Influence of the electrotonic architecture on single neurons dynamics : a computational approach

Abstract

Na presente dissertação, investigamos de forma sistemática a forma como a morfologia dendrítica subjaz as diferenças na atividade elétrica neuronal que estão na base da geração de potenciais de ação. De forma a atingir este objetivo desenvolvemos uma medida que quantifica as duas maiores fontes de variabilidade morfológica: métrica e topologia, e ainda outros componentes estruturais como canais iónicos. Baseado na nova medida, propomos um novo mecanismo de sincronização que relaciona a estrutura dendritica à modulação de currente axial que flui da árvore dendrítica até ao soma. Esta hipótese afirma que quanto mais simétrica a estrutura electrotónica da célula é, mais currente irá chegar ao soma das dendrites devido à sincronização obtida em virtude da simetria estrutural. De forma a testar a hipótese de sincronização foram simuladas duas experiências usando modelos multi-compartimentais computacionais de células de Purkinje, Piramidais e células do córtex Visual. Na primeira abordagem, as estruturas das células foram quantificadas utilizando a nova medida e depois comparadas com a quantidade de currente axial proviniente das dendrites que atingia o soma. Na segunda abordagem, os potenciais de voltagem são medidos ao nível do compartimento axo-somático de forma a se poder analisar se diferenças encontradas na condição axial induzem diferenças na atividade de spiking da célula. Os resultados apoiam a hipótese de sincronização, pois neurónios com estruturas electrotónicas com níveis de simetria mais elevados, exibem os níveis mais elevados de currente axial a chegar ao soma para o mesmo estímulo. As diferenças encontradas na condição axial correlacionaram-se com o tempo que os neurónios levaram a atingir um potencial de ação, com os neurónios mais simétricos a requerer menos tempo para o fazer. No entanto, diferenças significativas não emergiram nos padrões de potenciais de ação, mas estes resultados podem ser explicados por algumas limitações no protocolo de estimulação. Em suma, os nossos resultados mostram que a medida desenvolvida é uma alternativa promissora às abordagens morfométricas tradicionais, pois pode ser utilizada com confiança para quantificar diferenças estruturais, podendo ser aplicada a vários tipos de neurónios, providenciando uma ligação entre estrutura e função.

In this dissertation, we systematically investigate how dendritic morphology underlies the differences in the electrical dynamics of the cell that lead to spiking behaviour. To accomplish this goal we develop a new measure that provides a quantitative account of the two most relevant sources of morphological variability: metrics and topology, as well as of other structural components such as ion channels. Supported by the new measure, we propose a new synchronization mechanism that relates dendritic structure to the modulation of axial current that flows from the dendrites to the soma. This hypothesis states that the more symmetric the electrotonic structure of a cell is, the more current will reach the soma from the dendrites due to the synchronism obtained by virtue of structural symmetry. To test the synchronization hypothesis two simulation-based experiments using detailed multi-compartmental computational models of Purkinje, Pyramidal and Visual cortical cells were conducted. In the first approach, by means of the novel measure, the structure of the cells are quantified, and compared with the amount of axial current reaching the soma from the dendritic tree. In the second approach, voltage traces are measured at the axo-somatic compartment to analyse whether differences found in the axial current condition induce differences in the output spiking patterns. Our results support the synchronization hypothesis, as neurons with electrotonic structures with higher levels of symmetry exhibited the highest amount of current reaching the soma for the same stimulus. These differences correlated with the time that neurons required to spike, with more symmetrical neurons requiring less time to do so. Nevertheless, significant differences fail to emerge in the output spike trains, but these results can be explained by some limitations in the stimulation protocol. Overall, the results show that the proposed measure is a promising alternative to traditional morphometrics measures as it can be used with confidence to quantify structural differences, and can be applied across different types of neurons while providing a bridge between structure and function.