06/C298
Ciclos circadianos: estructuras emergentes en poblaciones de osciladores acoplados.
Circadian rhythms: Emerging structures in populations of coupled oscillators.
Director: GLEISER, Pablo Martín
Correo Electrónico: gleiser@cab.cnea.gov.ar
Integrante: RISAU GUSMAN, Sebastián.
Resumen Técnico: Como adaptación al medio ambiente, muchos procesos biológicos presentan un patrón oscilatorio correlacionado con la sucesión del día y la noche. Dichos procesos son controlados por mecanismos endógenos, que en ausencia de estímulos externos son capaces de mantener una oscilación con un período cercano a las 24 horas. Por eso, estos ciclos se denominan circadianos. Para explicar los picos de actividad que ocurren antes del amanecer y antes del crepúsculo en varias especies, en los años 50 se propuso un modelo de dos osciladores, M y E, como las estructuras emergentes que controlan los ritmos circadianos. Por otro lado, avances en las técnicas genéticas han derivado en una comprensión muy detallada de la bioquímica de las neuronas circadianas. A su vez, estas técnicas han permitido determinar muchas de las características de los osciladores M y E. Muy recientemente, algunos trabajos han tratado de conectar estos niveles de descripción, tratando de determinar cuales neuronas corresponden a cada oscilador, pero los resultados no son concluyentes. El modelado matemático de estos sistemas permitiría determinar sus características mas relevantes. Sin embargo, los modelos propuestos recientemente se han concentrado básicamente en el aspecto bioquímico de la neurona circadiana. En este proyecto nos proponemos realizar modelos matemáticos para los dos niveles de descripción. Como apuntamos a modelos realistas, el sistema circadiano a modelar será el de la mosca de la fruta (Drosophila Melanogaster), ya que consiste de apenas 100-150 neuronas. En el nivel microscópico buscaremos un modelo "mínimo" del reloj circadiano de las neuronas pacemakers de la mosca de la fruta, tratando de capturar los rasgos esenciales del reloj a partir de modelos detallados. En el nivel macroscópico, se usarán datos sobre la neurofisiología de la mosca para construir una red donde cada nodo está definido por una copia del modelo mínimo microscópico. De esta forma esperamos obtener un modelo de dos osciladores emergentes que tenga las características determinadas en los estudios experimentales mas recientes. El trabajo se basará principalmente en simulaciones numéricas y cuando sea posible se usarán métodos analíticos de análisis de ecuaciones estocásticas. En los dos casos se tratará de hacer el mejor uso posible de todos los datos experimentales disponibles en la literatura para ajustar los modelos.