Esta pagina permite simular el "current pach clamp" o "clampeo de corriente" o "abrazadera de corriente"
para una celula (neurona) completa. El modelo matemático utilizado en este simulador se
basa en el modelo Fitzhugh-Nagumo, que a su vez encuentra
sus raíces en el modelo de Hodgkin-Huxley. El modelo de Hodgkin-Huxley fue desarrollado
por Alan Lloyd Hodgkin y Andrew Huxley en la decada de 1950 , y se basó,
en sus investigaciones en el axon gigante de calamar, que les valieron
el premio Noblel en fisiologia y medicina en 1963.
El "clamp de corriente" o "clampaje de corriente" o "clampeo de corriente" es una técnica
fundamental en la investigación
neurofisiológica que permite mantener constante la corriente que fluye a través de una
célula mientras se registra el cambio resultante en el potencial de membrana. Esta técnica es
útil para investigar cómo los cambios en la corriente iónica afectan la actividad eléctrica de las
células nerviosas.
En el clamp de corriente, se ajusta una corriente
externa para mantener constante el flujo de iones a través de los
canales iónicos de la membrana celular. Esto permite a los investigadores
analizar cómo la célula responde a la manipulación de la corriente iónica.
Al mantener constante la corriente, se puede observar cómo el potencial de membrana cambia
en respuesta a esa corriente constante, lo que proporciona información valiosa sobre la excitabilidad
y la función celular.
A este respecto, el modelo de FitzHugh-Nagumo (FN) es una representación básica de un sistema excitador,
como una neurona. Recibe su nombre de Richard FitzHugh, quien ideó el modelo teórico en 1961,
y de J. Nagumo y otros,
que crearon un circuito electrónico equivalente. El modelo FN se puede entender como un ejemplo de un oscilador excitador.
Si la estimulación externa (Iext) supera un umbral específico,
el sistema mostrará un comportamiento característico en su espacio de fases, tras lo cual las variables
"v" y "w" regresarán a sus valores en reposo. Este patrón se observa en neuronas
cuando se las estimula con una corriente externa.
El modelo de Fitzhugh-Nagumo ilustra este proceso en condiciones ideales de
laboratorio, asumiendo que todas las dendritas receptoras almacenan el mismo potencial.
Además, se considera que la neurona se activa únicamente debido a la presencia de un potencial
externo considerablemente alto, lo que provoca una alteración en el potencial de membrana neuronal.
Esta alteración se define por un sistema no lineal de ecuaciones diferenciales.
Se generan dos gráficos por separado. El primero ilustra la corriente externa aplicada en microamperios por centímetro cuadrado (µA/cm²) en función del tiempo, mientras que el segundo representa la variación del voltaje de la membrana en miliVoltios(Mv) en función del tiempo, acorde al modelo de Fitzhugh-Nagumo
Estos gráficos cuentan con funcionalidades interactivas en su versión para computadoras.
Es posible aplicar zoom y desplazarse tanto horizontal como verticalmente. Además,
es posible ajustar el tamaño de los gráficos utilizando los controles correspondientes.
En ambas versiones, ya sea para computadoras o teléfonos, se permite ocultar y mostrar las leyendas, y
al hacer clic en cada leyenda es posible ocultar de forma individual cada una de ellas.
Ingresá la intensidad deseada para la corriente externa, indica el momento en el cual deseas que ocurra el estímulo, establece la duración del mismo y, si deseas aplicar un segundo estímulo, selecciona la intensidad, el instante de inicio y la duración del segundo estímulo. Ten en cuenta que existen valores máximos y mínimos para cada uno de estos parámetros. Si no deseas aplicar un segundo estímulo, simplemente déjalo en blanco y pulsa el botón 'Estimular' con los valores del primer estímulo configurados.
Los datos y gráficos estarán disponibles para su descarga en una hoja de cálculo al hacer clic en el botón "Descargar Datos y Gráficos en Excel".
Los números decimales deben ingresarse con un punto y no una coma. Ejemplo: "0.5" y no "0,5".
Si alguno de los campos que son imprescindibles para la simulación se deja en blanco,
la simulación procederá asumiendo que se ha ingresado
un valor de cero (0) o la cantidad mínima requerida para ese campo.
En caso de ingresar
un valor por debajo del límite mínimo permitido, la simulación se efectuará considerando
el valor mínimo permitido. Si ingresas un valor que excede el límite máximo permitido, la
simulación se ejecutará con el valor máximo permitido para el campo en cuestión.
Los valores mínimos y máximos establecidos para el comienzo y la duración de cada estímulo se aplican
bajo la premisa de que el valor de la corriente es distinto de cero (0). En caso de que la corriente
sea igual a cero, el valor mínimo se ajustará automáticamente a cero (0).
En cualquier caso donde el valor utilizado para
la simulacion no sea
el ingresado por el usuario, se avisara resaltando en amarillo el cuadro de ingreso del valor.
Si deseas modificar los parámetros de las ecuaciones del modelo de Fitzhuhg-Nagumo,
puedes acceder a la sección Versión Avanzada.
FitzHugh y de manera independiente Nagumo, Arimoto y Yoshizawa simplificaron el modelo de Hodgkin-Huxley, presentando un modelo bidimensional más manejable desde el punto de vista analítico. La idea clave es la diferenciación en las escalas de tiempo entre las variables, al considerar una variable que cambia rápidamente y otra que lo hace de manera más lenta. Mediante simulaciones, se pudo observar que el tiempo característico de activación del canal de sodio es mucho más rápido en comparación con las otras ecuaciones, lo que permite tratar "m" como una constante y eliminar esa variable. También se notó que "h+n" ≈ 0.8, lo que significa que es esencialmente una constante durante el potencial de acción, lo que permite eliminar otra ecuación. Esto resulta en el modelo de FitzHugh y que posteriormente fue representado con circuitos eléctricos por Nagumo. Las Ecuaciones del modelo son:
Donde.
v: Esta variable representa el potencial de membrana de la neurona.
Es la magnitud eléctrica que refleja el estado de excitación de la neurona.
w: Esta variable actúa como una variable de recuperación o relajación que
controla cómo cambia el potencial de membrana "v" a lo largo del tiempo.
v˙y ˙w˙representan las tasas de cambio de las variables "v" y "w" respectivamente con respecto al tiempo.
extI ext es la corriente externa aplicada a la neurona. Es el estímulo eléctrico que modifica el potencial de membrana.
τ es un parámetro de tiempo que controla la velocidad de relajación de la variable "w".
"a" y "b" son parámetros que determinan cómo la variable "w" afecta a la variable "v".
Las ecuaciones describen cómo las variables "v" y "w" cambian con el tiempo. La primera ecuación (para ˙v˙)
muestra cómo el potencial de membrana "v" es influenciado por la auto-interacción no lineal (3/3v 3/3),
la variable de recuperación "w" y la corriente externa extI
ext. La segunda ecuación (para ˙w˙) describe cómo la variable de recuperación "w"
se ajusta en función del potencial de membrana "v", con un término "a" que representa una constante y
un término "-bw" que indica cómo la variable "w" se reduce en función de sí misma y de "v".
Este modelo es una simplificación que permite estudiar cómo las interacciones entre las variables "v" y "w"
generan comportamientos de excitación y relajación en las neuronas. A medida que se ajustan los valores de los parámetros "a", "b", y extI
ext, el modelo puede exhibir patrones de actividad similares a los observados en las neuronas reales cuando se estimulan con corrientes externas.