• dinamiche sonno-veglia in silico
• dinamiche sonno-veglia in vitro
• in silico sleep-wake dynamics
• in vitro sleep-wake dynamics
• metabolismo dell'ossigeno
• modello in silico
• oxygen metabolism
• rete neurale in vitro
• reti neurali digitalizzate; in silico modelling

Il sonno è una parte essenziale della vita quotidiana, e il ciclo sonno-veglia è un processo fisiologico comune a tutti gli organismi viventi. I disturbi legati al sonno rappresentano un'epidemia poco considerata a livello mondiale, con l'insonnia che risulta essere il disturbo più comune e raggiunge una prevalenza del 25% solo in Europa. Queste condizioni influenzano negativamente la cognizione e la memoria e possono essere segni precoci di malattie neurologiche, come il Parkinson e l'Alzheimer. In questo contesto, lo sviluppo di modelli neurali in vitro e in silico rilevanti per l'uomo, per studiare le dinamiche sonno-veglia, rappresenta un importante passo verso la caratterizzazione delle proprietà delle reti neurali durante gli stati di sonno, non fattibile in vivo. In questa tesi di Dottorato viene presentata una metodologia integrata in vitro-in silico per lo studio del sonno umano. Il modello computazionale dell'elettrofisiologia neuronale include un nuovo accoppiamento tra attività elettrica e dinamiche dell'ossigeno, per tenere conto dei vincoli metabolici, particolarmente critici per i neuroni coltivati in vitro. Sono state sviluppate reti neurali digitalizzate - Digitoids - con topologie biologicamente ispirate e la loro attività elettrica simulata è stata validata in termini di firing rate medio con dati sperimentali della letteratura da reti neurali in vitro. Il modello è stato quindi adottato per prevedere le dinamiche sonno-veglia dei neuroni corticali coltivati. Il modello sperimentale è stato sviluppato seminando neuroni corticali di topo e ratto su array di microelettrodi. La loro attività spontanea è caratterizzata da oscillazioni sincronizzate a bassa frequenza, simili alle oscillazioni lente tipiche del sonno in vivo. Per ottenere un modello sonno-veglia, l'attività neurale di base è stata alterata tramite stimolazione chimica con Carbachol, un composto chimico che influenza le correnti di calcio neuronali. L'attività elettrica è stata analizzata nei domini di bassa e alta frequenza, estraendo metriche e confrontandole tra stato basale (ovvero simile al sonno) e stato alterato dal Carbachol (ovvero simile alla veglia). Il composto riduce il contenuto di potenza nelle frequenze più basse dello spettro (associate al sonno in vivo) e porta la rete a uno stato non sincronizzato con riduzione dei burst e aumento dei singoli potenziali d'azione. Il modello computazionale neuronale è stato esteso per imitare la dinamica dei neuroni corticali includendo le correnti di calcio; sono state sviluppate reti neurali - eDigitoids - e la loro attività è stata simulata. L'attività alterata dal Carbachol è stata simulata inibendo le correnti di calcio e firing rate medio simulato è stato confrontato con quello delle reti sperimentali trattate, senza riscontrare differenze statisticamente significative con il modello in vitro del ratto. Sebbene preliminari, i risultati presentati in questa tesi dimostrano che il modello computazionale neuronale alla base di Digitoids ed eDigitoids, con l'inclusione di un nuovo accoppiamento tra attività elettrica e dinamiche dell'ossigeno, è uno strumento potente per simulare l'attività elettrica delle colture neuronali in vitro e può essere utilizzato per studiarne le dinamiche sonno-veglia.

Sleep is an essential part of everyday life, with sleep-wake cycle being a physiological process common to all living organisms. Sleep-related disorders represent an under-reported epidemic world-wide, with insomnia being the most common one, reaching a prevalence of 25% only in Europe. Such conditions negatively influence cognition and memory and can be early signs of neurological diseases, like Parkinson's and Alzheimer's. In this context, the development of human-relevant in vitro and in silico neural models to study sleep-wake dynamics represents an important step for characterizing neural networks' properties during sleep states, not feasible in vivo. In this Ph.D. thesis, an integrated in vitro-in silico methodology for studying human sleep is presented. The computational model of neurons' electrophysiology embeds a novel coupling between firing and oxygen dynamics, to take into account metabolic constraints, particularly critical for neurons cultured in vitro. Digitalized neural networks - Digitoids - were developed with biological-inspired topologies and their simulated electrical output was validated in terms of mean firing rate with experimental literature data from in vitro neural networks. The model was thus adopted to predict sleep-wake dynamics of cultured cortical neurons. The experimental model was developed seeding cortical neurons from mice and rats on microelectrode arrays. Their spontaneous activity was characterized by low-frequency synchronized oscillations resembling the slow-waves oscillations typical of sleep in vivo. To obtain a sleep-wake model, the neural default activity was altered by chemically stimulation through Carbachol, a chemical compound affecting neuronal calcium currents. The electrical activity was analyzed in the low and high frequency domains, extracting metrics and comparing them between basal (i.e., sleep-like) and Carbachol-altered (i.e., wake-like) states. The compound lowers the power content in the lower frequencies of the spectrum (associated with sleep in vivo) and drives the network to a non-synchronized state with reduced bursts and increased single action potentials. The neuron computational model was extended to mimic cortical neuron dynamics including calcium currents, neural networks were developed - eDigitoids - and their activity simulated. Carbachol-altered activity was mimicked by inhibiting calcium currents and the simulated mean firing rate was compared with that of the treated experimental networks, finding no statistically significant differences with the rat in vitro model. Although preliminary, the results presented in this thesis demonstrate that the computational neuronal model at the basis of Digitoids and eDigitoids embedding novel coupling between firing and oxygen dynamics is a powerful tool to simulate the electrical activity of in vitro neural cultures, and can be used to study their sleep-wake dynamics.