Luigi GALVANI - 1792 ¨...un fluido eléctrico proviene del músculo…¨ EXCITABILIDAD.

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1 Luigi GALVANI - 1792 ¨...un fluido eléctrico proviene del músculo…¨ EXCITABILIDAD

2 PERIFERIA CENTRO PERIFERIA Recepción sensorial Percepción sensorial Respuesta efectora (motora) UN SISTEMA NERVIOSO ELEMENTAL

3 EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS NERVIOSOS - No hay registro fósil - Filogenias moleculares. Sirven para aspectos elementales. Biología comparada de estructura y función PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES Filogenia de fotoreceptores Presencia/ausencia de células ciliadas

4 PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES 1- Todos los SN están formados por neuronas.

5 PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES 2- Los mecanismos de señalización eléctrica y neuroquímica son altamente conservados. Respuesta de fotoreceptores vertebradoinvertebrado Filogenia de OPSINAS

6 PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES 3- Los SN evolucionaron por elaboración de un patrón anatomofisiológico básico: EL ARCO REFLEJO ARCO REFLEJO EN VERTEBRADOS

7 PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES 3- Los SN evolucionaron por elaboración de un patrón anatomofisiológico básico: EL ARCO REFLEJO ARCO REFLEJO EN INVERTEBRADOS

8 EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS NERVIOSOS plexo nervioso en MEDUSA SISTEMA NERVIOSO EN REDES NEURONALES DIFUSAS plexo nervioso en HYDRA 4- Tendencia a la concentración de neuronas en sistemas centralizados. SISTEMAS DIFUSOSSISTEMAS CENTRALIZADOS

9 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

10 PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES 4- Tendencia al incremento de neuronas y a la cefalización. RANAHOMBRE CEFALIZACIÓN Y SEGMENTACIÓN

11 PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES 5- Adquisición de nuevas estructuras sin reemplazo de viejas (vestigiales)

12 PRINCIPIOS EVOLUTIVOS GENERALES 6- Tamaño relativo de áreas en relación a la importancia del input sensorial y/o output motor. RATA

13 Jakob von UEXKÜLL – 1864-1944 UMWELT ¨Mundo entorno¨ Estímulos ambientales percibidos por un organismo en relación a sus determinantes ecofisiológicos.

14 POTENCIAL DE MEMBRANA, Vm Potencial de membrana en reposo Vm = Vi - Ve = -60 mV

15 SEPARACIÓN DE CARGAS en la membrana EN EL ENTORNO INMEDIATO DE LA MEMBRANA: -Pequeño exceso de aniones intracelular, y de cationes extracelular. EN EL MEDIO INTRA Y EXTRACELULAR: -Electroneutralidad, igual distribución de cargas. membrana en reposo inout

16 POTENCIAL ELECTROQUÍMICO Permeabilidad selectiva al K + FEM = E K+ potencial de equilibrio para K+

17 ECUACIÓN DE NERNST para el E de un ion E x = R T ln [X] out z F [X] in R, constante de los gases Temp. z, valencia F, constante de Faraday E x = 0.058 log [X] out [X] in para un ion monovalente, a 18ºC

18 Equilibrio DONNAN DISTRIBUCIÓN DESIGUAL DE IONES Bomba de Na + -K + OUTIN

19 Permeabilidad selectiva para K + en reposo

20 ¿Qué determina el potencial de la membrana…? 1- Los gradientes electroquímicos de cada ion. 2- La permeabilidad de cada ion. Ley de OHM Vm = I R

21 ¿Qué determina el potencial de la membrana…? V m = RT ln P K [K + ] out + P Na [Na + ] out + P Cl [Cl - ] in F P K [K + ] in + P Na [Na + ] in + P Cl [Cl - ] out Ecuación de GOLDMAN Permeabilidad selectiva para K + en reposo. Vm = -60 mv ~ E K +

22 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.

23 CIRCUITO EQUIVALENTE de la membrana Cm capacitancia de la membrana Rm resistencia de la membrana V=IR LEY DE OHM

24 PROPIEDADES PASIVAS de la membrana CONSTANTE DE TIEMPO  V m (t) = V  (1-e -t / RC )  = RC cuando t =  V m = V  (1-1/e) => V m = 0,63 V   tiempo requerido para que el V m alcance el 63% de su valor asintótico.

25 PROPIEDADES PASIVAS de la membrana Constante de espacio, V m (x) = V 0 e -x / = (R m / R l ) 1/2 si x = V m = V 0 1/e, V m = 0.37 V 0 distancia en la que el V m muestra una caída del 63%.

26 SIMULACIONES COMPUTACIONALES A)Modelo de NEURONA ESFÉRICA: asume una esfera de pequeño tamaño =>  V es equivalente en cualquier lugar en el que se registre. MÉTODO. Inyección de pulsos cuadrados de corriente de distintos valores, obtención de V m = IR m OBJETIVOS. Obtención de , R m y C m de manera gráfica y analítica.

27 SIMULACIONES COMPUTACIONALES A)Modelo de FIBRA NERVIOSA (CABLE): asume un cable de resistencia axial determinada =>  V depende de la distancia. MÉTODO. Inyección de un pulso cuadrado de corriente registrando a distintas distancias respecto del electrodo de corriente. OBJETIVOS. Obtención de, R m y R l de manera gráfica y analítica.