The computational model of synaptic plasticity in area ca1 of hippocampus - Teerapol Saleewong (Chulalongkorn University, 2011)
การเกิดศักย์ระยะยาว (LTP) เป็นรูปแบบในการเพิ่มสมรรถนะในการปรับเปลี่ยนของสภาพประสานประสาท และยอมรับโดยทั่วไปว่าเป็นตัวแบบของการเรียนรู้และจดจำ การเปลี่ยนแปลงระยะยาวนี้มีความซับซ้อนและเกี่ยวข้องกับหลายกระบวนการในจุดประสานประสาท ในงานวิจัยนี้อาศัยวิธีการตัดชิ้นเนื้อสมองแบบนอกกาย (in vitro) เพื่อศึกษาประสิทธิภาพการกระตุ้นแบบความถี่สูงเพียงชั่วขณะ และแบบช่วงทีต้า (TBS) ในการเหนี่ยวนำให้เกิด LTP ในหนูทดลอง นอกจากนี้ได้ศึกษาถึงผลของ การลดขนาดและแผ่ขยายของคลื่นสมองของผิวสมองใหญ่ (CSD), picrotoxin-สารยับยั้งตัวรับ GABAA ต่อการเหนี่ยวนำ LTP ด้วยความถี่สูงเพียงชั่วขณะ เมื่อพิจารณาประสิทธิภาพของรูปแบบการกระตุ้น พบว่าการกระตุ้นด้วยความถี่สูงเพียงชั่วขณะใช้ความแรง 0.37+0.0677V ในขณะที่กระตุ้นแบบ TBS ใช้0.31+0.0862V ซึ่งไม่พบความแตกต่างแบบมีนัยสำคัญจากทั้งสองกลุ่ม(one-way ANOVA, P=0.122) สำหรับการเกิด LTP พบว่า การกระตุ้นแบบ TBS มีประสิทธิภาพเหนี่ยวนำให้เกิด LTP ได้สูงกว่าการกระตุ้นด้วยความถี่สูงเพียงชั่วขณะ โดยได้ LTP, 144.42±6.54% (N=10) และ 134.88±6.92% (N=10) ตามลำดับเมื่อเทียบกับค่าเริ่มต้น นอกจากนี้พบว่ากลุ่ม picrotoxin ได้ผลการเหนี่ยวนำ LTP สูงกว่ากลุ่มควบคุม โดยได้ LTP 140.25±4.18% (N=8) และ 134.88±6.92% (N=10) ตามลำดับเมื่อเทียบกับค่าเริ่มต้น สำหรับกลุ่ม picrotoxin ร่วมกับ CSD ได้ค่า LTP น้อยที่สุด (120.15±3.73% เมื่อเทียบกับค่าเริ่มต้น, N=8) จากข้อมูลการทดลอง นำมาปรับเส้นโค้งด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด ด้วยตัวแบบสมการเชิงคณิตศาสตร์ ประกอบด้วยสมการเชิงพหุนาม สมการเชิงเลขชี้กำลัง และสมการเชิงเลขยกกำลัง พบว่าตัวแบบเชิงเลขยกกำลัง ได้ค่า adjusted สูงสุดและสามารถประมาณค่าตั้งต้นของ ศักย์หลังการกระตุ้นชั่วขณะได้ดีที่สุด สำหรับการประมาณค่า LTP ทำได้ใกล้เคียงกันในสามตัวแบบ โดยตัวแบบเชิงพหุนาม ให้ความคลาดเคลื่อนสัมพัทธ์ของการประมาณ LTP น้อยแต่พบส่วนตกค้างจากการปรับข้อมูลสูง ในขณะที่ตัวแบบเชิงเลขยกกำลังและตัวแบบเชิงเลขชี้กำลังพบส่วนตกค้างจากการปรับข้อมูลน้อยกว่า ดังนั้นเมื่อเปรียบเทียบโดยภาพรวมแล้ว ตัวแบบเชิงเลขยกกำลังมีความเหมาะสมที่สุดในการประมาณค่า LTP หรือในการอธิบายผลจากการกระตุ้นในจุดประสานประสาทอื่นๆ นอกจากนี้คุณลักษณะไม่เชิงเส้นของ LTP ยังมีผลต่อการปรับข้อมูลในการเพิ่มความเที่ยงตรงของพารามิเตอร์ และเป็นคุณลักษณะหนึ่งในองค์ประกอบของการกระตุ้นให้เกิด LTP