1. Richiami di elettrofisiologia cellulare • Membrana cellulare e sue proprietà elettriche Struttura della membrana cellulare Potenziale di membrana, potenziale di equilbrio Meccanismi attivi e passivi di trasporto di membrana Pompa sodio-potassio Canali ionici, canali a cancello chimicamente controllati e voltaggio-dipendenti • Potenziali graduati e potenziale d’azione Generazione del potenziale d’azione Conduzione passiva e conduzione attiva Propagazione continua del potenziale d’azione Fibre mielinizzate e propagazione saltatoria del potenziale d’azione Confronto tra potenziali graduati e potenziali d’azione • Trasmissione sinaptica Sinapsi elettriche Sinapsi chimiche Potenziale post-sinaptico eccitatorio (EPSP) ed inibitorio (IPSP) Sommazione temporale e spaziale dei PSP 2. Modelli di encoding e decoding neuronale • Il problema dell’encoding e del decoding neuronale Registrazioni intracellulari ed extracellulari Funzione di risposta neuronale come treno di impulsi Definizioni di frequenza di scarica (firing rate) Probabilità di scarica Esempi di finestrature impiegate per il calcolo del firing rate • Encoding neuronale Definizione di curva di tuning Esempi sperimentali di curve di tuning Modello stocastico di generazione della risposta neuronale Richiami sulla distribuzione di Poisson e sue caratteristiche Il generatore di impulsi Poissoniano Conferma sperimentale della validità del modello Poissoniano Limiti del modello Poissoniano • Decoding neuronale Natura probabilistica del concetto di decoding neuronale Richiami di calcolo delle probabilità Legame tra frequenza di scarica e caratteristica dello stimolo Classificazione a soglia della risposta Valutazione della qualità del classificatore Curve ROC 3. Modelli elettrici della cellula nervosa • Modelli a singolo compartimento Proprietà capacitive della membrana Proprietà resistive della membrana Equazione di Nernst Correnti di membrana Conduttanze di membrana • Modello integra-e-spara Comportamento sotto soglia e sopra soglia Equazioni e circuito equivalente Confronto con i dati sperimentali Vantaggi e limiti • Modello di Hodgkin e Huxley Tecnica del voltage-clamp Canale K+ voltaggio-dipendente Canale Na+ voltaggio-dipendente Equazioni del modello Dinamica di V • Conduttanze sinaptiche Probabilità di apertura del canale e probabilità di rilascio presinaptico Correnti sinaptiche Introduzione delle correnti sinaptiche nel modello integra-e-spara e nel modello di Hodgkin e Huxley • Modelli di propagazione intracellulare e propagazione passiva Resistenza intracellulare Teoria dei cavi Equazione dei telegrafisti e condizioni al contorno Equazione semplificata e propagazione passiva • Modelli multicompartimentali e propagazione del potenziale d’azione Decomposizione della membrana in compartimenti e diramazioni Calcolo della conduttanza di raccordo Modello per la propagazione continua del potenziale d’azione Modello per la propagazione saltatoria nella fibra mielinizzata • Cenni sui modelli di reti di neuroni Connessioni cerebrali Organizzazione corticale Categorie di connessioni Reti basate su spiking models Reti basate su firing models Corrente sinaptica e funzione di attivazione Esercitazioni: 1. Introduzione a Matlab ed esercizi di base 2. Modello di encoding neuronale, generatore Poissoniano 3. Modello “integra-e-spara” 4. Modello di Hodgkin-Huxley

• Dispense della docente • Testo consigliato: Theoretical Neuroscience. Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems – Dayan & Abbott. The MIT Press

1 Metodi di modeling 1.1 La complessità dei sistemi biologici e la necessità dei modelli 1.2 Approcci alla modellizzazione 1.3 Modellizzare i dati 1.4 Modellizzare il sistema 1.5 Identificazione del modello 1.6 Modelli parametrici: stima dei parametri 1.7 Modelli non-parametrici: stima del segnale di input 1.8 Validazione del modello 2 Sistemi di controllo in Fisiologia e Medicina 2.1 Richiami sui sistemi di controllo controreazionati 2.2 Il pancreas artificiale 2.3 Funzionamento del ciclo glucosio/insulina e diabete 2.3.1 Funzionamento del ciclo glucosio/insulina 2.3.2 Modello del diabete 2.3.3 Descrizione dei diversi modelli alla base del pancreas artificiale 3 Network Science 3.1Introduzione alle reti 3.2 Teoria dei Grafi 3.3 Tipi di reti e loro caratteristiche 3.4 Communities 3.5 Reti epidemiche

Cobelli C, Carson E., «Introduction to Modeling in Physiology and Medicine», Elsevier, 2008 Barabasi A.L., «Network Science», Cambridge University Press, 2016