CRCNS: Pesquisa Colaborativa: Modelo Baseado no Controle da Disseminação de Depressão Schiff, Steven J. Gluckman, Bruce J. Universidade Estadual da Pensilvânia, Hershey, PA, Estados Unidos

Este CRCNS aplicação deriva de trabalho realizado em um atual DAAD (Deutscher Akademischer Phil Dienst, Serviço alemão de Intercâmbio Acadêmico) Conceder, entre a Universidade Técnica de Berlim e a Universidade de Penn State, intitulada: “”””””””Controle de Feedback de propagação de despolarizações em sistemas neurais: Theory and Experiments””””””. O projeto desta proposta do CRCNS, e todos os dados preliminares, foram gerados durante o curso de professores alemães e doutorandos que vieram para a Universidade Estatal de Penn, e os esforços de colaboração sinergística para estabelecer a viabilidade do controle de feedback de propagação da depressão. Spreading depression (SD) é uma despolarização dramática do cérebro que se propaga lentamente e é a base fisiológica da aura inicial nas enxaquecas. Coloca-se a seguinte hipótese:: A SD pode ser representada em modelos computacionais da Biofísica neuronal subjacente, e pode, portanto, ser controlada usando estratégias de controle baseadas em modelos. O projeto começa por desenvolver uma preparação experimental usando um corte cerebral tangencial 2-dimensional do córtex visual roedor. A SD é despoletada com uma perturbação de potássio perfusada, e a SD é fotografada usando uma câmera CCD sensível que detecta o sinal óptico intrínseco de imagem associado com o índice de mudanças de refração de inchaço celular. Uma estratégia baseada em modelos semelhante à usada na robótica autônoma, como os autolanders são empregados. Um sistema de controle de hardware e software pega a imagem óptica em tempo real, funde-a com um modelo de SD, reconstruir os processos fisiológicos subjacentes, calcula o controle necessário, e modula um campo elétrico para modular SD. Ambos os modelos biofisicamente precisos dos compartimentos neuronais e fluxos iônicos, e modelos reduzidos que refletem a dinâmica da propagação da onda, serão usados como modelos de observação e controle. Mérito intelectual: Esta será a primeira demonstração experimental de controle baseado em modelos de uma rede neuronal. Estratégias de engenharia similares revolucionaram a robótica avançada, e os fundamentos aprendidos a partir de uma fusão da neurociência computacional com a engenharia de controle terão amplas adaptações em outras áreas da modulação neuronal. Além disso, este será o primeiro controle baseado em modelos de um mecanismo fisiológico que está subjacente a uma doença dinâmica do cérebro-enxaqueca auras. Os modelos de controle servirão ainda como sondas para obter maior compreensão dos mecanismos de SD. A equipe reunida tem um histórico substancial na gama de disciplinas necessárias para realizar este projeto: Neurofisiologia, física experimental e Teórica, neurociência computacional, teoria de controle e engenharia neural. O trabalho preliminar apresentado na proposta sugere que este projecto é viável, tendo em conta os recursos solicitados. Impacto mais amplo: Fundir modelos de neurociência computacional com a moderna teoria de controle baseada em modelos irá lançar as bases para um paradigma transformacional para a observação de atividade dentro do cérebro, bem como o acesso a uma tecnologia mais ótima para o controle de processos patológicos no cérebro. Uma colaboração educacional transdisciplinar germano-americana será formada onde os estudantes graduados treinados (e os PIs) trabalharão sinergisticamente juntos dentro da interface entre neurociência computacional, teoria de controle, Neurofisiologia experimental e engenharia de sistemas de controle. Os Pic têm um historial na formação e orientação das mulheres e das minorias sub-representadas, e envidarão todos os esforços para procurar esses formandos para as oportunidades de orientação deste projecto. Como uma parceria colaborativa, os PIs antecipam que o que é aprendido no controle de SD pode fornecer um conjunto de estratégias testáveis para o controle elétrico de enxaquecas em pessoas que sofrem de ataques graves de enxaqueca e são farmacologicamente intratáveis. Além disso, com base nestes CRCNS, aplicar-se-á a mesma ciência e engenharia à modulação das ondas oscilatórias e dos ritmos tanto in vitro (por exemplo, Schiff et al 2007) como in vivo (por exemplo, Sunderam et al 2009). Eles planejam disseminar amplamente os algoritmos e design de hardware desenvolvidos como descrito no plano de gerenciamento de dados.Esta será a primeira demonstração experimental do controlo baseado em modelos de uma rede neuronal. Estratégias de engenharia similares revolucionaram a robótica avançada, e os fundamentos aprendidos a partir de uma fusão da neurociência computacional com a engenharia de controle terão amplas adaptações em outras áreas da modulação neuronal. Além disso, este será o primeiro controle baseado em modelos de um mecanismo fisiológico que está subjacente a uma doença dinâmica do cérebro-enxaqueca auras.

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