抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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疼痛関連感覚入力は,脳に中継する前に脊髄後角(SDH)で処理される。その処理は,刺激が正しく,または,誤って痛みとして知覚されるかどうかに大きく影響する。SDHを構成する興奮性および抑制性ニューロンの型の同定において顕著な進歩がなされ,ニューロンタイプがどのように接続されているかについていくつかの情報があるが,全体的な回路プロセスがどのように感覚入力あるいは慢性疼痛条件下で破壊されるのかは不明なままである。SDH機能を探索するために,実験データによって厳密に制約される回路の計算モデルを開発した。本モデルは,脊髄ニューロンの特徴的な発火パターンを再現するコンダクタンスに基づくニューロンモデルから成る。遺伝的マーカー,スパイクパターンまたは形態の発現により定義される興奮性および阻害性ニューロン集団を,利用可能な定性的データに従ってシナプス的に接続した。遺伝的アルゴリズムを用いて,シナプス重みを調整し,一連の機械的刺激強度にわたって一次求心性発火率(モデル入力)に基づく投射ニューロン発火率(モデル出力)を再現した。分離シナプス重量組合せは等価回路機能を生成し,摂動または病理学的傷害に対する異なる回路の不均一応答の根底にある縮退を明らかにした。著者らのモデルを検証するために,著者らは,それが実験と一致する方法で,阻害(すなわち,脱抑制)の減少および特異的ニューロン型のアブレーションに応答することを確認した。したがって,検証され,著者らのモデルは,正常および病理学的SDH回路機能を調べるための実験を計画するために,in silicoでの実験結果および試験仮説を解釈するための貴重な資源を提供した。Signification Statementは,タッチと疼痛の知覚に関与する脊髄灰白質(脊髄後角)の後部部分のマルチスケールコンピュータモデルを開発した。モデルはいくつかの実験的観察を再現し,特定のタイプの脊髄ニューロンとシナプスが脳に情報を送る投射ニューロンにどのように影響するかについての予測を行う。これらの投射ニューロンのミス発火は,慢性疼痛に関連した異常感覚を生産できる。コンピュータモデルは今後の実験を計画するのを助けるだけでなく,慢性疼痛障害の新しい薬物療法の開発にも有用であり,疼痛経験を形作るニューロンと回路の緊急性質を有する分子スケールで作用する薬物の効果を連結する。【JST・京大機械翻訳】
