André Fabio Kohn, Ph.D.
Laboratório de Engenharia Biomédica Escola Politécnica
Universidade de São Paulo (U.S.P.)
[Fapesp, CNPq, Capes]
Modelo computacional do sistema de controle neuromuscular humano
Estudos do sistema de controle neuromuscular humano
1) experimentais: eletromiografia (EMG); cinemática e dinâmica dos movimentos; respostas reflexas a entradas sensoriais, etc
2) teóricos: modelagem e simulação do sistema neuromuscular em diferentes níveis
• Exemplos de sistemas usados em experimentação com humanos no Laboratório de Engenharia Biomédica da EPUSP para o estudo do controle neuromuscular.
TÓPICOS SOBRE CONTROLE POSTURAL
(1) Postura ereta sobre rampas
(2) Fontes de variabilidade no controle postural
(3) O problema de interpretar relações entre variáveis em controle postural
Uma ferramenta para estudos teóricos de controle neuromuscular humano => simulador ReMoto
Rogério R.L. Cisi e A.F. Kohn[Journal of Computational Neuroscience, 25:520-542, 2008].
projetado a partir de conhecimento biológico utiliza a Web (elimina downloads, programação, etc) modela as redes de neurônios da medula espinhal e a ativação de músculos da perna, em função dos comandos descendentes cerebrais.
http://remoto.leb.usp.br
Aplicações
* Entendimento do controle neuromuscular em sujeitos sãos ou com alteração neuromuscular.* Geração de EMG e força para testar algoritmos de processamento de sinais e de reconhecimento de padrões. * e-learning em cursos de Engenharia Biomédica, neurofisiologia clínica, etc
Motoneurônios
Em:
m(t), h(t), n(t) e q(t) obedecem a uma equação diferencial da forma
Alfas e betas aproximados por pulsos retangulares de ~ 0.6 ms (Destexhe, 1997) => variáveis de estados serão funções exponenciais, ou seja, de rápida computação. Esses pulsos retangulares são disparados quando o potencial de membrana atinge um limiar fixo.
Motoneurônios
Critérios para ajustes de parâmetros e validação dos modelos foram baseados em características de motoneurônios reais como:
• Resistência de entrada e constante de tempo de membrana• Amplitude e duração da AHP• Relação f x I• Adaptação
bem como características quando os motoneurônios estão em rede, como p.ex., a distribuição dos intervalos entre disparos.
Dados fisiológicos de gatos e seres humanos
Sinapses
Sinapses com depressão ou com facilitação => valor de T ao disparar um PA pré-sináptico depende do tempo que passou da última ativação sináptica.
Sinapses
Destexhe et al (1994)
r(t) : fração de receptores pós-sinápticos ligados (i.e., canais sinápticos abertos) em relação ao total de receptores
Sinapses
A cada ativação pré-sináptica => gsyn(t)=gmax·r(t), 0≤r(t)≤1
e que resultará em alteração da corrente pós-sináptica:
Valores do potencial de reversão (Esyn ij) definem se a sinapse é excitatória ou inibitória.
Comandos cerebrais descendentes: processos pontuais Poisson
ou com intervalos entre disparos (ISI) Gaussianos
Potenciais de unidades motoras (MUAPs)
Funções Hermite-Rodriguez com filtragem passa-banda:
Atenuação de amplitude de MUAP e alargamento de MUAP com aumento da distância entre eletrodo e unidade motora (Fuglevand et al, 1992, Hermens et al, 1992)
Abalos (“twitch”) de unidades motoras
Resposta ao impulso de um sistema de segunda ordem criticamente amortecido
• Implementação: filtro digital.• Saturação de força de uma unidade motora feita por limiar.• Inclinação da relação força x frequência aproximadamente
8% / Hz para unidade tipo S, que está de acordo com dados de gatos e humanos.
Estímulo a um motoneurônio: degrau de corrente injetado no soma => disparos periódicos
Impossível de obter em humanos, mas possível no simulador. Em humanos, pode-sa captar os MUAPs de algumas
unidades motoras por meio do eletromiograma de agulha ou de superfície
Somação de abalos de unidade motora disparando a aprox. 13/s, como na figura anterior => força atingindo um platô
Motoneurônios em rede e os intervalos entre disparos de potenciais de ação
Exemplo: histogramas de intervalos entre disparos de (a) MN1 (b) e MN91 de músculo TA simulado em ReMoto
Exemplos obtidos dehumanos (Person e Kudina, 72) => formatos são
semelhantes ao simulado
Estímulos a 100 MNs que ativam um dado músculo: uma rampa de corrente injetada nos corpos celulares
até cerca de 450 ms houve recrutamento
de novas unidades
motoras e, depois,
somente aumentos nas frequências de
disparos
O percentual de conectividade das vias descendentes pode ser selecionado. Exemplo mostra 10% e 70% para 2 axônios:
10% de conectividade pool de MNs do sóleus, com 900 MNs, ativação descendente com 100 processos Poisson independentes (ISI médio 1 ms)
70% conectividade pool de MNs do sóleus, com 900 MNs, ativação descendente com 100 processos independent com ISI Gaussianos com média 10 ms e std 0.1 ms e com
ReMoto: modulação senoidal da intensidade da ativação descendente (à esquerda), força muscular & instantes de disparos
de todos os MNs (à direita). Força exercida é rítmica.
Não há dados experimentais
ReMoto: padrão de interferência do EMG e os instantes de disparos de cada uma das (> 750) unidades motoras
Onda M e reflexo H para estudos clínicos: utilidade em estudar via reflexa que passa pela medula espinhal
ReMoto: onda M e reflexo H Onda M e reflexo H de sujeito normal, obtidos no LEB, EPUSP por
Eugênia C.T. de Mattos
Benchmark
Cada estação servidora: 2 Xeon 3.0 GHz dual core, 64 bit CPUs, 4 Gb RAM.
Simulação de 1 s de tempo neural com todos os neurônios (~ 6000 neurônios e 2.400.000 sinapses) ativados pelas vias
descendentes e por estimulação nervosa => ~13 min de tempo de computação
Simulações mais “normais” levam bem menos tempo de computação
AplicaçõesPesquisa e Diagnóstico
Medula espinhalPatologias neurológicasNeurofisiologia clínicaDistúrbios neuromuscularesNeurociência teórica (neurônio isolado ou rede neuronal)Geração de EMG e força para testar algoritmos de processamento de
sinais e de reconhecimento de padrões.
Ensino (e-learning) e Treinamento
Engenharia BiomédicaNeurociênciaNeurofisiologia clínica
Melhorias
Modelos dos elementos podem ser tornados ainda mais realistas.
Novos elementos podem ser adicionados, como modelos de fusos neuromusculares e órgãos tendinosos de Golgi, interneurônios distintos, biomecânica da perna e pé de ser humano, etc
Simulador pode ser paralelizado para diminuir o seu tempo de simulação.
Simuladores do sistema neuromuscular já existentes
Foram, em geral, feitos para uso de um único grupo de pesquisa. Bashor (1998) fez um baseado em rotinas em Fortran que tem sido adaptado por outros grupos.
Outra classe de programas serve para simular EMG e força (Fuglevand et al, 1993) impondo estatísticas de disparos de unidades motoras (portanto, não representam a dinâmica neuronal).
Todos requerem programação, não são utilizáveis pela Web e não são interativos.
• Obrigado aos Organizadores e aos coordenadores do Comitê Científico pelo convite.
• Agradeço pela atenção e fico à disposição para perguntas.
• http://remoto.leb.usp.br
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