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Simulating peripheral nerve stimulation
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Peripheral nerve stimulation is a neuromodulation technique that promises to treat several
medical conditions. Progress in the field depends on a better characterization of what
happens inside and outside of the nerve when an electrical stimulus is applied. Modeling
and simulation have the potential to accelerate innovation by developing computational
models and simulation tools capable of generating and processing realistic data to extract
relevant information. In real experiments, the recording electrodes are placed outside of
the nerve, registering the compound action potential. In contrast, NEURON, the simulation
environment widely used in computational neuroscience, generates as output the
transmembrane action potentials of each axon inside the nerve. Thus, there is a mismatch
between the outcomes. This work aims to address this problem by extending the current
simulation framework to model the link between action and compound action potentials.
Using PyPNS, a Python-based peripheral nerve simulating environment, a model of the
vagus nerve was created. Several simulations were performed considering different fiber
types, distributed over diverse locations and clusters and with distinct trajectories along
the nerve. The objective was to understand how these properties influence the compound
action potential. Simulation results indicated that fibers with a larger diameter and closer
to the recording electrodes generate stronger extracellular potentials. There were no
timing differences between the potentials caused by fibers of the same type in different
positions. More irregular fiber trajectories led to extracellular potentials displaced in time.
Aside from identifying simulation results, several limitations of PyPNS were identified,
such as the implications of the quasi-static approximation on the temporal component
of the compound action potentials and the unusual behaviour of Aγ fibers. Those have
been discussed in the context of further work.
A estimulação elétrica dos nervos periféricos é uma técnica de neuromodulação que promete tratar várias condições médicas. O progresso nesta área está dependente de uma melhor caracterização do que acontece dentro e fora do nervo, quando um estímulo de corrente é aplicado. O domínio da modelação e simulação tem a capacidade de promover inovação através do desenvolvimento de modelos computacionais e ferramenas de simulação, capazes de gerar e processar dados realístico para extrair informação relevante. Em experiências reais, os elétrodos de registo estão posicionados fora do nervo, medindo o potencial de ação composto. Pelo contrário, o ambiente de simulação NEURON, vastamente usado em neurociência computacional, gera como resultado os potenciais de ação de membrana de cada axónio dentro do nervo. Existe assim uma incompatibilidade entre os resultados. Este trabalho ambiciona resolver este problema, estendendo o ambiente atual de simulação para modelar a ligação entre potential de ação e potencial de ação composto. Utilizando o PyPNS, um simulador em python de nervos periféricos, foi criado um modelo do nervo vago. Várias simulações foram realizadas considerando diferentes tipos de fibras, distribuídas por diversas localizações e grupos e com trajetórias distintas ao longo do nervo. O objetivo era compreender qual a influência destas características no potencial de ação composto. Os resultados das simulações indicaram que, fibras de maior diâmetro e localizadas a uma menor distância dos elétrodos de registo, geram potenciais extracelulares mais intensos. Não foram observadas diferenças temporais entre potenciais causados por fibras do mesmo tipo em diferentes posições. Trajetórias de fibras mais irregulares resultaram em potenciais extracelulares desfasados no tempo. Várias limitações do PyPNS foram identificadas, tal como as implicações da aproximação quase-estática das equações de Maxwell na componente temporal dos potenciais de ação compostos e o comportamento invulgar das fibras Aγ. Estas limitações foram discutidas segundo um contexto de trabalho futuro.
A estimulação elétrica dos nervos periféricos é uma técnica de neuromodulação que promete tratar várias condições médicas. O progresso nesta área está dependente de uma melhor caracterização do que acontece dentro e fora do nervo, quando um estímulo de corrente é aplicado. O domínio da modelação e simulação tem a capacidade de promover inovação através do desenvolvimento de modelos computacionais e ferramenas de simulação, capazes de gerar e processar dados realístico para extrair informação relevante. Em experiências reais, os elétrodos de registo estão posicionados fora do nervo, medindo o potencial de ação composto. Pelo contrário, o ambiente de simulação NEURON, vastamente usado em neurociência computacional, gera como resultado os potenciais de ação de membrana de cada axónio dentro do nervo. Existe assim uma incompatibilidade entre os resultados. Este trabalho ambiciona resolver este problema, estendendo o ambiente atual de simulação para modelar a ligação entre potential de ação e potencial de ação composto. Utilizando o PyPNS, um simulador em python de nervos periféricos, foi criado um modelo do nervo vago. Várias simulações foram realizadas considerando diferentes tipos de fibras, distribuídas por diversas localizações e grupos e com trajetórias distintas ao longo do nervo. O objetivo era compreender qual a influência destas características no potencial de ação composto. Os resultados das simulações indicaram que, fibras de maior diâmetro e localizadas a uma menor distância dos elétrodos de registo, geram potenciais extracelulares mais intensos. Não foram observadas diferenças temporais entre potenciais causados por fibras do mesmo tipo em diferentes posições. Trajetórias de fibras mais irregulares resultaram em potenciais extracelulares desfasados no tempo. Várias limitações do PyPNS foram identificadas, tal como as implicações da aproximação quase-estática das equações de Maxwell na componente temporal dos potenciais de ação compostos e o comportamento invulgar das fibras Aγ. Estas limitações foram discutidas segundo um contexto de trabalho futuro.
Descrição
Palavras-chave
Peripheral nerve stimulation Computational modeling and simulation Peripheral nerves Vagus nerve Nerve fibers Selective stimulation