The influence of stochastic behaviour of ion channels on the signal and information transfer at excitable neuronal membranes

Abstract

Stochastické chování napěťově řízených iontových kanálů způsobuje fluktuace v konduktanci a napětí na neuronálních membránách, čímž přispívá k všudypřítomnému šumu v nervové soustavě. Přestože se tento fenomén vyskytuje i na jiných částech neuronu, zde jsme se soustředili pouze na axon a na způsob, jakým neuronální šum ovlivňuje axonální vstupně-výstupní charakteristiky. Problematika byla analyzována za použití nového výpočetního kompartmentálního modelu, který jsme naprogramovali v prostředí Matlab, a který je založený na matematickém Hodgkin-Huxley formalismu s kanálovým šumem implementovaným pomocí rozšířené metody Markovových řetězců Monte Carlo. Model byl důkladně ověřen k tomu, aby věrně simuloval savčí axon CA3 neuronu. Na základě našich simulací jsme kvantitativně potvrdili dosavadní poznatek, že neuronální šum je výraznější na membránách s nižším počtem Na+ a K+ kanálů, a že výrazně zvyšuje variabilitu doby propagace akčního potenciálu (AP) podél axonu, čímž i snižuje časovou preciznost AP. Simulace analyzující efekt demyelinizace axonu a axonálního průměru korelovala s dřívějšími poznatky zmíněnými v Literatuře. Dále jsme se soustředili na vzorce akčních potenciálů a jak je jejich propagace ovlivněna intervaly mezi nimi (ISI, inter-spike intervals). Zjistili jsme, že AP vypálené s krátkými...

The stochastic behavior of voltage-gated ion channels causes fluctuations of conductances and voltages across neuronal membranes, contributing to the neuronal noise which is ubiquitous in the nervous system. While this phenomenon can be observed also on other parts of the neuron, here we concentrated on the axon and the way the channel noise influences axonal input-output characteristics. This was analysed by working with our newly created computational compartmental model, programmed in Matlab environment, built up using the Hodgkin-Huxley mathematical formalism and channel noise implemented via extended Markov Chain Monte Carlo method. The model was thoroughly verified to simulate plausibly a mammalian axon of CA3 neuron. Based on our simulations, we confirmed quantitatively the findings that the channel noise is the most prominent on membranes with smaller number of Na+ and K+ channels and that it majorly increases the variability of travel times of action potentials (APs) along axons, decreasing thereby the temporal precision of APs. The simulations analysing the effect of axonal demyelination and axonal diameter correlated well with other finding referred in Literature. We further focused on spike pattern and how is its propagation influenced by inter-spike intervals (ISI). We found, that APs fired...