Implementação de um protocolo Dynamic Clamp em sistema Linux em tempo real para a produção de condutâncias em neurônios biológicos e eletrônicos

O protocolo conhecido como Dynamic Clamp consiste em utilizar um computador para introduzir condutâncias artificiais em um neurônio biológico. O modo como estas condutâncias dependem da voltagem da membrana ou do tempo são modelado por equações diferenciais que são integradas em tempo real por u...

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Bibliographic Details
Main Author: Rogerio Mazur
Other Authors: Reynaldo Daniel Pinto
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2006
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-08052007-135407/
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Platicidade neural
General physics
Plasticity neuronal
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Rogerio Mazur
Implementação de um protocolo Dynamic Clamp em sistema Linux em tempo real para a produção de condutâncias em neurônios biológicos e eletrônicos
description O protocolo conhecido como Dynamic Clamp consiste em utilizar um computador para introduzir condutâncias artificiais em um neurônio biológico. O modo como estas condutâncias dependem da voltagem da membrana ou do tempo são modelado por equações diferenciais que são integradas em tempo real por um computador conectado ao neurônio biológico. Resumidamente, o computador tem acesso ao potencial de membrana dos neurônios através de eletrodos intracelulares conectados a conversores analógico-digitais (ADCs), calcula as correntes a serem injetadas nos neurônios e produz os sinais de saída através de conversores digitalanalógicos (DACs) que produzem a injeção das correntes nos eletrodos intracelulares. De um certo modo, o Dynamic Clamp utiliza os neurônios como simuladores, permitindo investigar a importância de um tipo de condutância para a atividade elétrica de um neurônio, assim como determinar o efeito produzido pelas sinapses em uma rede, combinando o controle e flexibilidade de uma simulação no computador com a acurácia e o realismo de um experimento em eletrofisiologia. Descrevemos a implementação de um protocolo de Dynamic Clamp utilizando um computador pessoal tipo IBM-PC que permitiu contornar 3 das principais limitações que apresentam alguns dos programas de Dynamic Clamp comerciais/gratuitos disponíveis atualmente: (a) Garantia de que o sistema roda em tempo real - nossa implementação é baseada em um programa de Dynamic Clamp que roda em uma plataforma Linux Real-Time que além de controlar os experimentos em tempo real consiste em software livre com codigo fonte aberto e que pode ser instalado gratuitamente; (b) Não necessita de hardware de aquisição de dados dedicado para eletrofisiologia - utilizamos uma placa ADC/DAC comercial comum marca National Instruments modelo PCIMIO16E4. Com o driver COMEDI instalado para placas de aquisição de dados Linux, a maioria das placas ADC/DAC tipo PCI disponíveis no mercado podem ser utilizadas em implementações futuras; (c) Aumentar o número de neurônios que podem ser conectados simultaneamente - desenvolvemos um circuito demultiplex analógico que permite controlar até 8 neurônios biológicos/artificiais a partir das duas saídas analógicas que as placas DAC comerciais possuem e ainda atingir frequências de atualização da corrente de até 3 kHz (para 8 correntes de saída). Apresentamos os resultados de diversos testes que fizemos usando o programa adaptado e o circuito demultiplex para produzir sinapses em tempo real e conectar diversos neurônios artificiais em pequenas redes. Também mostramos alguns resultados preliminares obtidos com a primeira implementação de um modelo de neurônio estocástico tipo Hodgkin-Huxley em um programa de Dynamic Clamp. === The Dynamic Clamp protocol consists in using a computer to introduce artificial conductances in a biological neuron. The voltage- and time-dependency of each conductance is modeled by differential equations integrated in real-time by the computer connected to the biological neurons. In short, the computer executes a 3-phase cycle in which the membrane potential of the neurons is measured by intracellular electrodes and digitized by analog-to-digital converters (ADCs), the currents are calculated based in the digitized membrane potentials and current signals are generated by digital-to-analog converters (DACs). These currents are actually injected in the neurons by other intracellular electrodes. In some extent the Dynamic Clamp uses the neurons as simulators, allowing one to investigate the role of a specific conductance in the intrinsic activity of a neuron as well as to look for the effects of a synapse in the behavior of a small network. The Dynamic Clamp combines the control and flexibility of a computer simulation with the reality of an experiment in electrophysiology. We describe an implementation of a Dynamic Clamp protocol that allowed us to surmount 3 of the main drawbacks present in some commercial/freely available Dynamic Clamp programs: (a) Runs in real time - our implementation is based in a program that runs in a Real-Time Linux platform. This operating system not only ensures the experiments will be controlled in real time but also consists in open source software that can be freely downloaded and installed; (b) No need of special electrophysiology acquisition hardware - we used a commercial ADC/DAC acquisition board model PCI-MIO16E4 from National Instruments. With the COMEDI Linux package driver that is used most of the PCI commercial ADC/DAC boards can be used in future implementations with no change needed in the program itself. (c) We can connect more than two neurons with artificial synapses - we developed an analog demultiplex circuit that allowed us to control simultaneously up to 8 biological/artificial neurons from the two analog outputs available in most of the commercial ADC/DAC boards and we could still reach current update rates of about 3 kHz (for 8 current outputs enabled). We present the results of several tests we performed using the program adapted to control the analog demultiplex to establish synapses and to connect several artificial neurons in small neural networks. Preliminary results from the first implementation of a stochastic whole cell Hodgkin-Huxley model neuron in a real time Dynamic Clamp program are also shown.
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Resumidamente, o computador tem acesso ao potencial de membrana dos neurônios através de eletrodos intracelulares conectados a conversores analógico-digitais (ADCs), calcula as correntes a serem injetadas nos neurônios e produz os sinais de saída através de conversores digitalanalógicos (DACs) que produzem a injeção das correntes nos eletrodos intracelulares. De um certo modo, o Dynamic Clamp utiliza os neurônios como simuladores, permitindo investigar a importância de um tipo de condutância para a atividade elétrica de um neurônio, assim como determinar o efeito produzido pelas sinapses em uma rede, combinando o controle e flexibilidade de uma simulação no computador com a acurácia e o realismo de um experimento em eletrofisiologia. Descrevemos a implementação de um protocolo de Dynamic Clamp utilizando um computador pessoal tipo IBM-PC que permitiu contornar 3 das principais limitações que apresentam alguns dos programas de Dynamic Clamp comerciais/gratuitos disponíveis atualmente: (a) Garantia de que o sistema roda em tempo real - nossa implementação é baseada em um programa de Dynamic Clamp que roda em uma plataforma Linux Real-Time que além de controlar os experimentos em tempo real consiste em software livre com codigo fonte aberto e que pode ser instalado gratuitamente; (b) Não necessita de hardware de aquisição de dados dedicado para eletrofisiologia - utilizamos uma placa ADC/DAC comercial comum marca National Instruments modelo PCIMIO16E4. Com o driver COMEDI instalado para placas de aquisição de dados Linux, a maioria das placas ADC/DAC tipo PCI disponíveis no mercado podem ser utilizadas em implementações futuras; (c) Aumentar o número de neurônios que podem ser conectados simultaneamente - desenvolvemos um circuito demultiplex analógico que permite controlar até 8 neurônios biológicos/artificiais a partir das duas saídas analógicas que as placas DAC comerciais possuem e ainda atingir frequências de atualização da corrente de até 3 kHz (para 8 correntes de saída). Apresentamos os resultados de diversos testes que fizemos usando o programa adaptado e o circuito demultiplex para produzir sinapses em tempo real e conectar diversos neurônios artificiais em pequenas redes. Também mostramos alguns resultados preliminares obtidos com a primeira implementação de um modelo de neurônio estocástico tipo Hodgkin-Huxley em um programa de Dynamic Clamp. The Dynamic Clamp protocol consists in using a computer to introduce artificial conductances in a biological neuron. The voltage- and time-dependency of each conductance is modeled by differential equations integrated in real-time by the computer connected to the biological neurons. In short, the computer executes a 3-phase cycle in which the membrane potential of the neurons is measured by intracellular electrodes and digitized by analog-to-digital converters (ADCs), the currents are calculated based in the digitized membrane potentials and current signals are generated by digital-to-analog converters (DACs). These currents are actually injected in the neurons by other intracellular electrodes. In some extent the Dynamic Clamp uses the neurons as simulators, allowing one to investigate the role of a specific conductance in the intrinsic activity of a neuron as well as to look for the effects of a synapse in the behavior of a small network. The Dynamic Clamp combines the control and flexibility of a computer simulation with the reality of an experiment in electrophysiology. We describe an implementation of a Dynamic Clamp protocol that allowed us to surmount 3 of the main drawbacks present in some commercial/freely available Dynamic Clamp programs: (a) Runs in real time - our implementation is based in a program that runs in a Real-Time Linux platform. This operating system not only ensures the experiments will be controlled in real time but also consists in open source software that can be freely downloaded and installed; (b) No need of special electrophysiology acquisition hardware - we used a commercial ADC/DAC acquisition board model PCI-MIO16E4 from National Instruments. With the COMEDI Linux package driver that is used most of the PCI commercial ADC/DAC boards can be used in future implementations with no change needed in the program itself. (c) We can connect more than two neurons with artificial synapses - we developed an analog demultiplex circuit that allowed us to control simultaneously up to 8 biological/artificial neurons from the two analog outputs available in most of the commercial ADC/DAC boards and we could still reach current update rates of about 3 kHz (for 8 current outputs enabled). We present the results of several tests we performed using the program adapted to control the analog demultiplex to establish synapses and to connect several artificial neurons in small neural networks. 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