CRCNS: Recherche Collaborative: Contrôle Basé sur des Modèles de la Dépression de Propagation Schiff, Steven J. Gluckman, Bruce J. Pennsylvania State University, Hershey, PA, États-Unis

Cette application CRCNS découle d’un travail effectué dans le cadre d’une subvention actuelle du DAAD (Deutscher Akademischer Austausch Dienst, Service d’échange académique allemand) entre l’Université technique de Berlin et l’Université d’État de Penn intitulée: «  » » » » » » » Contrôle par rétroaction des dépolarisations de propagation dans les systèmes neuronaux: Théorie et expériences  »  »  »  » «  » » « . La conception de cette proposition de CRCNS, et toutes les données préliminaires, ont été générées pendant le cours de professeurs et de doctorants allemands venant à la Penn State University, et les efforts de collaboration synergiques visant à établir la faisabilité du contrôle par rétroaction de la propagation de la dépression. La dépression de propagation (SD) est une dépolarisation spectaculaire du cerveau qui se propage lentement et constitue le fondement physiologique de l’aura initiale dans les migraines. L’hypothèse suivante est posée: La SD peut être représentée dans des modèles informatiques de la biophysique neuronale sous-jacente et peut donc être contrôlée à l’aide de stratégies de contrôle basées sur des modèles. Le projet commence par développer une préparation expérimentale utilisant une tranche de cerveau de rongeur de cortex visuel tangentiel à 2 dimensions. SD est déclenchée par une perturbation du potassium perfusé, et SD est imagée à l’aide d’une caméra CCD sensible qui détecte le signal d’imagerie optique intrinsèque associé aux changements d’indice de réfraction dus au gonflement cellulaire. Une stratégie basée sur un modèle similaire à celle utilisée dans la robotique autonome telle que les autolandeurs de cellule est utilisée. Un système de contrôle matériel et logiciel prend l’image optique en temps réel, la fusionne avec un modèle de SD, reconstruit les processus physiologiques sous-jacents, calcule le contrôle nécessaire et module un champ électrique pour moduler SD. Des modèles biophysiquement précis des compartiments neuronaux et des flux d’ions, ainsi que des modèles réduits reflétant la dynamique de la propagation des ondes, seront utilisés comme modèles d’observation et de contrôle. Mérite intellectuel: Ce sera la première démonstration expérimentale de contrôle basé sur un modèle d’un réseau neuronal. Des stratégies d’ingénierie similaires ont révolutionné la robotique avancée, et les principes fondamentaux tirés d’une fusion des neurosciences computationnelles avec l’ingénierie de contrôle auront de larges adaptations dans d’autres domaines de la modulation neuronale. De plus, ce sera le premier contrôle basé sur un modèle d’un mécanisme physiologique qui sous-tend une maladie dynamique du cerveau – les auras de migraine. Les modèles de contrôle serviront en outre de sondes pour mieux comprendre les mécanismes du SD. L’équipe réunie possède une solide expérience dans l’éventail des disciplines nécessaires à la réalisation de ce projet: neurophysiologie, physique expérimentale et théorique, neurosciences computationnelles, théorie du contrôle et ingénierie neuronale. Les travaux préliminaires présentés dans la proposition suggèrent que ce projet est réalisable compte tenu des ressources demandées. Impact plus large: La fusion de modèles de neurosciences computationnelles avec la théorie moderne du contrôle basée sur des modèles jettera les bases d’un paradigme transformationnel pour l’observation de l’activité dans le cerveau, ainsi que l’accès à une technologie plus optimale pour le contrôle des processus pathologiques dans le cerveau. Une collaboration éducative transdisciplinaire germano-américaine sera formée où les étudiants diplômés formés (et les PIs) travailleront en synergie au sein de l’interface entre les neurosciences computationnelles, la théorie du contrôle, la neurophysiologie expérimentale et l’ingénierie des systèmes de contrôle. Les IP ont une expérience dans la formation et le mentorat des femmes et des minorités sous-représentées, et ils feront tout leur possible pour rechercher de tels stagiaires pour les opportunités de mentorat de ce projet. En tant que partenariat de collaboration, les IP prévoient que ce qui est appris dans le contrôle du DD peut fournir un ensemble de stratégies testables pour le contrôle électrique des migraines chez les personnes qui souffrent de crises de migraine sévères et qui sont pharmacologiquement intraitables. En outre, sur la base de ces CRCN, la même science et la même ingénierie seront applicables à la modulation des ondes et des rythmes oscillatoires dans les systèmes in vitro (par exemple Schiff et al 2007) et in vivo (par exemple Sunderam et al 2009). Ils prévoient de diffuser largement les algorithmes et la conception matérielle développés comme décrit dans le Plan de gestion des données.

Pertinence pour la santé publique

Il s’agira de la première démonstration expérimentale d’un contrôle basé sur un modèle d’un réseau neuronal. Des stratégies d’ingénierie similaires ont révolutionné la robotique avancée, et les principes fondamentaux tirés d’une fusion des neurosciences computationnelles avec l’ingénierie de contrôle auront de larges adaptations dans d’autres domaines de la modulation neuronale. De plus, ce sera le premier contrôle basé sur un modèle d’un mécanisme physiologique qui sous-tend une maladie dynamique des auras de migraine cérébrale.

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