Untersuchung des immunogenen Potentials von Dense Bodies des Humanen Cytomegalovirus (HCMV) als Grundlage für die Entwicklung einer neuartigen HCMV-Vakzine

ZusammenfassungDas Humane Cytomegalovirus (HCMV) ist ein Erreger von erheblicher klinischer Bedeutung. Eine HCMV-Vakzine ist bislang nicht verfügbar. Immunität ist nur durch eine Kombination effizienter humoraler und zellulärer Effektormechanismen zu vermitteln. Inhalt der Arbeit war es zu untersuchen, ob defekte virale Partikel, sog. Dense Bodies (DB) eine derartige Immunantwort gegen HCMV induzieren können. Die Immunisierung mit DB induzierte im Mausmodell die Bildung HCMV-neutralisierender Antikörper, die über ein Jahr hinweg im Serum der Tiere nachweisbar blieben. Die Spiegel an neutralisierenden Antikörpern waren mit Titern vergleichbar, die nach einer durchlaufenen, natürlichen HCMV-Infektion in menschlichen Seren gemessen wurden. Obwohl DB ein Totantigen darstellen und keine de novo-Synthese von viralen Proteinen vermitteln, stimulierten sie zudem eine deutliche HCMV-spezifische, zytotoxische T-Zell-Antwort (CTL-Antwort). Die Analyse der T-Helferzell-Antwort ergab, dass die Applikation von DB eine Th1-artige Immunantwort auslöste, die die Kontrolle einer Virusinfektion unterstützt. DB des HCMV sind folglich geeignet, sowohl humorale als auch zelluläre Immuneffektormechanismen effizient zu induzieren. Sie erwiesen sich als ein wirksames Antigentransportsystem, das als vielversprechende Grundlage für die Entwicklung einer rekombinanten HCMV-Vakzine dienen kann. Um die Immunogenität der DB für die Anwendung am Menschen weiter zu optimieren, müssen sie um zusätzliche Epitope ergänzt werden. Derartige rekombinante DB können nur durch Konstruktion mutanter HCMV-Genome generiert werden. Daher wurden im Rahmen dieser Arbeit zwei Genombereiche des HCMV dahingehend charakterisiert, ob sie zur Insertion von Fremdsequenzen geeignet sind. Der Leserahmen UL32, der für das Phosphoprotein pp150 kodiert, erwies sich als essentiell. Mit der IE4-Region hingegen konnte ein 5 kB langes Genomfragment identifiziert werden, das aus dem Genom deletiert und gegen zusätzliche antigene Determinanten ausgetauscht werden kann. Zusammenfassend eröffnen die vorgestellten Ergebnisse neue Möglichkeiten zur Entwicklung eines wirksamen Impfstoffes gegen HCMV.

Physiologische Untersuchungen an der Stäbchenbahn der Nagerretina

AII Amakrinzellen sind Interneurone in der Retina und ein wichtiges Element der Stäbchenbahn von Säugetieren. Bei ihren Antworten auf Lichtreize generieren sie Aktionspotentiale, obwohl die ihnen vor- und nachgeschalteten Bipolarzellen graduierte Membranpotentiale aufweisen. Um die Verarbeitung der Lichtsignale in der Stäbchenbahn der Säuger besser zu verstehen wurden in der vorliegenden Arbeit Membranströme von AII Amakrinzellen und Veränderungen der intrazellulären Kalziumkonzentration mittels Indikatorfarbstoffe bei Mäusen simultan gemessen.Die spannungsabhängigen Kalziumkanäle waren durch eine negative Aktivierungsschwelle und eine sehr langsame Inaktivierung gekennzeichnet¸ ausserdem wurden sie von Dihydropyridinen (Agonisten und Antagonisten) moduliert. Sie fanden sich vor allem auf den keulenförmigen Fortsätzen von AII Amakrinzellen. Lokale Applikationen von Glutamat, AMPA oder Kainat lösten einwärtsgerichtete Ströme aus. Diese Ströme gingen einher mit einer Erhöhung der Fluoreszenz und zwar vor allem in den distalen Dendriten. NMDA löste keine Veränderung der Kalziumkonzentration aus und nur in wenigen Fällen Ströme (7 von 23).Diese Befunde deuten darauf hin, dass es sich bei den ionotropen Glutamat-Rezeptoren auf AII Amakrinzellen um solche vom AMPA Typ handelt. Diese befinden sich, sofern sie kalziumpermeabel sind (oder durch andere Mechanismen zu einer Erhöhung der [Ca2+]i führen) auf den distalen Dendriten nahe der Ganglienzellschicht.

Mathematical Modeling to Investigate Antiarrhythmic Drug Side Effects: Rate-Dependence Role in Ionic Currents and Action Potentials Shape in the O’Hara Model

Sudden cardiac death due to ventricular arrhythmia is one of the leading causes of mortality in the world. In the last decades, it has proven that anti-arrhythmic drugs, which prolong the refractory period by means of prolongation of the cardiac action potential duration (APD), play a good role in preventing of relevant human arrhythmias. However, it has long been observed that the “class III antiarrhythmic effect” diminish at faster heart rates and that this phenomenon represent a big weakness, since it is the precise situation when arrhythmias are most prone to occur. It is well known that mathematical modeling is a useful tool for investigating cardiac cell behavior. In the last 60 years, a multitude of cardiac models has been created; from the pioneering work of Hodgkin and Huxley (1952), who first described the ionic currents of the squid giant axon quantitatively, mathematical modeling has made great strides. The O’Hara model, that I employed in this research work, is one of the modern computational models of ventricular myocyte, a new generation began in 1991 with ventricular cell model by Noble et al. Successful of these models is that you can generate novel predictions, suggest experiments and provide a quantitative understanding of underlying mechanism. Obviously, the drawback is that they remain simple models, they don’t represent the real system. The overall goal of this research is to give an additional tool, through mathematical modeling, to understand the behavior of the main ionic currents involved during the action potential (AP), especially underlining the differences between slower and faster heart rates. In particular to evaluate the rate-dependence role on the action potential duration, to implement a new method for interpreting ionic currents behavior after a perturbation effect and to verify the validity of the work proposed by Antonio Zaza using an injected current as a perturbing effect.

Comparison of model potentials for molecular dynamics simulation of crystalline silica

Simulationen von SiO2 mit dem von van Beest, Kramer und vanSanten (BKS) entwickelten Paarpotenzial erzeugen vielezufriedenstellende Ergebnisse, aber auch charakteristischeSchwachstellen. In dieser Arbeit wird das BKS-Potenzial mitzwei kürzlich vorgeschlagenen Potenzialen verglichen, dieeffektiv Mehrteilchen-Wechselwirkungen beinhalten. Der ersteAnsatz erlaubt dazu fluktuierende Ladungen, der zweiteinduzierbare Polarisierungen auf den Sauerstoffatomen. Die untersuchten Schwachstellen des BKS Potenzialsbeinhalten das Verhältnis der zwei Gitterkonstanten a und cim Quarzübergang, das von BKS falsch beschrieben wird.Cristobalit und Tridymit erscheinen instabil mit BKS.Weiterhin zeigt die BKS-Zustandsdichte charakteristischeAbweichungen von der wahren Zustandsdichte. DerÜbergangsdruck für den Stishovit I-II Übergang wird deutlichüberschätzt. Das Fluktuierende-Ladungs-Modell verbesserteinige der genannten Punkte, reproduziert aber viele andereEigenschaften schlechter als BKS. DasFluktierende-Dipol-Modell dagegen behebt alle genanntenArtefakte. Zusätzlich wird der druckinduzierte Phasenübergang imalpha-Quarz untersucht. Alle Potentiale finden die selbeStruktur für Quarz II. Bei anschliessender Dekompressionerzeugt BKS eine weitere Phase, während die beiden anderenPotentiale wieder zum alpha-Quarz zurückkehren. Weiterhinwerden zwei Methoden entwickelt, um die piezoelektrischenKonstanten bei konstantem Druck zu bestimmen. Die Ergebnissegeben Hinweise auf eine möglicherweisenicht-elektrostatische Natur der Polarisierungen imFluktuierende-Dipole-Modell. Mit dieser Interpretation scheint das Fluktuierende-DipolPotential alle verfügbaren experimentellen Daten am bestenvon allen drei untersuchten Ansätzen zu reproduzieren.

Intrazelluläre Lokalisation und synaptische Ausschüttung der Neurotrophine in hippokampalen Neuronen und die Bedeutung von BDNF bei hippokampaler synaptischer Plastizität

Die Mitglieder der Neurotrophin-Familie (NGF, BDNF, NT-3 und NT-4) sind sekretierte Neuropeptide, die eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung von Nervenzellen und bei der Modulation der synaptischen Transmission spielen. Wenngleich eine aktivitätsabhängige Sekretion von BDNF bereits gezeigt werden konnte, wurden die subzelluläre Expression und die Ausschüttung der anderen Neurotrophine bislang nur unzureichend charakterisiert. Um die Expression und die Ausschüttung aller Neurotrophine unter identischen Bedingungen untersuchen zu können, wurde in der vorliegenden Arbeit das Expressionsmuster und die synaptische Ausschüttung GFP-markierter Neurotrophine in dissoziierten hippokampalen Neuronen mit Hilfe der konfokalen Fluoreszenz-Videomikroskopie zeitaufgelöst untersucht. Zwei Phänotypen konnten unterschieden werden: der distale vesikuläre Expressionstyp mit Neurotrophin-beinhaltenden Vesikeln in distalen Neuriten, und der proximale Expressionstyp mit einer diffusen Neurotrophin-Verteilung in den Neuriten und Neurotrophin-beinhaltenden Vesikeln im Soma des Neurons und in den proximalen Dendriten. Der distale vesikuläre Phänotyp entsprach einer Verteilung des entsprechenden Neurotrophins in die sekretorischen Granula des aktivitätsabhängigen Sekretionsweges, während der proximale Phänotyp den Transport eines Neurotrophins in den konstitutiven Sekretionsweg widerspiegelte. Alle Neurotrophine erreichten in hippokampalen Neuronen prinzipiell beide Sekretionswege. Jedoch gelangten BDNF und NT-3 mit einer größeren Effizienz in den regulierten Sekretionsweg als NT-4 und NGF (BDNF: in 98% aller Zellen, NT-3: 85%, NT-4: 23% und NGF: 46%). Neurotrophine besitzen, wie es für sekretorische Peptide üblich ist, eine Vorläufersequenz, die während der Reifung des Proteins proteolytisch abgespalten wird. Die Fusion dieser Präpro-Sequenz von BDNF mit der Sequenz des maturen NT-4 bewirkte einen effizienteren Transport von NT-4 in die sekretorischen Granula des regulierten Sekretionsweges, und zeigte die große Bedeutung der Präpro-Sequenz für das zelluläre Verteilungsmuster von Neurotrophinen. In Neuronen, in denen die Neurotrophine in den regulierten Sekretionsweg transportiert wurden, konnte eine aktivitätsabhängige Sekretion der Neurotrophine an postsynaptische Strukturen glutamaterger Synapsen beobachtet werden. Die aktivitätsabhängige postsynaptische Ausschüttung der Neurotrophine zeigte eine Heterogenität in der Kinetik der Sekretion (exponentieller Abfall des Neurotrophin-Signals mit Zeitkonstanten von tau = 121 bis 307s). Die Präinkubtion mit dem Protonen-Ionophor Monensin, welcher die Neutralisation des intragranulären pH-Wertes und somit die Solubilisierung der dicht gepackten Proteinstrukturen in den Vesikeln erzwingt, erhöhte die Geschwindigkeit der Neurotrophin-Ausschüttung auf den Wert des unter physiologischen Bedingungen schnellsten Neurotrophins NT-4. Dennoch blieb die Geschwindigkeit der Neurotrophin-Ausschüttung im Vergleich zur Neurotransmitter-Ausschüttung langsam (tau = 13 ± 2 s). Diese Daten belegen eindeutig, dass die Neutralisation der sekretorischen Granula die Geschwindigkeit der Neurotrophin-Ausschüttung kritisch determiniert und die Geschwindigkeit der Neurotrophin-Ausschüttung im Vergleich zur konventionellen Neurotransmitter-Ausschüttung langsam erfolgt. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass das Neurotrophin BDNF effizient in distale vesikuläre Strukturen von CA1 Pyramidenzellen organotypischer Schnittkulturen des Hippokampus sortiert wird. Die basalen elektrischen Eigenschaften von CA1 Pyramidenzellen BDNF-defizienter Mäuse sind vergleichbar zu den Eigenschaften von Wildtyp Mäusen. Sowohl das Eigenpotential der CA1 Pyramidenzellen, die Form der Aktionspotentiale als auch die evozierten Antworten der CA1 Pyramdenzellen auf eine gepaarte präsynaptische Stimulation der Schaffer-Kollateralen zeigten bei BDNF-/- -, BDNF+/- - und BDNF+/+ -Mäusen keine signifikanten Unterschiede. Die Fähigkeit der CA1 Pyramidenzellen auf eine hochfrequente Reizung mit einer Langzeitpotenzierung (LTP) der postsynaptischen Ströme zu reagieren ist jedoch bei den BDNF-defizienten Mäusen beinträchtigt. Eine verminderte Induktion von LTP war in den BDNF-defizienten Mäusen nach tetanischer Stimulation der präsynaptischen Schaffer-Kollateralen und simultaner postsynaptischer Depolarisation der CA1 Pyramidenzelle zu beobachten.

Development of empirical potentials for amorphous silica

Development of empirical potentials for amorphous silica Amorphous silica (SiO2) is of great importance in geoscience and mineralogy as well as a raw material in glass industry. Its structure is characterized as a disordered continuous network of SiO4 tetrahedra. Many efforts have been undertaken to understand the microscopic properties of silica by classical molecular dynamics (MD) simulations. In this method the interatomic interactions are modeled by an effective potential that does not take explicitely into account the electronic degrees of freedom. In this work, we propose a new methodology to parameterize such a potential for silica using ab initio simulations, namely Car-Parrinello (CP) method [Phys. Rev. Lett. 55, 2471 (1985)]. The new potential proposed is compared to the BKS potential [Phys. Rev. Lett. 64, 1955 (1990)] that is considered as the benchmark potential for silica. First, CP simulations have been performed on a liquid silica sample at 3600 K. The structural features so obtained have been compared to the ones predicted by the classical BKS potential. Regarding the bond lengths the BKS tends to underestimate the Si-O bond whereas the Si-Si bond is overestimated. The inter-tetrahedral angular distribution functions are also not well described by the BKS potential. The corresponding mean value of theSiOSi angle is found to be ≃ 147◦, while the CP yields to aSiOSi angle centered around 135◦. Our aim is to fit a classical Born-Mayer/Coulomb pair potential using ab initio calculations. To this end, we use the force-matching method proposed by Ercolessi and Adams [Europhys. Lett. 26, 583 (1994)]. The CP configurations and their corresponding interatomic forces have been considered for a least square fitting procedure. The classical MD simulations with the resulting potential have lead to a structure that is very different from the CP one. Therefore, a different fitting criterion based on the CP partial pair correlation functions was applied. Using this approach the resulting potential shows a better agreement with the CP data than the BKS ones: pair correlation functions, angular distribution functions, structure factors, density of states and pressure/density were improved. At low temperature, the diffusion coefficients appear to be three times higher than those predicted by the BKS model, however showing a similar temperature dependence. Calculations have also been carried out on crystalline samples in order to check the transferability of the potential. The equilibrium geometry as well as the elastic constants of α-quartz at 0 K are well described by our new potential although the crystalline phases have not been considered for the parameterization. We have developed a new potential for silica which represents an improvement over the pair potentials class proposed so far. Furthermore, the fitting methodology that has been developed in this work can be applied to other network forming systems such as germania as well as mixtures of SiO2 with other oxides (e.g. Al2O3, K2O, Na2O).

Localized potentials in electrical impedance tomography

In this work we study localized electric potentials that have an arbitrarily high energy on some given subset of a domain and low energy on another. We show that such potentials exist for general L-infinity-conductivities (with positive infima) in almost arbitrarily shaped subregions of a domain, as long as these regions are connected to the boundary and a unique continuation principle is satisfied. From this we deduce a simple, but new, theoretical identifiability result for the famous Calderon problem with partial data. We also show how to construct such potentials numerically and use a connection with the factorization method to derive a new non-iterative algorithm for the detection of inclusions in electrical impedance tomography.

Computational modelling of human stem cell-derived cardiomyocytes - Texture descriptors for biological image processing

This thesis investigates two distinct research topics. The main topic (Part I) is the computational modelling of cardiomyocytes derived from human stem cells, both embryonic (hESC-CM) and induced-pluripotent (hiPSC-CM). The aim of this research line lies in developing models of the electrophysiology of hESC-CM and hiPSC-CM in order to integrate the available experimental data and getting in-silico models to be used for studying/making new hypotheses/planning experiments on aspects not fully understood yet, such as the maturation process, the functionality of the Ca2+ hangling or why the hESC-CM/hiPSC-CM action potentials (APs) show some differences with respect to APs from adult cardiomyocytes. Chapter I.1 introduces the main concepts about hESC-CMs/hiPSC-CMs, the cardiac AP, and computational modelling. Chapter I.2 presents the hESC-CM AP model, able to simulate the maturation process through two developmental stages, Early and Late, based on experimental and literature data. Chapter I.3 describes the hiPSC-CM AP model, able to simulate the ventricular-like and atrial-like phenotypes. This model was used to assess which currents are responsible for the differences between the ventricular-like AP and the adult ventricular AP. The secondary topic (Part II) consists in the study of texture descriptors for biological image processing. Chapter II.1 provides an overview on important texture descriptors such as Local Binary Pattern or Local Phase Quantization. Moreover the non-binary coding and the multi-threshold approach are here introduced. Chapter II.2 shows that the non-binary coding and the multi-threshold approach improve the classification performance of cellular/sub-cellular part images, taken from six datasets. Chapter II.3 describes the case study of the classification of indirect immunofluorescence images of HEp2 cells, used for the antinuclear antibody clinical test. Finally the general conclusions are reported.

Statistical problems related to excitation threshold and reset value of membrane potentials

Die vorliegende Arbeit ist motiviert durch biologische Fragestellungen bezüglich des Verhaltens von Membranpotentialen in Neuronen. Ein vielfach betrachtetes Modell für spikende Neuronen ist das Folgende. Zwischen den Spikes verhält sich das Membranpotential wie ein Diffusionsprozess X der durch die SDGL dX_t= beta(X_t) dt+ sigma(X_t) dB_t gegeben ist, wobei (B_t) eine Standard-Brown'sche Bewegung bezeichnet. Spikes erklärt man wie folgt. Sobald das Potential X eine gewisse Exzitationsschwelle S überschreitet entsteht ein Spike. Danach wird das Potential wieder auf einen bestimmten Wert x_0 zurückgesetzt. In Anwendungen ist es manchmal möglich, einen Diffusionsprozess X zwischen den Spikes zu beobachten und die Koeffizienten der SDGL beta() und sigma() zu schätzen. Dennoch ist es nötig, die Schwellen x_0 und S zu bestimmen um das Modell festzulegen. Eine Möglichkeit, dieses Problem anzugehen, ist x_0 und S als Parameter eines statistischen Modells aufzufassen und diese zu schätzen. In der vorliegenden Arbeit werden vier verschiedene Fälle diskutiert, in denen wir jeweils annehmen, dass das Membranpotential X zwischen den Spikes eine Brown'sche Bewegung mit Drift, eine geometrische Brown'sche Bewegung, ein Ornstein-Uhlenbeck Prozess oder ein Cox-Ingersoll-Ross Prozess ist. Darüber hinaus beobachten wir die Zeiten zwischen aufeinander folgenden Spikes, die wir als iid Treffzeiten der Schwelle S von X gestartet in x_0 auffassen. Die ersten beiden Fälle ähneln sich sehr und man kann jeweils den Maximum-Likelihood-Schätzer explizit angeben. Darüber hinaus wird, unter Verwendung der LAN-Theorie, die Optimalität dieser Schätzer gezeigt. In den Fällen OU- und CIR-Prozess wählen wir eine Minimum-Distanz-Methode, die auf dem Vergleich von empirischer und wahrer Laplace-Transformation bezüglich einer Hilbertraumnorm beruht. Wir werden beweisen, dass alle Schätzer stark konsistent und asymptotisch normalverteilt sind. Im letzten Kapitel werden wir die Effizienz der Minimum-Distanz-Schätzer anhand simulierter Daten überprüfen. Ferner, werden Anwendungen auf reale Datensätze und deren Resultate ausführlich diskutiert.

Emotional engagement and brain potentials: repetition in affective picture processing

The present thesis addresses several experimental questions regarding the nature of the processes underlying the larger centro-parietal Late Positive Potential (LPP) measured during the viewing of emotional(both pleasant and unpleasant) compared to neutral pictures. During a passive viewing condition, this modulatory difference is significantly reduced with picture repetition, but it does not completely habituate even after a massive repetition of the same picture exemplar. In order to investigate the obligatory nature of the affective modulation of the LPP, in Study 1 we introduced a competing task during repetitive exposure of affective pictures. Picture repetition occurred in a passive viewing context or during a categorization task, in which pictures depicting any mean of transportation were presented as targets, and repeated pictures (affectively engaging images) served as distractor stimuli. Results indicated that the impact of repetition on the LPP affective modulation was very similar between the passive and the task contexts, indicating that the affective processing of visual stimuli reflects an obligatory process that occurs despite participants were engaged in a categorization task. In study 2 we assessed whether the decrease of the LPP affective modulation persists over time, by presenting in day 2 the same set of pictures that were massively repeated in day 1. Results indicated that the reduction of the emotional modulation of the LPP to repeated pictures persisted even after 1-day interval, suggesting a contribution of long-term memory processes on the affective habituation of the LPP. Taken together, the data provide new information regarding the processes underlying the affective modulation of the late positive potential.

Interacting bosons and fermions in three-dimensional optical lattice potentials

This thesis reports on the realization, characterization and analysis of ultracold bosonic and fermionic atoms in three-dimensional optical lattice potentials. Ultracold quantum gases in optical lattices can be regarded as ideal model systems to investigate quantum many-body physics. In this work interacting ensembles of bosonic 87Rb and fermionic 40K atoms are employed to study equilibrium phases and nonequilibrium dynamics. The investigations are enabled by a versatile experimental setup, whose core feature is a blue-detuned optical lattice that is combined with Feshbach resonances and a red-detuned dipole trap to allow for independent control of tunneling, interactions and external confinement. The Fermi-Hubbard model, which plays a central role in the theoretical description of strongly correlated electrons, is experimentally realized by loading interacting fermionic spin mixtures into the optical lattice. Using phase-contrast imaging the in-situ size of the atomic density distribution is measured, which allows to extract the global compressibility of the many-body state as a function of interaction and external confinement. Thereby, metallic and insulating phases are clearly identified. At strongly repulsive interaction, a vanishing compressibility and suppression of doubly occupied lattice sites signal the emergence of a fermionic Mott insulator. In a second series of experiments interaction effects in bosonic lattice quantum gases are analyzed. Typically, interactions between microscopic particles are described as two-body interactions. As such they are also contained in the single-band Bose-Hubbard model. However, our measurements demonstrate the presence of multi-body interactions that effectively emerge via virtual transitions of atoms to higher lattice bands. These findings are enabled by the development of a novel atom optical measurement technique: In quantum phase revival spectroscopy periodic collapse and revival dynamics of the bosonic matter wave field are induced. The frequencies of the dynamics are directly related to the on-site interaction energies of atomic Fock states and can be read out with high precision. The third part of this work deals with mixtures of bosons and fermions in optical lattices, in which the interspecies interactions are accurately controlled by means of a Feshbach resonance. Studies of the equilibrium phases show that the bosonic superfluid to Mott insulator transition is shifted towards lower lattice depths when bosons and fermions interact attractively. This observation is further analyzed by applying quantum phase revival spectroscopy to few-body systems consisting of a single fermion and a coherent bosonic field on individual lattice sites. In addition to the direct measurement of Bose-Fermi interaction energies, Bose-Bose interactions are proven to be modified by the presence of a fermion. This renormalization of bosonic interaction energies can explain the shift of the Mott insulator transition. The experiments of this thesis lay important foundations for future studies of quantum magnetism with fermionic spin mixtures as well as for the realization of complex quantum phases with Bose-Fermi mixtures. They furthermore point towards physics that reaches beyond the single-band Hubbard model.

Closed-loop investigation of the dynamical properties of cardiomyocyte electrophysiology by means of Dynamic clamp and Mathematical modelling

The research field of my PhD concerns mathematical modeling and numerical simulation, applied to the cardiac electrophysiology analysis at a single cell level. This is possible thanks to the development of mathematical descriptions of single cellular components, ionic channels, pumps, exchangers and subcellular compartments. Due to the difficulties of vivo experiments on human cells, most of the measurements are acquired in vitro using animal models (e.g. guinea pig, dog, rabbit). Moreover, to study the cardiac action potential and all its features, it is necessary to acquire more specific knowledge about single ionic currents that contribute to the cardiac activity. Electrophysiological models of the heart have become very accurate in recent years giving rise to extremely complicated systems of differential equations. Although describing the behavior of cardiac cells quite well, the models are computationally demanding for numerical simulations and are very difficult to analyze from a mathematical (dynamical-systems) viewpoint. Simplified mathematical models that capture the underlying dynamics to a certain extent are therefore frequently used. The results presented in this thesis have confirmed that a close integration of computational modeling and experimental recordings in real myocytes, as performed by dynamic clamp, is a useful tool in enhancing our understanding of various components of normal cardiac electrophysiology, but also arrhythmogenic mechanisms in a pathological condition, especially when fully integrated with experimental data.

Computational Modelling of Cardiac Electrophysiology: from Cell to Bedside

Heart diseases are the leading cause of death worldwide, both for men and women. However, the ionic mechanisms underlying many cardiac arrhythmias and genetic disorders are not completely understood, thus leading to a limited efficacy of the current available therapies and leaving many open questions for cardiac electrophysiologists. On the other hand, experimental data availability is still a great issue in this field: most of the experiments are performed in vitro and/or using animal models (e.g. rabbit, dog and mouse), even when the final aim is to better understand the electrical behaviour of in vivo human heart either in physiological or pathological conditions. Computational modelling constitutes a primary tool in cardiac electrophysiology: in silico simulations, based on the available experimental data, may help to understand the electrical properties of the heart and the ionic mechanisms underlying a specific phenomenon. Once validated, mathematical models can be used for making predictions and testing hypotheses, thus suggesting potential therapeutic targets. This PhD thesis aims to apply computational cardiac modelling of human single cell action potential (AP) to three clinical scenarios, in order to gain new insights into the ionic mechanisms involved in the electrophysiological changes observed in vitro and/or in vivo. The first context is blood electrolyte variations, which may occur in patients due to different pathologies and/or therapies. In particular, we focused on extracellular Ca2+ and its effect on the AP duration (APD). The second context is haemodialysis (HD) therapy: in addition to blood electrolyte variations, patients undergo a lot of other different changes during HD, e.g. heart rate, cell volume, pH, and sympatho-vagal balance. The third context is human hypertrophic cardiomyopathy (HCM), a genetic disorder characterised by an increased arrhythmic risk, and still lacking a specific pharmacological treatment.

Simulating event related potentials in tasks involving conflict resolution: a neural network

In this thesis, the main Executive Control theories are exposed. Methods typical of Cognitive and Computational Neuroscience are introduced and the role of behavioural tasks involving conflict resolution in the response elaboration, after the presentation of a stimulus to the subject, are highlighted. In particular, the Eriksen Flanker Task and its variants are discussed. Behavioural data, from scientific literature, are illustrated in terms of response times and error rates. During experimental behavioural tasks, EEG is registered simultaneously. Thanks to this, event related potential, related with the current task, can be studied. Different theories regarding relevant event related potential in this field - such as N2, fERN (feedback Error Related Negativity) and ERN (Error Related Negativity) – are introduced. The aim of this thesis is to understand and simulate processes regarding Executive Control, including performance improvement, error detection mechanisms, post error adjustments and the role of selective attention, with the help of an original neural network model. The network described here has been built with the purpose to simulate behavioural results of a four choice Eriksen Flanker Task. Model results show that the neural network can simulate response times, error rates and event related potentials quite well. Finally, results are compared with behavioural data and discussed in light of the mentioned Executive Control theories. Future perspective for this new model are outlined.

Velocity recovery cycles of human muscle action potentials in chronic renal failure

To test the hypothesis that muscle fibers are depolarized in patients with chronic renal failure, by measuring velocity recovery cycles of muscle action potentials as indicators of muscle membrane potential.