Transcript Filminas Sistema Nervioso 1 (Juan Chiesa)

Luigi GALVANI - 1792
EXCITABILIDAD
¨...un fluido eléctrico proviene
del músculo…¨
Recepción
sensorial
UN SISTEMA NERVIOSO
ELEMENTAL
PERIFERIA
CENTRO
Percepción
sensorial
PERIFERIA
Respuesta
efectora (motora)
EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS NERVIOSOS
- No hay registro fósil
- Filogenias moleculares. Sirven para aspectos elementales.
Filogenia de fotoreceptores
Presencia/ausencia de células ciliadas
Biología comparada de estructura y función
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
1- Todos los SN están formados por neuronas.
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
2- Los mecanismos de señalización eléctrica y neuroquímica son
altamente conservados.
vertebrado
invertebrado
Respuesta de fotoreceptores
Filogenia de OPSINAS
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
3- Los SN evolucionaron por elaboración de un patrón
anatomofisiológico básico: EL ARCO REFLEJO
ARCO REFLEJO EN VERTEBRADOS
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
3- Los SN evolucionaron por elaboración de un patrón
anatomofisiológico básico: EL ARCO REFLEJO
ARCO REFLEJO EN INVERTEBRADOS
EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS NERVIOSOS
4- Tendencia a la concentración de neuronas en sistemas centralizados.
SISTEMAS DIFUSOS
plexo nervioso en MEDUSA
SISTEMAS CENTRALIZADOS
plexo nervioso en HYDRA
SISTEMA NERVIOSO EN REDES NEURONALES DIFUSAS
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
4- Tendencia a la concentración de neuronas en sistemas centralizados.
SISTEMAS GANGLIONARES
1- Mayor integración nerviosa y regionalización
2- Coevolución con simetría bilateral y segmentación
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
4- Tendencia al incremento de neuronas y a la cefalización.
RANA
HOMBRE
CEFALIZACIÓN Y SEGMENTACIÓN
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
5- Adquisición de nuevas estructuras sin reemplazo de viejas (vestigiales)
PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES
6- Tamaño relativo de áreas en relación a la
importancia del input sensorial y/o output
motor.
RATA
Jakob von UEXKÜLL – 1864-1944
UMWELT ¨Mundo entorno¨ Estímulos ambientales
percibidos por un organismo en relación
a sus determinantes ecofisiológicos.
POTENCIAL DE MEMBRANA, Vm
Potencial de membrana en reposo
Vm = Vi - Ve = -60 mV
SEPARACIÓN DE CARGAS en la membrana
in
out
EN EL MEDIO INTRA Y EXTRACELULAR:
-Electroneutralidad, igual distribución
de cargas.
EN EL ENTORNO INMEDIATO
DE LA MEMBRANA:
-Pequeño exceso de aniones intracelular,
y de cationes extracelular.
membrana en reposo
POTENCIAL ELECTROQUÍMICO
Permeabilidad selectiva al K+
FEM = EK+ potencial de equilibrio para K+
ECUACIÓN DE NERNST para el E de un ion
Ex = R T ln [X]out
zF
[X]in
R, constante de los gases
Temp.
z, valencia
F, constante de Faraday
Ex = 0.058 log [X]out
[X]in
para un ion monovalente, a 18ºC
DISTRIBUCIÓN DESIGUAL DE IONES
OUT
Equilibrio DONNAN
IN
Bomba de Na+-K+
Permeabilidad selectiva para K+ en reposo
¿Qué determina el potencial de la membrana…?
Ley de OHM
Vm = I R
1- Los gradientes electroquímicos de cada ion.
2- La permeabilidad de cada ion.
¿Qué determina el potencial de la membrana…?
Ecuación
de GOLDMAN
Vm = RT ln PK [K+]out + PNa [Na+]out + PCl [Cl-]in
F
PK [K+]in + PNa [Na+]in + PCl [Cl-]out
Permeabilidad selectiva
para K+ en reposo.
Vm = -60 mv ~ EK+
PROPIEDADES ELÉCTRICAS de la membrana
1- respuesta eléctrica PASIVA
NO DEPENDE de cambios en la membrana.
POTENCIAL ELECTROTÓNICO
2- respuesta eléctrica ACTIVA
DEPENDE de cambios en la resistencia de la
membrana.
POTENCIAL DE ACCIÓN
fenómeno TODO O NADA dependiente de umbral.
CIRCUITO EQUIVALENTE de la membrana
Cm capacitancia de la membrana
Rm resistencia de la membrana
V=IR
LEY DE OHM
PROPIEDADES PASIVAS de la membrana
CONSTANTE DE TIEMPO t
Vm(t) = V (1-e -t / RC)
t = RC
cuando t = t
Vm = V (1-1/e) => Vm = 0,63 V
t tiempo requerido para que el Vm alcance el 63% de
su valor asintótico.
PROPIEDADES PASIVAS de la membrana
Constante de espacio, l
Vm(x) = V0 e -x / l l = (Rm / Rl)1/2
si x = l Vm = V0 1/e, Vm = 0.37 V0
l distancia en la que el Vm muestra una caída del 63%.
SIMULACIONES COMPUTACIONALES
A) Modelo de NEURONA ESFÉRICA: asume una esfera de pequeño tamaño
=> DV es equivalente en cualquier lugar en el que se registre.
OBJETIVOS. Obtención de t, Rm y Cm de manera gráfica y analítica.
MÉTODO. Inyección de pulsos cuadrados de corriente de distintos valores,
obtención de Vm = IRm
SIMULACIONES COMPUTACIONALES
A) Modelo de FIBRA NERVIOSA (CABLE): asume un cable de resistencia axial
determinada => DV depende de la distancia.
OBJETIVOS. Obtención de l, Rm y Rl de manera gráfica y analítica.
MÉTODO. Inyección de un pulso cuadrado de corriente registrando a distintas
distancias respecto del electrodo de corriente.