Ön uyaran aracılı inhibisyonun katmanlandırılmış nöroanatomik hiyerarşi içeren ateşleyen nöral ağ ile modellenmesi
Layered spiking neural network model of prepulse inhibition with anatomical hierarchy
Yazar: OSMAN KAMALI
Danışman: DOÇ. DR. PINAR ÖZ
Üsküdar Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Nörobilim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Anatomi = Anatomy ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyoloji = Biology
Dizin: Bilgisayar modellemesi = Computer modelling ; Moleküler biyoloji = Molecular biology ; Motor nöronlar = Motor neurons ; Nöral ağlar =

Özet:
Akustik irkilme refleksinin ön uyaran aracılı inhibisyonu, nörogelişimsel ve nörodejeneratif bozukluklardaki sensorimotor geçitleme bozuklukları için evrimsel olarak korunmuş bir fizyolojik belirteçtir. Modellenen ateşleyen nöral ağ, (1) beyin sapı lokalize olarak çalışan akustik irkilme refleksini giriş katmanı olarak koklear çekirdeklere ve çıkış katmanı olarak motor çekirdeklerine sahip, (2) koklear çekirdeklerden girdileri alan başlangıç merkezi olarak inferior colliculusa, akustik irkilme refleksini inhibe etmek için çıktısını pedunculopontine tegmental çekirdek üzerinden caudal pontine reticular formation'a ileten bir ön uyaran aracılı inhibisyon ağı şeklinde iki katmandan oluşmaktadır. Ön uyaran aracılı inhibisyonun sinir ağları kanonik olarak ya biyolojik temsilleri olmayan düğümleri ya da azaltılmış bağlantı özelliklerine sahip sinir topluluklarını içermektedir. Modelimizde, basit nokta nöron toplulukları ve nörotransmittere özgü bağlantılara sahip, anatomik olarak hiyerarşik bir ateşleyen nöral ağ modeli sunulmaktadır. Modelin amacı, ilgili beyin bölgelerinin ve seçilen nörotransmiter sistemlerinin genel yanıt üzerindeki katkısını ve modülasyonunu incelemek için bir platform oluşturmak ve deneysel tasarım öncesinde farmasötik müdahaleleri test etmek için açık kaynaklı bir arayüz oluşturmaktır. Ateşleyen nöral ağ, Brian2 paketi kullanılarak Python tabanlı ortam kullanılarak oluşturulmuştur.

Abstract:
Prepulse inhibition of the acoustic startle reflex is an evolutionarily conserved physiological marker for sensorimotor gating disturbances in neurodevelopmental and neurodegenerative disorders. The modeled spiking neural network (1) operates locally in the brainstem, with cochlear nuclei as the input layer and motor nuclei as the output layer, (2) the inferior colliculus as the origin that receives inputs from the cochlear nuclei, and its output on the pedunculopontine to inhibit the acoustic startle reflex. It consists of two layers, a network of prepulse inhibition layer that transmits via the tegmental nucleus to the caudal pontine reticular formation. Neural networks of prepulse inhibition canonically contain either nodes without biological representations or neural ensembles with reduced connectivity properties. Our model presents an anatomically hierarchical model of spiking neural networks with simple point neuron ensembles and neurotransmitter-specific connections. The aim of the model is to create a platform to study the contibution and modulation of respective brain regions and selected neurotransmitter systems on the overall response and to produce an open source interface to test pharmaceutical interventions prior to experimental design. The neural networks are built using on Python-based environment using Brian2 package.