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Institut de Cognitique

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Présentation au sujet: "Institut de Cognitique"— Transcription de la présentation:

1 Institut de Cognitique
Modélisation par modèles de densité de population de la stimulation cérébrale profonde pour le traitement de la maladie de Parkinson J. Henry INRIA Bordeaux A. Beuter, J. Modolo Institut de Cognitique Université Bordeaux 2 Thanks for the invitation The answer to the question is probably yes but not by us yet.

2 Plan Introduction Approche de modélisation par densité de population
Simulation du tremblement dans la maladie de Parkinson et SCP Modélisation simplifiée pour l’étude de la synchronisation Conclusion First 4 points covered by Anne Last 4 points covered by Julien

3 1. Introduction

4 Maladie de Parkinson 2ème maladie neurodégénérative (6 millions patients dans le monde) Due à la destruction de neurones dopaminergiques Symptomes : tremblement, akinésie… Traité par L-DOPA : précurseur de la dopamine Autrement : stimulation haute fréquence des ganglions de la base

5 Stimulation cérébrale profonde (SCP) et maladie de Parkinson (MP)
SCP:procédure standard: améliore les symptômes efficacement pour fréquences suffisamment élevées Structures cibles: surtout NST (Noyau SousThalamique), mais aussi Vim, GPi Mécanismes inconnus: ablation du NST était pratiquée avec bénéfice mais risque élévé PD: Causes still unknown, -PD is a mitochondrial dysfunction disease -PD is due to synuclein dysfunction -Is PD a ferrinopathy? -Olfactory dysfunction in early PD suggests that the disease is caused by a toxin PD a complex disease: -multiple forms of the disease -multiple symptoms of the disease (motor triad) DBS: -idea born in the 1930’s, -rationale came in 1980’s, -first: lesions then: electrical stimulation -multiple stimulation sites and techniques (electric, magnetic) -multiple stimulation parameters to adjust ---For a discussion of the issues related to optimal electrode placement, see Kuncel and Grill (2004). ---For a discussion of issues related to how DBS works, see McIntyre et al. (2004) and Breit et al. (2004).

6 Ganglions de la base

7 Stimulation Cérébrale Profonde (SCP)
Le cadre de Leksell sur la tête composé d'un système tridimensionnel de coordonnées cartésiennes. L'origine est située à l'angle postéro-supérieur droit du cadre. Un arc ajustable basé sur le principe de l’iso centre est ensuite fixé sur le cadre. La tête du patient est immobilisée par des vis à l'intérieur de l'anneau et le support de l'arc est déplacé dans les trois dimensions afin de placer le point centre de l'arc sur le point cible.

8 Noyau Sous Thalamique : NST
Photomicrographs of the STN and adjacents structures, and its neuronal components on sagittal sections immunostained for GAD 65/67 and counterstained with cresyl violet. STN located in relation to the AC-PC line (25.8 mm) ± neurons per side 3 x 8 x 12 mm (coronal x, sagital y, axial z) 92.5% projection neurons (glutamate) 7.5% interneurons GABA 3 parts: sensorimotor, associative and limbic Healthy STN : random activity STN PD: burst, synchronization The size and position of the STN are highly variable and differ systematically on MR images and atlases. Richter et al (2004). Chasse neige en montant (Cuny) STN controls the output nucliei of the BG: SNr, GPi. STN plays a role in motor control. STN receives input from: cortex, thalamus, brain stem and its projections: Glut excitent GABA neurons of SNr and GPi, reinforcing the inhibitory effect of BG on thalamus and brain stem. Pathologies or lésions of STN produce dyskinésias ou hémiballism. Boulet et al 2006 J of NS Note: les interneurones peuvent jouer un rôle dans la synchronization anormale 1. Cellules toniques (49Hz); 2. Cellules pausent ou déchargent (30Hz); 3. Cellules bouffées régulières (4-5 Hz) A Parent (1995) Brain Research Review 20: Levesque et Parent (2005) Parent et al. (1995)

9 Interactions entre structures
Connectivité ganglions de la base-thalamus-cortex d’après Montgomery (2005)

10 2. Approche de modélisation par densité de population

11 Modèle de neurone 2D d’Izhikevich

12 Modélisation d’un réseau de neurones par une approche densité de population
La population de neurones identiques est structurée par les variables d’état u et v modèle d’Izhikevich L’entrée synaptique reçue par chaque neurone est moyennée sur toute la population. Modèles précédents basés sur le modèle « intègre et tire » (Nykamp et Tranchina, 2000; Omurtag et al., 2000 par exemple)

13 Equation du modèle densité de population Etat
Loi de conservation : Densité de population par rapport à l’état Flux dans l’espace d’état Taux de réception moyen Interaction synaptique Dynamique d’Izhikevich

14 Modèle densité de population
Taux de décharge Taux moyen de réception

15 Conditions aux limites

16 Equations pour plusieurs populations
Chaque population est décrite par sa densité de population Le taux de réception pour la population i de la population j est Pour la résolution numérique on utilise une méthode de volumes finis; Elle préserve la conservation de chaque population. Modolo J., Garenne A., Henry J., Beuter A., J Integr Neurosci, 2007

17 Approche multi-échelles
Grand nombre de neurones Mêmes caractéristiques individuelles. Modolo J., Mosekilde E., Beuter A., J Physiol Paris, 2007

18 Approche multi-échelles
Modolo J., Mosekilde E., Beuter A., J Physiol Paris, 2007

19 Validation du modèle Modolo J., Garenne A., Henry J., Beuter A., J Integr Neurosci, 2007

20 3. Simulation du tremblement dans la maladie de Parkinson et SCP

21 Précédents travaux de modélisation
Modèles de Terman et Rubin (2002, sophistiqué, mais petit nombre de neurones), Gillies and Willshaw (2004, plus simple : modèle global de Wilson et Cowan) Le complexe STN-GPe change d’activité (modélisation de la MP) si: L’inhibition StriatumGPe augmente. Les synapses intra-GPe deviennent plus faibles. Ref?? 21 21

22 Rôle du complexe NST-GPe (activateur-inhibiteur)
NST et GPe (Noyau SousThalamique et Globus Pallidus externe): noyaux hautement connectés NST : activateur principal: excite les autres noyaux et auto activateur GPe : inhibe NST et auto inhibiteur NST : observations : faible activité dans l’état sain, haute activité synchrone autour 5 Hz dans MP (lié au tremblement ?) L’activité du NST dans MP pourrait être due à des oscillations spontanées du complexe NST-GPe Ref??

23 Modélisation des neurones du NST
Activité spontanée entre 3 et 20 Hz. Ref?? (fig. de Bevan et Wilson, 1999; Bevan et al, 2000)

24 Modélisation des neurones du NST
Taux de décharge augmenté du à une entrée excitatrice. (fig. de Bevan et Wilson, 1999; Bevan et al, 2000)

25 Modélisation des neurones du NST
Bouffées post-inhibition. (fig. from Bevan and Wilson, 1999; Bevan et al, 2000)

26 Modélisation des neurones du NST
Neurones du NST avec nouveaux paramètres pour le modèle d’Izhikevich 1) Activité de décharge spontanée

27 Modélisation des neurones du NST
Neurones du NST avec nouveaux paramètres pour le modèle d’Izhikevich 2) Fréquence de décharge augmentée due à une entrée excitatrice

28 Modélisation des neurones du NST
Neurones du NST avec nouveaux paramètres pour le modèle d’Izhikevich 3) Bouffées post-inhibition

29 Modèle mathématique du complexe NST-GPe
EDP couplées décrivant la dynamique du complexe NST- GPe Dynamique intra-population Couplage entre populations

30 Résultats: état sain Faible activité du réseau Ref??

31 Résultats: comportement oscillatoire (pathologique)
Inhibition augmentée du striatum sur le GPe (modélisant la MP) activité synchrone basse fréquence, Ref??

32 Effet de la SCP sur le NST
SCP fréquence 20 Hz SCP fréquence 100 Hz

33 4. Modèle simplifié pour l’étude de la synchronisation

34 Modèle simplifié pour l’étude de la synchronisation d’une population de neurones identiques

35 Approche réseau faiblement couplé

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39 5. Conclusions

40 Conclusions STN neurons modeling
Nouvelle approche de modélisation pour comprendre les mécanismes du traitement par SCP Restriction : hypothèse forte sur identité des neurones Avantages : Temps de calcul indépendant du nombre de neurones Possibilité de tester diverses hypothèses sur le complexe NST-GPe Modèle multi-niveau Adapté pour décrire la synchronisation STN neurons modeling


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