РФФИ_а: Метаболизм нейронов
Заявленные задачи
1) Адаптировать существующие точечные и пространственные модели октопусных нейронов и других клеток слуховой системы для расчета требуемых затрат АТФ на поддержание ионных градиентов по Na+, K+ и Ca2+ в среде моделирования NEURON. ✅
значения параметров мембранных механизмов, минимизирующих энергозатраты [??] [OZ: e.g. Sengupta 2010]
выяснить, насколько они схожи с/отличаются от исходных, что покажет степень оптимизации этих нейронов
2) Создать пространственно-детализированную модель октопусного нейрона с реалистичной морфологией на основе опубликованных микроскопических изображений этих нейронов 🔥
определить оптимальные распределения парметров вдоль дендритов, в области генерации ПД на аксоне, на соме.
3) Рассчитать относительный вклад в энергозатраты различных структур октопусных нейронов (дендриты, сома, аксон) в состоянии покоя и при обработке сенсорной информации. ✅
Проанализировать, зависимость соотношение энергозатрат на обработку входных сигналов (дендриты) и на генерацию выходного сигнала (аксон) от различных характеристик обрабатываемой этими нейронами информации.
выявить нелинейные эффекты сложения отдельных постсинаптических событий на дендритах и генерации ПД в аксоне, а также, возможные механизмы оптимизации генерации ПД с минимальной задержкой : :
4) Исследовать энергетический аспект тонотопии аксонов слухового нерва, образующих синаптические контакты в определенном порядке на дендритном дереве октопусных нейронов, при формировании ответа на реалистичные паттерны активации слуховых нервов ✅
5) Исследовать энергоэффективность упрощенных моделей нейронов с различными типами бифуркаций потери устойчивости и перехода от покоя к генерации ПД и обратно на фоне различных режимов внешнего возбуждения. ✅
Изучить, как зависит амплитуда стимула, необходимая для перехода нейрона в режим генерации ПД от предшествующего состояния нейрона.
7) Расчитать энергозатраты PV-положительных интернейронов в состоянии покоя и на фоне реалистичных паттернов синаптической активации с учетом их морфологии [done]. Проанализировать энергозатраты этих нейронов при различных соотношениях ингибирующих и активирующих синаптических связей [~done], при разной частоте генерации ими ПД [~done]: существует ли “экономный” режим генерации высокочастотных серий ПД, в котором стоимость одиночного ПД меньше, чем в случае генерации отдельных ПД?
8) Оценить вклад активных процессов на дендритах (т.н. NMDA-спайки, дендритные спайки) в энергозатраты нейрона.
6) Адаптировать опубликованные модели морфологии и мембранных механизмов PV-положительных интернейронов неокортекса для расчета требуемых затрат АТФ на поддержание ионных градиентов по Na+, K+ и Ca2+ в среде моделирования NEURON.
✅
действительно ли предполагаемая компенсация характерной задержки между активацией слуховых волокон столь важна для активации октопусного нейронаx?
Имеет ли она значение для оптимизации энергозатрат нейрона? : ✅
Заявленные цели
(1) анализ затрат АТФ, необходимых для компенсации ионных токов быстро разряжающихся нейронов в состоянии покоя и при активации (локальные ответы на синаптические токи и потенциалы действия),
(2) анализ энергетической оптимальности морфологических и биофизических особенностей “быстрых” нейронов при обработке и преобразовании поступающей на них информации
(3) на упрощенных моделях проанализировать эффективность различных механизмов кодирования информации и их эволюционном формировании.
click to edit
Ожидаемые результаты
I год
II Год
1) Будет получена подробная оценка энергозатрат для нескольких типов нейронов, адаптированных к высокой частоте генерации ПД и обработке синаптической информации с высоким временным разрешением. ✅
2) Оценка энергозатрат для нескольких классов нейронов будет получена для многокомпартментных моделей, учитывающих реальные морфологии нейронов, что даст информацию о метаболических потребностях этих клеток с пространственным и временным разрешением, а также, влияние тонких особенностей геометрии на энергоэффективность.
3) Будет установлена взаимосвязь между типом возбудимости (видом бифуркации потери устойчивости) нейрона и его энергоэффективностью в покое и при обработке синаптической активации. ✅