Modellierung, Analyse und Berechnung der zerebrovaskularen Regulationsmechanismen

In dieser Arbeit wird sowohl ein mathematisches Modell der zerebralen Hämodynamik des Menschen als auch der Ratte entwickelt, um ein besseres Verständnis der zerebralen Perfusion nach einem Schädel-Hirn-Trauma zu erlangen. Die Modelle sind in der Lage, die Regulationsmechanismen, die auf die kleinen zerebralen Arterien und Arteriolen wirken, die Autoregulation, die CO2 und NO Reaktivität zu simulieren und somit den Blutfluß im Gehirn dynamisch anzupassen. Weiterhin wurde spezielles Interesse auf die Ausschüttung von Katecholaminen während sympathischer Stimulation und deren Effekt auf die Herzrate, das Herzzeitvolumen und den Blutdruck gelegt. Es können also sowohl schwere Schädel-Hirn-Verletzungen des Menschen als auch der Ratte in einer sehr realistischen Art und Weise beschrieben werden. Beide Modelle sind auf Bifurkationen untersucht worden und einige interessante Resultate und Unterschiede wurden entdeckt. Im Fall des Modells Mensch existieren Hopfpunkte. Die an diesen Punkten entstehenden periodischen Lösungen sind klinisch als Lundbergsche A-Wellen oder Plateauwellen bekannt. Die Analyse des Modells Mensch hat gezeigt, daß ein vasodilatorischer Stimulus notwendig ist, um das Entstehen von Plateauwellen, deren Ursache bisher noch nicht geklärt war, hervorzurufen. Im Gegensatz dazu existieren keine Hopfpunkte innerhalb des Rattenmodells, d.h. es existieren dort keine Plateauwellen mit kritisch hohen Druckspitzen. Vom physiologischen Standpunkt aus führt uns dieses Resultat zu der Annahme, daß das hier aufgestellte System Ratte stabiler ist als das System Mensch. Weiterhin stellt sich aufgrund der Ergebnisse der Analysen beider Systeme die Frage, inwieweit ein Rattenmodell im Allgemeinen dazu geeignet ist, Vorhersagen über das Verhalten des Menschen in einer gegebenen klinischen Situation zu treffen

26th Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS*2017): Part 3 - Meeting Abstracts - Antwerp, Belgium. 15–20 July 2017

This work was produced as part of the activities of FAPESP Research,\ud Disseminations and Innovation Center for Neuromathematics (grant\ud 2013/07699-0, S. Paulo Research Foundation). NLK is supported by a\ud FAPESP postdoctoral fellowship (grant 2016/03855-5). ACR is partially\ud supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)

Modelling human choices: MADeM and decision‑making

Research supported by FAPESP 2015/50122-0 and DFG-GRTK 1740/2. RP and AR are also part of the Research, Innovation and Dissemination Center for Neuromathematics FAPESP grant (2013/07699-0). RP is supported by a FAPESP scholarship (2013/25667-8). ACR is partially supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)

Intra- and intersegmental neural network architectures determining rhythmic motor activity in insect locomotion

The coordinated movement of the extremities of an animal during locomotion is achieved by the interaction between groups of neurons called central pattern generators (CPGs). In the absence of any sensory input this network creates a stable rhythmic motor activity that is essential for a successful coordination between limbs. Studying the structure and the interaction between different parts of the CPG network is therefore of particular interest. This work is motivated by recent experimental results reported by Mantziaris et al. (2017) By chemically activating both isolated and interconnected deafferented tho- racic segments (ganglia) of the stick insect Mantziaris et al. (2017) analyzed the in- teractions between contralateral networks that drive the levator-depressor muscle pairs, which are responsible for the upward-downward movement of the legs. The results of the experimental analysis showed that intrasegmental phase relations differ between isolated segments. In particular, in isolated segments where the control networks of the middle and hind legs reside, i.e. in the meso- and metathoracic ganglia, the phase relations between activities of the contralateral depressor motoneurons were in-phase and anti-phase, respectively. Moreover, the phase relations switched to in-phase and stabilized when the ganglia were interconnected. Using the phase reduction of an intersegmental network model of stick insect locomotion presented in our previous work (Yeldesbay et al. (2017) [22]), we built a reduced model of the intra- and intersegmental network controlling levator-depressor activity in the meso-and metathoracic ganglia. By examining the intra- and intersegmental phase differences in the model we identified the properties of the network couplings that replicate the results observed in the experiments. We applied the theoretical analysis to escape type CPGs and revealed a set of possible contra- and ipsilateral synaptic connections. Finally, we defined general features of the couplings between CPGs of any type that maintain the phase relations observed in the experiments. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved