• allineamento
• cono di accrescimento
• CX3D
• F11
• nanograting
• PC12

Lo sviluppo di un tessuto nervoso è un processo estremamente articolato: i neuroni sono in grado di estendere numerosi neuriti sulla base dei segnali guida presenti nell’ambiente extracellulare e di interagire tra loro: il risultato è la formazione di una rete di connessioni la cui morfologia può raggiungere livelli di complessità notevoli.
La precisione con cui i circuiti nervosi vengono tracciati è di fondamentale importanza per il corretto funzionamento del sistema nel suo complesso. A questo proposito, l’estremità neuritica è dotata di un sistema di guida, il cono di accrescimento, dalla cui membrana irradiano processi lunghi e sottili: i filopodia. Attraverso i filopodia il cono di accrescimento percepisce e integra i segnali extracellulari modificando l’organizzazione del citoscheletro e direzionando il processo di avanzamento del neurite.
Tra i segnali extracellulari, un ruolo importante nel definire la configurazione finale del circuito nervoso è giocato dalla topografia del substrato.
Il presente lavoro di tesi si propone l’obiettivo di sviluppare un modello computazionale che riproduca il comportamento dei neuriti durante la fase di accrescimento a contatto con un substrato in cui si alternano creste e canali di dimensioni submicrometriche, i nanogratings. La seconda parte di questo studio è basata sulla validazione del modello sviluppato grazie all’utilizzo di CX3D, il tool di simulazione scelto per implementare le simulazioni che permetteranno di verificare l’affidabilità del modello.
Lo studio analizza il meccanismo di contact-guidance semplificando il processo biologico di interazione cellula-substrato e focalizzando l’attenzione sui fattori principalmente coinvolti: i nanogratings e i punti di adesione che il cono di accrescimento forma con il substrato su cui si muove.
Il modello introduce la quantificazione di un parametro esistente in letteratura ed usato per valutare l’effetto che l’interazione con i nanogratings ha sulla direzione di accrescimento del neurite. Il parametro è l’angolo β, indice di allineamento tra l’asse neuritico e la direzione del grating e definito come l’angolo che l’asse del neurite forma rispetto alla direzione dei nanogratings.
L’ultimo step della modellizzazione consiste nello scrivere la legge di movimento con cui il cono di accrescimento si muove nello spazio simulato di CX3D. Per poter implementare delle simulazioni coerenti è stato necessario modificare il codice di CX3D arricchendolo con la definizione di nuove classi e nuovi metodi che consentono di integrare nell’ambiente di sviluppo i segnali topografici.
La validazione del modello attraverso il confronto con dati sperimentali mostra che per valori di lunghezza del neurite dell’ordine di 18 μm i valori di allineamento ottenuti nelle simulazioni convergono verso i valori ottenuti sperimentalmente.
Nell’ultima parte di questo lavoro di tesi si cerca di generalizzare il modello di accrescimento neurale proposto precedentemente.
L’approssimazione grossolana del cono di accrescimento con una circonferenza viene sostituita da una schematizzazione più vicina alla realtà biologica: il cono di accrescimento viene rappresentato come un’ellisse. Inoltre, l’equazione proposta per β viene ripresa e rielaborata nel tentativo di includere nella trattazione una linea cellulare differente da quella delle PC12, che ha fornito le informazioni utilizzate per l’elaborazione del modello. La linea cellulare considerata è quella delle F11.
I risultati ottenuti indicano che l’equazione proposta per quantificare β può essere generalizzata; è possibile quindi includere nel modello di accrescimento neurale il concetto di linea cellulare, introducendo un parametro morfologico caratteristico della linea stessa, il semiasse maggiore dell’ellisse che descrive il profilo del cono di accrescimento.
I dati ottenuti consentono di affermare che l’equazione proposta potrebbe comunque essere in grado di fornire una valida quantificazione dell’influenza dei nanogratings sull’allineamento neuritico di differenti linee cellulari, contribuendo a quantificare i fenomeni di interazione tra le cellule e la topografia del substrato sottostante.