Tactile perception - Perception of tactile distance changes with body site: a neural network modelling study.

La distorsione della percezione della distanza tra due stimoli puntuali applicati sulla superfice della pelle di diverse regioni corporee è conosciuta come Illusione di Weber. Questa illusione è stata osservata, e verificata, in molti esperimenti in cui ai soggetti era chiesto di giudicare la distanza tra due stimoli applicati sulla superficie della pelle di differenti parti corporee. Da tali esperimenti si è dedotto che una stessa distanza tra gli stimoli è giudicata differentemente per diverse regioni corporee. Il concetto secondo cui la distanza sulla pelle è spesso percepita in maniera alterata è ampiamente condiviso, ma i meccanismi neurali che manovrano questa illusione sono, allo stesso tempo, ancora ampiamente sconosciuti. In particolare, non è ancora chiaro come sia interpretata la distanza tra due stimoli puntuali simultanei, e quali aree celebrali siano coinvolte in questa elaborazione. L’illusione di Weber può essere spiegata, in parte, considerando la differenza in termini di densità meccano-recettoriale delle differenti regioni corporee, e l’immagine distorta del nostro corpo che risiede nella Corteccia Primaria Somato-Sensoriale (homunculus). Tuttavia, questi meccanismi sembrano non sufficienti a spiegare il fenomeno osservato: infatti, secondo i risultati derivanti da 100 anni di sperimentazioni, le distorsioni effettive nel giudizio delle distanze sono molto più piccole rispetto alle distorsioni che la Corteccia Primaria suggerisce. In altre parole, l’illusione osservata negli esperimenti tattili è molto più piccola rispetto all’effetto prodotto dalla differente densità recettoriale che affligge le diverse parti del corpo, o dall’estensione corticale. Ciò, ha portato a ipotizzare che la percezione della distanza tattile richieda la presenza di un’ulteriore area celebrale, e di ulteriori meccanismi che operino allo scopo di ridimensionare – almeno parzialmente – le informazioni derivanti dalla corteccia primaria, in modo da mantenere una certa costanza nella percezione della distanza tattile lungo la superfice corporea. E’ stata così proposta la presenza di una sorta di “processo di ridimensionamento”, chiamato “Rescaling Process” che opera per ridurre questa illusione verso una percezione più verosimile. Il verificarsi di questo processo è sostenuto da molti ricercatori in ambito neuro scientifico; in particolare, dal Dr. Matthew Longo, neuro scienziato del Department of Psychological Sciences (Birkbeck University of London), le cui ricerche sulla percezione della distanza tattile e sulla rappresentazione corporea sembrano confermare questa ipotesi. Tuttavia, i meccanismi neurali, e i circuiti che stanno alla base di questo potenziale “Rescaling Process” sono ancora ampiamente sconosciuti. Lo scopo di questa tesi è stato quello di chiarire la possibile organizzazione della rete, e i meccanismi neurali che scatenano l’illusione di Weber e il “Rescaling Process”, usando un modello di rete neurale. La maggior parte del lavoro è stata svolta nel Dipartimento di Scienze Psicologiche della Birkbeck University of London, sotto la supervisione del Dott. M. Longo, il quale ha contribuito principalmente all’interpretazione dei risultati del modello, dando suggerimenti sull’elaborazione dei risultati in modo da ottenere un’informazione più chiara; inoltre egli ha fornito utili direttive per la validazione dei risultati durante l’implementazione di test statistici. Per replicare l’illusione di Weber ed il “Rescaling Proess”, la rete neurale è stata organizzata con due strati principali di neuroni corrispondenti a due differenti aree funzionali corticali: • Primo strato di neuroni (il quale dà il via ad una prima elaborazione degli stimoli esterni): questo strato può essere pensato come parte della Corteccia Primaria Somato-Sensoriale affetta da Magnificazione Corticale (homunculus). • Secondo strato di neuroni (successiva elaborazione delle informazioni provenienti dal primo strato): questo strato può rappresentare un’Area Corticale più elevata coinvolta nell’implementazione del “Rescaling Process”. Le reti neurali sono state costruite includendo connessioni sinaptiche all’interno di ogni strato (Sinapsi Laterali), e connessioni sinaptiche tra i due strati neurali (Sinapsi Feed-Forward), assumendo inoltre che l’attività di ogni neurone dipenda dal suo input attraverso una relazione sigmoidale statica, cosi come da una dinamica del primo ordine. In particolare, usando la struttura appena descritta, sono state implementate due differenti reti neurali, per due differenti regioni corporee (per esempio, Mano e Braccio), caratterizzate da differente risoluzione tattile e differente Magnificazione Corticale, in modo da replicare l’Illusione di Weber ed il “Rescaling Process”. Questi modelli possono aiutare a comprendere il meccanismo dell’illusione di Weber e dare così una possibile spiegazione al “Rescaling Process”. Inoltre, le reti neurali implementate forniscono un valido contributo per la comprensione della strategia adottata dal cervello nell’interpretazione della distanza sulla superficie della pelle. Oltre allo scopo di comprensione, tali modelli potrebbero essere impiegati altresì per formulare predizioni che potranno poi essere verificate in seguito, in vivo, su soggetti reali attraverso esperimenti di percezione tattile. E’ importante sottolineare che i modelli implementati sono da considerarsi prettamente come modelli funzionali e non intendono replicare dettagli fisiologici ed anatomici. I principali risultati ottenuti tramite questi modelli sono la riproduzione del fenomeno della “Weber’s Illusion” per due differenti regioni corporee, Mano e Braccio, come riportato nei tanti articoli riguardanti le illusioni tattili (per esempio “The perception of distance and location for dual tactile pressures” di Barry G. Green). L’illusione di Weber è stata registrata attraverso l’output delle reti neurali, e poi rappresentata graficamente, cercando di spiegare le ragioni di tali risultati.

Tactile Perception - Perception of tactile distance on a single skin surface changes with stimulus orientation: a neuronal network modelling study

L’interazione che abbiamo con l’ambiente che ci circonda dipende sia da diverse tipologie di stimoli esterni che percepiamo (tattili, visivi, acustici, ecc.) sia dalla loro elaborazione per opera del nostro sistema nervoso. A volte però, l’integrazione e l’elaborazione di tali input possono causare effetti d’illusione. Ciò si presenta, ad esempio, nella percezione tattile. Infatti, la percezione di distanze tattili varia al variare della regione corporea considerata. Il concetto che distanze sulla cute siano frequentemente erroneamente percepite, è stato scoperto circa un secolo fa da Weber. In particolare, una determinata distanza fisica, è percepita maggiore su parti del corpo che presentano una più alta densità di meccanocettori rispetto a distanze applicate su parti del corpo con inferiore densità. Oltre a questa illusione, un importante fenomeno osservato in vivo è rappresentato dal fatto che la percezione della distanza tattile dipende dall’orientazione degli stimoli applicati sulla cute. In sostanza, la distanza percepita su una regione cutanea varia al variare dell’orientazione degli stimoli applicati. Recentemente, Longo e Haggard (Longo & Haggard, J.Exp.Psychol. Hum Percept Perform 37: 720-726, 2011), allo scopo di investigare come sia rappresentato il nostro corpo all’interno del nostro cervello, hanno messo a confronto distanze tattili a diverse orientazioni sulla mano deducendo che la distanza fra due stimoli puntuali è percepita maggiore se applicata trasversalmente sulla mano anziché longitudinalmente. Tale illusione è nota con il nome di Illusione Tattile Orientazione-Dipendente e diversi risultati riportati in letteratura dimostrano che tale illusione dipende dalla distanza che intercorre fra i due stimoli puntuali sulla cute. Infatti, Green riporta in un suo articolo (Green, Percpept Pshycophys 31, 315-323, 1982) il fatto che maggiore sia la distanza applicata e maggiore risulterà l’effetto illusivo che si presenta. L’illusione di Weber e l’illusione tattile orientazione-dipendente sono spiegate in letteratura considerando differenze riguardanti la densità di recettori, gli effetti di magnificazione corticale a livello della corteccia primaria somatosensoriale (regioni della corteccia somatosensoriale, di dimensioni differenti, sono adibite a diverse regioni corporee) e differenze nella dimensione e forma dei campi recettivi. Tuttavia tali effetti di illusione risultano molto meno rilevanti rispetto a quelli che ci si aspetta semplicemente considerando i meccanismi fisiologici, elencati in precedenza, che li causano. Ciò suggerisce che l’informazione tattile elaborata a livello della corteccia primaria somatosensoriale, riceva successivi step di elaborazione in aree corticali di più alto livello. Esse agiscono allo scopo di ridurre il divario fra distanza percepita trasversalmente e distanza percepita longitudinalmente, rendendole più simili tra loro. Tale processo assume il nome di “Rescaling Process”. I meccanismi neurali che operano nel cervello allo scopo di garantire Rescaling Process restano ancora largamente sconosciuti. Perciò, lo scopo del mio progetto di tesi è stato quello di realizzare un modello di rete neurale che simulasse gli aspetti riguardanti la percezione tattile, l’illusione orientazione-dipendente e il processo di rescaling avanzando possibili ipotesi circa i meccanismi neurali che concorrono alla loro realizzazione. Il modello computazionale si compone di due diversi layers neurali che processano l’informazione tattile. Uno di questi rappresenta un’area corticale di più basso livello (chiamata Area1) nella quale una prima e distorta rappresentazione tattile è realizzata. Per questo, tale layer potrebbe rappresentare un’area della corteccia primaria somatosensoriale, dove la rappresentazione della distanza tattile è significativamente distorta a causa dell’anisotropia dei campi recettivi e della magnificazione corticale. Il secondo layer (chiamato Area2) rappresenta un’area di più alto livello che riceve le informazioni tattili dal primo e ne riduce la loro distorsione mediante Rescaling Process. Questo layer potrebbe rappresentare aree corticali superiori (ad esempio la corteccia parietale o quella temporale) adibite anch’esse alla percezione di distanze tattili ed implicate nel Rescaling Process. Nel modello, i neuroni in Area1 ricevono informazioni dagli stimoli esterni (applicati sulla cute) inviando quindi informazioni ai neuroni in Area2 mediante sinapsi Feed-forward eccitatorie. Di fatto, neuroni appartenenti ad uno stesso layer comunicano fra loro attraverso sinapsi laterali aventi una forma a cappello Messicano. E’ importante affermare che la rete neurale implementata è principalmente un modello concettuale che non si preme di fornire un’accurata riproduzione delle strutture fisiologiche ed anatomiche. Per questo occorre considerare un livello astratto di implementazione senza specificare un’esatta corrispondenza tra layers nel modello e regioni anatomiche presenti nel cervello. Tuttavia, i meccanismi inclusi nel modello sono biologicamente plausibili. Dunque la rete neurale può essere utile per una migliore comprensione dei molteplici meccanismi agenti nel nostro cervello, allo scopo di elaborare diversi input tattili. Infatti, il modello è in grado di riprodurre diversi risultati riportati negli articoli di Green e Longo & Haggard.

Role of feedback in mammalian vision: a new hypothesis and a computational model

This paper presents a novel hypothesis on the function of massive feedback pathways in mammalian visual systems. We propose that the cortical feature detectors compete not for the right to represent the output at a point, but for exclusive rights to abstract and represent part of the underlying input. Feedback can do this very naturally. A computational model that implements the above idea for the problem of line detection is presented and based on that we suggest a functional role for the thalamo-cortical loop during perception of lines. We show that the model successfully tackles the so called Cross problem. Based on some recent experimental results, we discuss the biological plausibility of our model. We also comment on the relevance of our hypothesis (on the role of feedback) to general sensory information processing and recognition. (C) 1998 Published by Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

Role of BDNF secretion and signaling in the activity-dependent refinement of synaptic connections

Neuronal networks exhibit diverse types of plasticity, including the activity-dependent regulation of synaptic functions and refinement of synaptic connections. In addition, continuous generation of new neurons in the “adult” brain (adult neurogenesis) represents a powerful form of structural plasticity establishing new connections and possibly implementing pre-existing neuronal circuits (Kempermann et al, 2000; Ming and Song, 2005). Neurotrophins, a family of neuronal growth factors, are crucially involved in the modulation of activity-dependent neuronal plasticity. The first evidence for the physiological importance of this role evolved from the observations that the local administration of neurotrophins has dramatic effects on the activity-dependent refinement of synaptic connections in the visual cortex (McAllister et al, 1999; Berardi et al, 2000; Thoenen, 1995). Moreover, the local availability of critical amounts of neurotrophins appears to be relevant for the ability of hippocampal neurons to undergo long-term potentiation (LTP) of the synaptic transmission (Lu, 2004; Aicardi et al, 2004). To achieve a comprehensive understanding of the modulatory role of neurotrophins in integrated neuronal systems, informations on the mechanisms about local neurotrophins synthesis and secretion as well as ditribution of their cognate receptors are of crucial importance. In the first part of this doctoral thesis I have used electrophysiological approaches and real-time imaging tecniques to investigate additional features about the regulation of neurotrophins secretion, namely the capability of the neurotrophin brain-derived neurotrophic factor (BDNF) to undergo synaptic recycling. In cortical and hippocampal slices as well as in dissociated cell cultures, neuronal activity rapidly enhances the neuronal expression and secretion of BDNF which is subsequently taken up by neurons themselves but also by perineuronal astrocytes, through the selective activation of BDNF receptors. Moreover, internalized BDNF becomes part of the releasable source of the neurotrophin, which is promptly recruited for activity-dependent recycling. Thus, we described for the first time that neurons and astrocytes contain an endocytic compartment competent for BDNF recycling, suggesting a specialized form of bidirectional communication between neurons and glia. The mechanism of BDNF recycling is reminiscent of that for neurotransmitters and identifies BDNF as a new modulator implicated in neuro- and glio-transmission. In the second part of this doctoral thesis I addressed the role of BDNF signaling in adult hippocampal neurogenesis. I have generated a transgenic mouse model to specifically investigate the influence of BDNF signaling on the generation, differentiation, survival and connectivity of newborn neurons into the adult hippocampal network. I demonstrated that the survival of newborn neurons critically depends on the activation of the BDNF receptor TrkB. The TrkB-dependent decision regarding life or death in these newborn neurons takes place right at the transition point of their morphological and functional maturation Before newborn neurons start to die, they exhibit a drastic reduction in dendritic complexity and spine density compared to wild-type newborn neurons, indicating that this receptor is required for the connectivity of newborn neurons. Both the failure to become integrated and subsequent dying lead to impaired LTP. Finally, mice lacking a functional TrkB in the restricted population of newborn neurons show behavioral deficits, namely increased anxiety-like behavior. These data suggest that the integration and establishment of proper connections by newly generated neurons into the pre-existing network are relevant features for regulating the emotional state of the animal.

Short-Term Plasticity in a Computational Model of the Tail-Withdrawal Circuit in Aplysia.

The tail-withdrawal circuit of Aplysia provides a useful model system for investigating synaptic dynamics. Sensory neurons within the circuit manifest several forms of synaptic plasticity. Here, we developed a model of the circuit and investigated the ways in which depression (DEP) and potentiation (POT) contributed to information processing. DEP limited the amount of motor neuron activity that could be elicited by the monosynaptic pathway alone. POT within the monosynaptic pathway did not compensate for DEP. There was, however, a synergistic interaction between POT and the polysynaptic pathway. This synergism extended the dynamic range of the network, and the interplay between DEP and POT made the circuit responded preferentially to long-duration, low-frequency inputs.

Short-Term Plasticity in a Computational Model of the Tail-Withdrawal Circuit in Aplysia.

The tail-withdrawal circuit of Aplysia provides a useful model system for investigating synaptic dynamics. Sensory neurons within the circuit manifest several forms of synaptic plasticity. Here, we developed a model of the circuit and investigated the ways in which depression (DEP) and potentiation (POT) contributed to information processing. DEP limited the amount of motor neuron activity that could be elicited by the monosynaptic pathway alone. POT within the monosynaptic pathway did not compensate for DEP. There was, however, a synergistic interaction between POT and the polysynaptic pathway. This synergism extended the dynamic range of the network, and the interplay between DEP and POT made the circuit responded preferentially to long-duration, low-frequency inputs.

Computational model of membrane fission catalyzed by ESCRT-III

ESCRT-III proteins catalyze membrane fission during multi vesicular body biogenesis, budding of some enveloped viruses and cell division. We suggest and analyze a novel mechanism of membrane fission by the mammalian ESCRT-III subunits CHMP2 and CHMP3. We propose that the CHMP2-CHMP3 complexes self-assemble into hemi-spherical dome-like structures within the necks of the initial membrane buds generated by CHMP4 filaments. The dome formation is accompanied by the membrane attachment to the dome surface, which drives narrowing of the membrane neck and accumulation of the elastic stresses leading, ultimately, to the neck fission. Based on the bending elastic model of lipid bilayers, we determine the degree of the membrane attachment to the dome enabling the neck fission and compute the required values of the protein-membrane binding energy. We estimate the feasible values of this energy and predict a high efficiency for the CHMP2-CHMP3 complexes in mediating membrane fission. We support the computational model by electron tomography imaging of CHMP2-CHMP3 assemblies in vitro. We predict a high efficiency for the CHMP2-CHMP3 complexes in mediating membrane fission.

A computational model for BMP movement in sea urchin embryos

Bone morphogen proteins (BMPs) are distributed along a dorsal-ventral (DV) gradient in many developing embryos. The spatial distribution of this signaling ligand is critical for correct DV axis specification. In various species, BMP expression is spatially localized, and BMP gradient formation relies on BMP transport, which in turn requires interactions with the extracellular proteins Short gastrulation/Chordin (Chd) and Twisted gastrulation (Tsg). These binding interactions promote BMP movement and concomitantly inhibit BMP signaling. The protease Tolloid (Tld) cleaves Chd, which releases BMP from the complex and permits it to bind the BMP receptor and signal. In sea urchin embryos, BMP is produced in the ventral ectoderm, but signals in the dorsal ectoderm. The transport of BMP from the ventral ectoderm to the dorsal ectoderm in sea urchin embryos is not understood. Therefore, using information from a series of experiments, we adapt the mathematical model of Mizutani et al. (2005) and embed it as the reaction part of a one-dimensional reaction–diffusion model. We use it to study aspects of this transport process in sea urchin embryos. We demonstrate that the receptor-bound BMP concentration exhibits dorsally centered peaks of the same type as those observed experimentally when the ternary transport complex (Chd-Tsg-BMP) forms relatively quickly and BMP receptor binding is relatively slow. Similarly, dorsally centered peaks are created when the diffusivities of BMP, Chd, and Chd-Tsg are relatively low and that of Chd-Tsg-BMP is relatively high, and the model dynamics also suggest that Tld is a principal regulator of the system. At the end of this paper, we briefly compare the observed dynamics in the sea urchin model to a version that applies to the fly embryo, and we find that the same conditions can account for BMP transport in the two types of embryos only if Tld levels are reduced in sea urchin compared to fly.

Dissociable forms of repetition priming: A computational model

Nondeclarative memory and novelty processing in the brain is an actively studied field of neuroscience, and reducing neural activity with repetition of a stimulus (repetition suppression) is a commonly observed phenomenon. Recent findings of an opposite trend specifically, rising activity for unfamiliar stimuli—question the generality of repetition suppression and stir debate over the underlying neural mechanisms. This letter introduces a theory and computational model that extend existing theories and suggests that both trends are, in principle, the rising and falling parts of an inverted U-shaped dependence of activity with respect to stimulus novelty that may naturally emerge in a neural network with Hebbian learning and lateral inhibition. We further demonstrate that the proposed model is sufficient for the simulation of dissociable forms of repetition priming using real-world stimuli. The results of our simulation also suggest that the novelty of stimuli used in neuroscientific research must be assessed in a particularly cautious way. The potential importance of the inverted-U in stimulus processing and its relationship to the acquisition of knowledge and competencies in humans is also discussed

A simple computational model for predicting .pi.-facial selectivity in reductions of sterically unbiased ketones. Relative importance of electrostatic and orbital interactions

Various factore controlling the preferred facial selectivity in the reductions of a number of sterically unbiased ketones have been evaluated using a semiempirical MO procedure. MNDO optimized geometries do not reveal any significant ground-state distortions which can be correlated with the observed face selectivities. Electrostatic effecta due to an approaching reagent were modeled by placing a test negative charge at a fixed distance from the carbonyl carbon on each of the two faces. A second series of calculations was carried out using the hydride ion as a test nucleophile. The latter calculations effectively include orbital interactions involving the u and u* orbitals of the newly formed bond in the reaction. The computed energy differences with the charge model are generally much larger compared to those with the hydride ion. However, both models lead to predictions which are qualitatively consistent with the experimentally determined facial preferences for most of the systems. Thus, electrostatic interactions between the nucleophile and the substrate seem to effectively determine the face selectivities in these molecules. However, there are a few exceptions in which orbital interactions are found to contribute significantly and occasionally reverse the preference dictated by electrostatic effecta. The remarkable succew of the hydride model calculations, in spite of retaining the unperturbed geometries of the substrates, points to the unimportance of torsional effeds and orbital distortions associated with the pyramidalized carbonyl unit in the transition state in most of the substrates considered. Additional experimental results are reported which provide useful calibration for the present computational approach.

An extended computational model of the circulatory system for designing ventricular assist devices.

An extended computational model of the circulatory system has been developed to predict blood flow in the presence of ventricular assist devices (VADs). A novel VAD, placed in the descending aorta, intended to offload the left ventricle (LV) and augment renal perfusion is being studied. For this application, a better understanding of the global hemodynamic response of the VAD, in essence an electrically driven pump, and the cardiovascular system is necessary. To meet this need, a model has been established as a nonlinear, lumped-parameter electrical analog, and simulated results under different states [healthy, congestive heart failure (CHF), and postinsertion of VAD] are presented. The systemic circulation is separated into five compartments and the descending aorta is composed of three components to accurately yield the system response of each section before and after the insertion of the VAD. Delays in valve closing time and blood inertia in the aorta were introduced to deliver a more realistic model. Pump governing equations and optimization are based on fundamental theories of turbomachines and can serve as a practical initial design point for rotary blood pumps. The model's results closely mimic established parameters for the circulatory system and confirm the feasibility of the intra-aortic VAD concept. This computational model can be linked with models of the pump motor to provide a valuable tool for innovative VAD design.