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Modeling of single cell and network phenomena of the nervous system : ion dynamics during epileptic oscillations and inverse stochastic resonance / Modélisation de la cellule et des phénomènes de réseaux dans le système nerveux : dynamique des ions au cours des oscillations d'épilepsie et résonance stochastique inverseBuchin, Anatoly 30 November 2015 (has links)
Dans cette thèse nous avons utilisé des méthodes de systèmes dynamiques et des simulations numériques pour étudier les mécanismes d'oscillations d'épilepsie associés à des concentrations d’ions dynamiques et au comportement bimodal des cellules Purkinje du cervelet. Le propos général de ce travail est l'interaction entre les propriétés intrinsèques des neurones simple et la structure d'entrée synaptique contrôlant l'excitabilité neuronale. Dans la première partie de la thèse nous avons développé un modèle de transition de crise épileptique dans le lobe temporal du cerveau. Plus précisément nous nous sommes concentrés sur le rôle du cotransporteur KCC2, qui est responsable de la maintenance du potassium extracellulaire et du chlorure intracellulaire dans les neurones. Des données expérimentales récentes ont montré que cette molécule est absente dans un groupe significatif de cellules pyramidales dans le tissue neuronal de patients épileptiques suggérant son rôle épileptogène. Nous avons trouvé que l'addition d’une quantité critique de cellules pyramidale KCC2 déficient au réseau de subiculum, avec une connectivité réaliste, peut provoquer la génération d’oscillations pathologiques, similaire aux oscillations enregistrées dans des tranches de cerveau épileptogène humaines. Dans la seconde partie de la thèse, nous avons étudié le rôle du bruit synaptique dans les cellules de Purkinje. Nous avons étudié l'effet de l'inhibition de la génération du potentiel d’action provoquée par injection de courant de bruit, un phénomène connu comme résonance stochastique inverse (RSI). Cet effet a déjà été trouvé dans des modèles neuronaux, et nous avons fournis sa première validation expérimentale. Nous avons trouvé que les cellules de Purkinje dans des tranches de cerveau peuvent être efficacement inhibées par des injectionsde bruit de courant. Cet effet est bien reproduit par le modèle phénoménologique adapté pour différentes cellules. En utilisant des méthodes de la théorie de l'information, nous avons montré que RSI prend en charge une transmission efficace de l'information des cellules de Purkinje simples suggérant son rôle pour les calculs du cervelet. / In this thesis we used dynamical systems methods and numericalsimulations to study the mechanisms of epileptic oscillations associated with ionconcentration changes and cerebellar Purkinje cell bimodal behavior. The general issue in this work is the interplay between single neuron intrinsicproperties and synaptic input structure controlling the neuronal excitability. In the first part of this thesis we focused on the role of the cellular intrinsicproperties, their control over the cellular excitability and their response to thesynaptic inputs. Specifically we asked the question how the cellular changes ininhibitory synaptic function might lead to the pathological neural activity. We developed a model of seizure initiation in temporal lobe epilepsy. Specifically we focused on the role of KCC2 cotransporter that is responsible for maintaining the baseline extracellular potassium and intracellular chloride levels in neurons. Recent experimental data has shown that this cotransporter is absent in the significant group of pyramidal cells in epileptic patients suggesting its epileptogenic role. We found that addition of the critical amount of KCC2-deficient pyramidal cells to the realistic subiculum network can switch the neural activity from normal to epileptic oscillations qualitatively reproducing the activity recorded in human epileptogenic brain slices. In the second part of this thesis we studied how synaptic noise might control the Purkinje cell excitability. We investigated the effect of spike inhibition caused by noise current injection, so-called inverse stochastic resonance (ISR). This effect has been previously found in single neuron models while we provided its first experimental evidence. We found that Purkinje cells in brain slices could be efficiently inhibited by current noise injections. This effect is well reproduced by the phenomenological model fitted for different cells. Using methods of information theory we showed that ISR supports an efficient information transmission of single Purkinje cells suggesting its role for cerebellar computations.
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