In silico experimental setup for nitric oxide diffusion in spiking neural networks

Nitric Oxide (NO) is an essential molecule involved in synaptic plasticity of many areas of the brain and in neurovascular coupling. So far, NO diffusion has been extensively studied both by experiments and mathematical models of single cells by neuroscientists, but it has not been included into in-silico simulations of large spiking neural networks (SNN). The aim of the present project is developing a software tool able to simulate the diffusion of NO in SNN inside EBRAINS, which is the shared brain simulation platform under development by the Human Brain Project FET flagship. Starting from models of NO production and diffusion from a single source, already developed at the hosting lab, the Neuroengineering and Medical Robotics Nearlab, this work expands in two directions. Firstly, the implementation of the simulator and secondly, the replication in silico of experimental protocols found in literature for its validation. Given the relevance of NO in the cerebellum, we focused on the granular layer, simulating NO produced in the synapses between mossy fibers and granule cells. The simulator evaluates the NO concentration in given points of the network, the receivers, as the sum of the contributions coming from the surrounding sources producing NO. Once we established the correct functioning of the simulator, we proceeded with the replication of three experimental protocols found in literature and compared the results. We created a tool which integrates with other simulation environments through standard data structures used by different SNN simulators. Additionally, it allows in silico experiments and their comparison with experimental data, thanks also to the introduction of the measuring instrument response function. Finally, this is a starting point for the integration of NO in large spiking neural networks and the study of its effects in the brain. In fact, we found its ability to reproduce the volume transmission effect of NO, which can be used to simulate and study the roles of this molecule in plasticity and neurovascular coupling.

L'ossido nitrico (NO) è una molecola essenziale coinvolta nella plasticità sinaptica di molte aree del cervello e nell'accoppiamento neurovascolare. Finora, la diffusione di NO è stata ampiamente studiata sia con esperimenti che con modelli matematici di singole cellule da neuroscienziati, ma non è stata inclusa nelle simulazioni in silico di reti neurali spiking di grandi dimensioni (SNN). Lo scopo del presente progetto è sviluppare uno strumento software in grado di simulare la diffusione di NO in SNN all'interno di EBRAINS, piattaforma condivisa di simulazione cerebrale in fase di sviluppo da parte del progetto FET flagship Human Brain Project. Partendo da modelli di produzione e diffusione di NO da un'unica sorgente, già sviluppati presso il laboratorio ospitante, il Nearlab, questo lavoro si sviluppa in due direzioni. In primo luogo, l'implementazione del simulatore, poi la replica in silico di protocolli sperimentali trovati in letteratura per la sua validazione. Data la rilevanza dell'NO nel cervelletto, ci siamo concentrati sullo strato granulare, simulando l'NO prodotto nelle sinapsi tra le fibre mossy e le cellule granulari. Il simulatore valuta la concentrazione di NO in determinati punti della rete, i ricevitori, come somma dei contributi provenienti dalle sorgenti circostanti che producono NO. Una volta accertato il corretto funzionamento del simulatore, si è proceduto alla replica di tre protocolli sperimentali presenti in letteratura e si sono confrontati i risultati. Questo strumento si integra con altri ambienti di simulazione tramite strutture dati standard e consente esperimenti in silico e il loro confronto con i dati sperimentali, grazie anche all'introduzione della funzione di risposta dello strumento di misura. Infine, questo è un punto di partenza per l'integrazione dell'NO in grandi SNN e per lo studio dei suoi effetti nel cervello. Infatti, abbiamo trovato la sua capacità di riprodurre l'effetto di volume transmission dell'NO, che può essere utilizzato per simulare e studiare i ruoli di questa molecola nella plasticità e nell'accoppiamento neurovascolare.