Ce mémoire présente une nouvelle approche pour la réalisation de modèles biophysiques de neurone. Dans un premier temps, nous avons développé un modèle électrique compartimental selon le formalisme de Hodgkin-Huxley avec le logiciel NEURON. En second lieu, nous avons procédé à la réalisation de la modélisation biochimique avec des systèmes d’équations différentielles représentant des réactions d’action de masse et des réactions enzymatiques. La modélisation biochimique se fait tant dans un modèle par compartiments avec des équations différentielles ordinaires que dans un modèle spatial avec des équations différentielles partielles. VCell nous a permis de réaliser ce type de modélisation. Le modèle hybride développé présente deux points de jonction entre les formalismes des modèles électrique et biochimique pris indépendemment. Au premier point de jonction, les courants calciques calculés avec les équations de type Hodgkin-Huxley sont convertis en concentration d’ions de calcium. Ce calcium est un messager secondaire pour de nombreuses voies de signalisation cellulaire. Une élévation de la concentration de calcium modifie la dynamique des réactions biochimiques. Le deuxième point de jonction est l’impact de l’activité de kinases sur les propriétés électriques de canaux ioniques. Par la phosphorylation, certaines kinases viennent moduler la réponse électrique du neurone. En intégrant tous ces effets biophysiques et biochimiques dans une même méthodologie de modélisation, nous pouvons modéliser des processus cellulaires complexes dans les neurones. Le cross-talk synaptique est un phénomène physiologique observé, qui consiste en une augmentation de l’excitabilité membranaire suite à l’interaction entre les signaux électrique et biochimique et une communication entre les épines dendritiques du neurone. Cette interaction représente un excellent cas d’étude pour développer et valider notre méthodologie. Cette méthodologie porte sur l’interaction entre le calcium, la MAPK et les canaux KV4.2. Le calcium vient activer la MAPK par l’intermédiaire de différentes molécules. La MAPK vient ensuite phosphoryler les canaux KV4.2 qui sont possiblement responsables d’une augmentation observée de l’excitabilité membranaire. / This master’s thesis presents a new modeling technique for biophysical models of individual neurons that integrates their electrical and biochemical behaviors. First of all, we developped an electrical compartmental model. This model is based on the Hodgkin-Huxley formalism and developped in NEURON, a modeling software tool for neuroscience. Then, we developped a biochemical model. This second model is a system of differential equations based on mass action reations and enzymatic reactions. We implemented two versions of this model, one as a compartmental model with ordinary differential equations (ODE) and the other as a spatial model with partial differential equations (PDE). We used the software tool VCell for the biochemical modeling. The hybrid model combining the electrical and biochemical behaviors has two connection points between the electrical and biochemical models. At the first junction, the calcium curents calculated by the Hodgkin-Huxley equations are converted into a concentration of calcium ions. This calcium is a secondary messenger for numerous cellular signaling pathways and a rise of the calcium concentration modifies the biochemical reaction dynamic. The second junction is the kinases activity on the ionic channel electrical properties. Through phosphorylation, the kinases modulate the electrical response of the neuron. By integrating all these biophysical and biochemical effects in the same methodology, we can build a complex cellular process models. The synaptic crosstalk is a physiological event which leads to a local increase of the membrane excitability that is due to the interaction between electrical and biochemical signals. This interaction represents an excellent case study for the development and the validation of our methodology. Our model includes the regulation of calcium, MAPK the channel KV4.2.

Détection précoce de crises<p>d’épilepsie à l’aide d’une<p>modélisation du comportement<p>oscillatoire neuronal / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished