Pengembangan Model Neuron Berbasis Konduktansi untuk Deteksi Penyakit Parkinson

Abstract

enyakit Parkinson (PD) merupakan salah satu penyakit dengan gangguan neurodegeneratif di dalam ganglia basal. Aktivitas sel saraf di dalam ganglia basal dapat diamati menggunakan model simulasi komputasi yang banyak digunakan para ahli saraf untuk melihat bagaimana aktivitas sel saraf bekerja. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan aktivitas saraf pada tiga anatomi utama di dalamganglia basal yaitu Subthalamic Nukleus (STN), Globus Pallidus internal (GPi), dan Thalamus Cell (TC). Simulasi komputasi pada penelitian ini menggunakan model dasar Hodgin-Huxley (HH) dengan penambahan arus tambahan berupa arus sinaptik dan arus Deep Brain Stimulation (DBS). Model tersebut direpresentasikan sebagai persamaan diferensial biasa yang digabungkan sehingga dapat menggambarkan tegangan aktivitas dan mengamati pola osilasi tremor di dalam STN, GPi, dan TC pada kondisi normal dan penderita PD. Model ini juga menambahan efek DBS yang digunakan untuk mengurangi gejala pada tremor patologis ketika diterapkan pada STN. Perhitungan model simulasi dilakukandengan menggunakan metode Runge-Kutta orde keempat. Hasil simulasi deteksi PD dengan memperhitungkan aktivitas di dalam STN, GPi, dan TC pada model dasar HH menunjukkan pola aktivitas tegangan respons neuron yang bergerak secara periodik. Penambahan arus sinaptik dan arus DBS terdapat tegangan respons yang berbeda dengan model asli persamaan HH pada aktivitas neuron. Perbedaan tegangan respons di dalam ketiga anatomi ganglia basal tersebut menunjukkan penurunan respons thalamus pada input penggerak, sehingga menunjukkan transfer informasi yang buruk ke korteks. Hal ini disebabkan oleh reseptor yang terletak pada neuron glutamatergik, sehingga neuron-neuron ini akan dihambat oleh peningkatan aktivitas arus sinaptik dan DBS.

Parkinson's disease (PD) is a disease with neurodegenerative disorders in the basal ganglia. Nerve cell activity in the basal ganglia can be observed using computational simulation models that are widely used by neurologists to see how nerve cell activity works. This study aims to compare neural activity in three main anatomies in the basal ganglia, namely the Subthalamic Nucleus (STN), Globus Pallidus internal (GPi), and Thalamus Cell (TC). The computational simulation in this research uses the basic Hodgin-Huxley (HH) model with the addition of additional currents in the form of synaptic currents and Deep Brain Stimulation (DBS) currents. The model is represented as a combined ordinary differential equation so that it can describe activity voltage and observe tremor oscillation patterns in the STN, GPi, and TC in normal conditions and PD sufferers. This model also adds the effect of DBS used to reduce symptoms in pathological tremor when applied to the STN. The simulation model calculations were carried out using the fourth order Runge-Kutta method. The simulation results of PD detection by taking into account activity in the STN, GPi, and TC in the HH basic model show a pattern of voltage response activity of neurons that move periodically. Adding synaptic currents and DBS currents, there is a voltage response that is different from the original model of the HH equation on neuronal activity. Differences in response voltage within these three basal ganglia anatomies suggest reduced thalamic responsiveness to locomotor input, thus indicating poor information transfer to the cortex. This is caused by receptors located on glutamatergic neurons, so that these neurons will be inhibited by increased synaptic current activity and DBS