Estudo por simulação computacional sobre os efeitos de estimulações de núcleos encefálicos na atividade de um circuito neuronal envolvido na doença de Parkinson

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Romano, Marcelo Ramos, 1995-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Estimulação elétrica
Doença de Parkinson
Neurociência computacional
Bioengenharia
Electrical stimulation
Parkinson's disease
Computational neuroscience
Bioengineering
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/15402
Resumo: Orientadores: Leonardo Abdala Elias, Renan Cipriano Moioli
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spelling Estudo por simulação computacional sobre os efeitos de estimulações de núcleos encefálicos na atividade de um circuito neuronal envolvido na doença de ParkinsonA computer simulation study on the effects of brain nuclei stimulation on the activity of a neuronal circuit involved in Parkinson's diseaseEstimulação elétricaDoença de ParkinsonNeurociência computacionalBioengenhariaElectrical stimulationParkinson's diseaseComputational neuroscienceBioengineeringOrientadores: Leonardo Abdala Elias, Renan Cipriano MoioliDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Postula-se que a doença de Parkinson (PD, do inglês Parkinson’s Disease) é resultado da degeneração de neurônios dopaminérgicos localizados na substância negra. Acredita-se que o tremor parkinsoniano é proveniente de um aumento nas oscilações e acoplamento nos núcleos da base, especialmente nas bandas alfa (8-15Hz) e beta (15-35Hz). Uma terapia utilizada para o tratamento da PD é a estimulação elétrica de núcleos encefálicos profundos (DBS), na qual se aplicam sinais periódicos (pulsos elétricos com uma frequência fixa), tipicamente, no núcleo subtalâmico (STN). Uma hipótese é que sinais aleatórios podem também ser utilizados nas terapias com o objetivo de reduzir as oscilações corticais e, consequentemente, reduzir o tremor. Além disso, outra forma de estimulação ainda pouco estudada do ponto de vista computacional é a estimulação medular, que provou ser benéfica em estudos experimentais recentes. Neste estudo, um modelo computacional do circuito motor envolvendo o córtex, os núcleos da base e o tálamo, que representa um modelo animal de roedor para a PD, foi utilizado com o propósito de estudar o efeito de diferentes tipos de estimulação sobre a atividade desse circuito neuronal encefálico. A partir deste modelo computacional, após uma etapa inicial de validação do modelo, foram realizadas simulações com entradas aleatórias de diferentes intensidades aplicadas ao STN com o intuito de analisar os efeitos da estimulação estocástica na atividade dos neurônios que formam o circuito motor. Além disso, foram também aplicadas entradas tanto determinísticas quanto estocásticas ao tálamo (TH), assumindo, por simplicidade, que esta seria uma forma de se mimetizar a estimulação medular, pois as vias ascendentes convergem para o TH. Foram utilizadas métricas temporais, espectrais e de teoria da informação como forma de avaliar a resposta dos neurônios que compõe os núcleos do modelo. Por fim, o modelo também foi validado para dados de um animal primata, que são evolutivamente mais próximos aos humanos. A estimulação estocástica aplicada ao STN foi bem sucedida no sentido de reduzir as oscilações e a potência exagerada na banda beta, além da coerência entre os núcleos. O benefício da estimulação do STN esteve fortemente atrelado a uma elevada frequência de disparos dos neurônios do STN. Como alguns estudos já apontavam para a estimulação determinística, estimulações estocásticas com espectro limitado às baixas frequências também não foram efetivas em reduzir as oscilações parkinsonianas do modelo. A estimulação estocástica apresenta algumas propriedades interessantes como: a amplitude do sinal dentro de uma faixa compatível com a estimulação determinística (< 10?Arms/cm²), simplicidade (apenas um parâmetro a ser ajustado ao invés de três da estimulação determinística) e possibilidade de incluir médias frequências de estimulação, além das altas, que experimentalmente têm se mostrado benéficas para o melhoramento de sintomas axiais (por exemplo, o congelamento da marcha e a instabilidade postural)Abstract: Parkinson's disease (PD) has been postulated to result from the degeneration of dopaminergic neurons in the substantia nigra. Parkinsonian tremor is thought to emerge from increased cortical oscillations, especially in alpha (8-15Hz) and beta (15- 35Hz) bands. The electrical stimulation of deep brain nuclei (DBS) is a kind of therapy for PD treatment, so that periodic signals (electrical pulses with a fixed frequency) are typically applied to the subthalamic nucleus (STN). A hypothesis that can be raised is that random signals can also be used in therapies to reduce cortical oscillations and, consequently, reduce parkinsonian tremor. In addition, another form of stimulation still poorly studied is the spinal cord stimulation, which has been proven beneficial in recent experimental studies. In the present study, a computational model of the motor circuit encompassing the cortex, the basal ganglia, and thalamus, that represents a rodent model of PD, was used with the purpose of studying different types of stimulation in this brain neuronal circuit. From the computational model, after an initial phase of model validation, simulations were performed with stochastic inputs of different intensities applied to the STN in order to analyze the effects of stochastic stimulation on the activity of the neurons that form this motor circuit. In addition, both deterministic and stochastic inputs were also applied to the thalamus (TH), which was assumed, for the sake of simplicity, to mimic the spinal cord stimulation, because the ascending pathways converge to the thalamus. Time-domain, frequency-domain, and information theory metrics were used in order to evaluate the response of the neurons encompassing the nuclei of this model. Finally, the model was validated for data from a primate model, which is phylogenetically closer to humans. Stochastic stimulation of the STN was successful in reducing the oscillations and the exaggerated coupling in the beta band between the nuclei, and the observed benefit was strongly linked to a high-frequency firing of STN neurons. As some studies already pointed for deterministic stimulation, stimulations with a stochastic signal with the spectrum limited to low frequencies were also ineffective in reducing the parkinsonian oscillations of the model. Stochastic stimulation has some interesting properties such as: signal amplitude compatible with deterministic stimulations (< 10?Arms/cm²), simplicity (only one parameter to be controlled as compared to the three for deterministic stimulations), and the possibility of including both intermediate- and high-frequency contents to the stimuli, which seems to be beneficial for axial symptoms (for instance, gait freezing and postural instabilitiesMestradoEngenharia BiomédicaMestre em Engenharia ElétricaFAPESP2018/11075-5CAPES001[s.n.]Elias, Leonardo Abdala, 1985-Moioli, Renan CiprianoGermer, Carina MarconiQuevedo, Antonio Augusto FasoloUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASRomano, Marcelo Ramos, 1995-20202020-11-16T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (103 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/15402ROMANO, Marcelo Ramos. Estudo por simulação computacional sobre os efeitos de estimulações de núcleos encefálicos na atividade de um circuito neuronal envolvido na doença de Parkinson. 2020. 1 recurso online (103 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/15402. Acesso em: 26 abr. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1374527Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-02-21T12:02:53Zoai::1374527Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2024-02-21T12:02:53Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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