempo real, la fusiona con un modelo de SD, reconstruye los procesos fisiológicos subyacentes, calcula el control necesario y modula un campo eléctrico para modular SD. Se utilizarán como modelos de observación y control tanto modelos biofísicos precisos de los compartimentos neuronales y los flujos de iones, como modelos reducidos que reflejen la dinámica de la propagación de ondas. Mérito intelectual: Esta será la primera demostración experimental de control basado en modelos de una red neuronal. Estrategias de ingeniería similares han revolucionado la robótica avanzada, y los fundamentos aprendidos de una fusión de la neurociencia computacional con la ingeniería de control tendrán adaptaciones de gran alcance en otras áreas de la modulación neuronal. Además, este será el primer control basado en modelos de un mecanismo fisiológico que subyace a una enfermedad dinámica de las auras de migraña cerebral. Los modelos de control servirán además como sondas para obtener una mayor comprensión de los mecanismos del SD. El equipo reunido cuenta con una amplia trayectoria en el abanico de disciplinas necesarias para llevar a cabo este proyecto: neurofisiología, física experimental y teórica, neurociencia computacional, teoría del control e ingeniería neuronal. El trabajo preliminar que se muestra en la propuesta sugiere que este proyecto es viable dados los recursos solicitados. Impacto más amplio: La fusión de modelos de neurociencia computacional con la moderna teoría de control basada en modelos sentará las bases para un paradigma transformacional para la observación de la actividad dentro del cerebro, así como el acceso a una tecnología más óptima para el control de los procesos patológicos en el cerebro. Se formará una colaboración educativa transdisciplinaria germano-estadounidense donde los estudiantes graduados capacitados (y el PIs) trabajarán de forma sinérgica dentro de la interfaz entre la neurociencia computacional, la teoría de control, la neurofisiología experimental y la ingeniería de sistemas de control. Los PIS tienen un historial de capacitación y tutoría de mujeres y minorías subrepresentadas, y harán todo lo posible por buscar a esos pasantes para las oportunidades de tutoría de este proyecto. Como una asociación de colaboración, los PIs anticipan que lo que se aprende en el control de la SD puede proporcionar un conjunto de estrategias comprobables para el control eléctrico de las migrañas en personas que sufren ataques de migraña graves y son farmacológicamente intratables. Además, sobre la base de estos CRCNS, la misma ciencia e ingeniería será aplicable a la modulación de ondas y ritmos oscilatorios en sistemas tanto in vitro (por ejemplo, Schiff et al 2007) como in vivo (por ejemplo, Sunderam et al 2009). Planean difundir ampliamente los algoritmos y el diseño de hardware desarrollados como se describe en el Plan de Gestión de Datos.

Relevancia para la salud pública

Esta será la primera demostración experimental de control basado en modelos de una red neuronal. Estrategias de ingeniería similares han revolucionado la robótica avanzada, y los fundamentos aprendidos de una fusión de la neurociencia computacional con la ingeniería de control tendrán adaptaciones de gran alcance en otras áreas de la modulación neuronal. Además, este será el primer control basado en modelos de un mecanismo fisiológico que subyace a una enfermedad dinámica de las auras de migraña cerebral.

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