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.

Summary: As an adaptation to the environment, many biological processes presents an oscillatory pattern correlated with day and night. These processes are controlled by endogenous mechanisms, which in absence of external stimulus are able to maintain oscillations with a period close to 24 hours. Therefore, these cycles are called circadian. To explain the peaks of activity occurring before sunrise and before sunset in several species, in the 1950's a model of two oscillators, E and M, was proposed as the emerging structures that control circadian rhythms. On the other hand, recent advances in genetic techniques have resulted in a detailed understading of the biochemical details of circadian neurons. In turn, these techniques have identified many of the characteristics of the M and E oscillators. Very recently, some studies have attempted to connect these levels of description, trying to determine which neurons correspond to each oscillator, but the results are inconclusive. Mathematical modeling could help to determine the most relevant characteristics of these systems. However, most of the models that have been recently proposed have concentrated in the biochemical aspects of the circadian neuron. In this project we intend to make mathematical models for the two levels of description. As we aim to develop realistic models, we will model the circadian system of the fruit fly (Drosophila Melanogaster), which consists of only 100-150 neurons. At the microscopic level we will seek for a minimum model of the pacemaker neurons of the fruit fly, trying to capture the essential features of the clock. At the macroscopic level data on the neurophysiology of the fly will be used to build a network where each node is defined by a copy of the microscopic model. In this way we expect to obtain a model of two emerging oscillators that present the characteristic determined in recent experimental studies. The work will be based in numerical simulations, and, when possible analytical methods will be used.  In both cases a strong effort will be made to use all the data available in the experimental literature to adjust the models.