Modellizzazione del microciruito della Corteccia Cerebellare Umana

The cerebellar cortex is a three-layered structure (granular, Purkinje cells and molecular layers) that hosts the signal processing of the Cerebellum, fundamental element in motor, cognitive and emotional functions. The computational capacity of the cerebellar cortex is strictly related with its cellular organization, that, in practical terms, translates into cells placement and connectivity. Modelling the cerebellar cortex requires these two elements to be translated into measurable parameters (such as cellular density for placement or synapse density for connectivity) which are not easy to estimate, especially in humans. When it comes to the simulation process, the necessary data is even harder to obtain, since in vivo high-resolution recordings are needed in order to functionally validate and optimize the model. Here, for the first time, a canonical human cerebellar microcircuit has been reconstructed. Multiple cell types have been considered in the stacked layers of the volume. The placement parameters have been collected from a wide selection of atlases and literature reference (and mouse observations where needed). Connectivity rules have been established exploiting human neuron morphologies when available, point clouds when only generic data about neuron shapes were known, or eventually scaling-up mouse geometrical information when needed. An ad-hoc neuroinformatic framework, the Brain Scaffold Builder (BSB), has been used for reconstruction. Three different volumes have been defined and analysed. The model-based connectome represents a preliminary prediction about the structural connectivity of human cerebellar microcircuit. Experimental data are needed to validate this construct. This network will be simulated soon using point-neuron models in order to generate signal propagation and dynamics, and thus unveiling the structure-function-dynamics relationship.

La corteccia cerebellare è una struttura a tre strati (granulare, cellule di Purkinje e molecolare) che ospita l'elaborazione del segnale del cervelletto, elemento fondamentale nelle funzioni motorie, cognitive ed emotive. La capacità computazionale della corteccia cerebellare è strettamente legata alla sua organizzazione cellulare, che, in termini pratici, si traduce nella posizione e nella connettività delle cellule. Modellizzare la corteccia cerebellare richiede la traduzione di questi elementi in parametri misurabili (come la densità cellulare per la posizione o la densità sinaptica per la connettività), che non sono facili da stimare, specialmente se si tratta di modellizzare il cervelletto umano. Qualora si dovesse simulare, i dati necessari sarebbero ancora più difficili da ottenere, poiché servirebbero registrazioni ad alta risoluzione in vivo per convalidare e ottimizzare il modello dal punto di vista funzionale. Qui, per la prima volta, è stato ricostruito un microcircuito cerebellare umano canonico. Sono stati considerati molti tipi di cellule nei livelli sovrapposti del volume. I parametri di posizionamento sono stati raccolti da una vasta selezione di atlanti e riferimenti bibliografici (e osservazioni di topi quando necessario). Sono state stabilite regole di connettività sfruttando le morfologie dei neuroni umani, quando disponibili, le morfologie “points cloud” (lett. nuvole di punti) quando si conoscevano solo dati generici sulle forme dei neuroni o, eventualmente, ampliando le morfologie dei topi se necessario. È stato utilizzato un framework neuroinformatico ad hoc, il Brain Scaffold Builder (BSB), per la ricostruzione. Sono stati definiti e analizzati tre diversi volumi. Il connettoma basato sul modello rappresenta una previsione preliminare sulla connettività strutturale del microcircuito cerebellare umano. Sono necessari dati sperimentali per convalidare questa costruzione. Questa rete sarà presto simulata utilizzando modelli di neuroni “single point” al fine di generare la propagazione del segnale e le dinamiche, rivelando così la relazione struttura-funzione-dinamiche.