Resumen de Characterization of the sequential nature of neuronal dynamics: Experimental recordings, computational models and novel stimulation neurotechnologies

Alicia Garrido Peña

• español

  En el contexto de los esfuerzos multidisciplinares y combinados para entender el cerebro, en esta tesis nos centramos en un enfoque bottom-up para explicar la dinámica neuronal desde una descripción de procesos a bajo nivel. En particular, estudiamos la naturaleza secuencial de la dinámica neuronal, un punto de vista esencial ya que muchos procesos neuronales ocurren de manera secuencial en diferentes escalas temporales y espaciales. Para explorar esta secuencialidad en diferentes escalas, necesitamos casos de estudio, enfoques y técnicas adecuadas. Por tanto, abordamos este tema utilizando neuronas y circuitos Generadores Centrales de Patrones (CPGs, por sus siglas en inglés) para explorar la generación de sus ritmos secuenciales robustos, y una novedosa neurotecnología para la modulación no invasiva de la dinámica neuronal: la estimulación con láser infrarrojo cercano de onda continua (CW-NIR, por sus siglas en inglés). A lo largo de este trabajo, combinamos técnicas de electrofisiología y modelos computacionales, aprovechando las ventajas de su uso conjunto.

  En primer lugar, examinamos la presencia de relaciones lineales robustas entre intervalos que componen la secuencia de las ráfagas ciclo a ciclo del CPG alimentario del gran caracol de estanque (Lymnaea stagnalis), caracterizando las restricciones de coordinación emergentes en forma de invariantes dinámicos secuenciales, recientemente reportados en el CPG pilórico de Carcinus maenas.

  Aportamos evidencias que apuntan a la universalidad de este fenómeno explorándolo en otro sistema y en un estudio teórico. Cuantificamos la variabilidad de los intervalos que forman las secuencias y abordamos su papel en la coordinación motora bajo diferentes contextos. También discutimos la necesidad de reproducir la variabilidad funcional intrínseca en modelos computacionales para una caracterización completa del sistema y de las propiedades dinámicas de las secuencias asociadas a esa variabilidad. Finalmente, en esta primera parte de la tesis, proponemos la validación de los invariantes dinámicos secuenciales como mecanismos de coordinación autónoma y flexible para la locomoción efectiva en robótica biohíbrida.

  Con el objetivo de encontrar nuevas técnicas y enfoques para una modulación no invasiva de la actividad neural secuencial, presentamos en la segunda parte de la tesis un estudio del efecto del láser infrarrojo continuo (CW-NIR) en la dinámica neuronal de neuronas individuales. Primero, ilustramos su efecto en estas neuronas, demostrando su eficacia mediante iluminación sostenida para modular la dinámica neuronal al acelerar los potenciales de acción e incrementar su frecuencia. Analizamos los diferentes candidatos biofísicos para explicar los resultados con la ayuda de un estudio teórico en el que se explora tanto el efecto de cada candidato como el papel clave de la temperatura en la modulación observada. Para evaluar el cambio en la evolución secuencial de la generación de spikes, diseñamos una nueva técnica para iluminar las neuronas solo en instantes de tiempo específicos dependientes de su actividad. Este protocolo permitió diseccionar por etapas el efecto de la iluminación CW-NIR en el potencial de acción. Más allá de su potencial como herramienta de investigación, creemos que este protocolo de ciclo cerrado puede convertirse en una neurotecnología ampliamente utilizada en aplicaciones clínicas, permitiendo el diseño de tratamientos personalizados.

  En resumen, este trabajo proporciona un estudio exhaustivo de la dinámica neuronal explorando su naturaleza secuencial. La identificación de invariantes dinámicos y la estimulación no invasiva a través de láser CW-NIR pueden ser claves para futuras aplicaciones en neurorrehabilitación, para el diseño de tecnologías robóticas de locomoción asistida, y para el desarrollo de nuevos tratamientos en trastornos neurológicos

• English

  In the context of the multidisciplinary and combined efforts to understand the brain, we focus in a bottom-up approach to explain neural dynamics at low description levels. In particular, we study the sequential nature of neuronal dynamics, an essential point of view since many neural processes at different time and spatial scales occur in a sequential manner. To explore this sequentiality at different scales, we need adequate cases of study, approaches and techniques. In this thesis, we have addressed this topic using neurons and circuits of Central Pattern Generators (CPGs) to explore their robust sequential rhythm generation and a novel neurotechnology for the noninvasive modulation of neural dynamics: continuous-wave near-infrared (CW-NIR) laser stimulation. Throughout this work, we have combined electrophysiology and computational techniques, exploiting the advantages of their joint use. First, we examined the presence of robust linear relationships between intervals that build up the cycle-by-cycle bursting sequence of the feeding CPG of the great pond snail (Lymnaea stagnalis) characterizing emerging coordination constraints in the form of sequential dynamical invariants, which were recently reported in the pyloric CPG of Carcinus maenas. We provided evidence to support the universality of this phenomenon by exploring it in another system and in a modeling study. We quantified the variability of the intervals of the sequences and discuss its role in motor coordination under different contexts. We also discuss the necessity of reproducing intrinsic functional variability in computational models for a complete characterization of the system and the associated sequential dynamical features. To conclude this first part of the thesis, we propose the validation of sequential dynamical invariants as flexible autonomous coordination mechanisms for effective locomotion in biohybrid robotics. In the aim of finding novel techniques and approaches to noninvasively modulate sequential neural activity, we present in the second part of the thesis a study of the effect of CW-NIR laser in the neuronal dynamics of single neurons. First, we quantified its action on single neurons proving its effectiveness in sustained stimulation to modulate neuronal dynamics by accelerating action potentials and increasing the spiking rate. We analyzed the different biophysical candidates to explain the results with the help of a theoretical study that explored both the effect of each candidate and the global key role of temperature in the observed modulation. To assess the change in the sequential evolution of the spike generation, we designed a novel activity-dependent technique to deliver the illumination at specific time instants. This protocol allowed to dissect the effect of the CW-NIR illumination on the action potential. Beyond its potential as a research tool, we believe that this activity-dependent protocol could become a widely used neurotechnology in clinical applications, allowing the design of personalized treatments. Overall, this work provides a comprehensive study of neural dynamics exploring its sequential nature. The identification of dynamical invariants and the non-invasive stimulation through CW-NIR laser can be key for future applications in neurorrehabilitation, for assisted robotic locomotion technologies, and for novel treatments in neural disorders