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Biofísica Transmissão Sináptica Prof. Dr. Walter F. de Azevedo Jr. © 2015 Dr. Walter F. de Azevedo Jr. 1

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Biofísica

Transmissão SinápticaProf. Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

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r. W

alte

r F.

de

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ve

do

Jr.

1

O aumento de pesquisas focadas no

funcionamento do cérebro, criou uma

quantidade enorme de informações

científicas relevantes dispersas em

milhares de artigos científicos. A proposta

de um grupo de pesquisadores

americanos da Carnegie Mellon

University, é disponibilizar a informação

sobre dados fisiológicos de neurônios de

forma organizada e integrada. A partir de

uma ferramenta computacional, foi

organizada uma base de dados com

esses resultados e disponibilizada no site:

http://www.neuroelectro.org/. Este site

funciona como uma base de dados sobre

a fisiologia dos neurônios.

2

Notícia Relacionada

Base de dados http://www.neuroelectro.org/ .

Disponível em: < http://www.kurzweilai.net/a-wikipedia-for-

neurons >.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

O que é a singularidade tecnológica ?

O que é o modelo de Hogkin-Huxley?

O que é sinapse?

Como funcionam os fármacos anti-Alzheimer?

Fonte: http://www.kurzweilai.net/

3

Uma grande parte de cientistas da área

de inteligência artificial, acredita que

vivemos um momento especial da história

do desenvolvimento científico. Devido à

importância deste momento, destaco nos

meus modestos cursos alguns aspectos

relevantes do processo da singularidade

tecnológica. Uma das características

desta última é o aumento expressivo da

expectativa de vida. Se compararmos a

expectativa de vida hoje, com a de um

brasileiro do início do século XX, vemos

que mais que dobramos nossa

expectativa. No gráfico ao lado, vemos

que a expectativa de vida do brasileiro em

1910 era de 34 anos, e hoje está acima

de 70 anos. O aumento deve-se a

diversos fatores, tais como o

desenvolvimento no saneamento básico e

as conquistas científicas da medicina

moderna.4

Ano

Expectativa de vida do Brasileiro entre 1910 e 2009. Fonte

dos dados: Informe da Previdência Social. Disponível em: <

http://www.previdencia.gov.br/arquivos/office/4_110525-

171625-908.pdf >.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

0

10

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30

40

50

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80

1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020

Singularidade Tecnológica

Ex

pe

cta

tiva

de

vid

a

Dados para expectativa de vida, antes de

1910, indicam números ainda piores.

Segundo algumas fontes, a expectativa

de vida no Brasil em 1900 era inferior a 30

anos. Fonte: Laboratório de Demografia e

Estudo Populacionais. Disponível em: <

http://www.ufjf.br/ladem/2012/02/28/aume

nto-da-longevidade-e-estancamento-da-

esperanca-de-vida-artigo-de-jose-

eustaquio-diniz-alves/ >. Acesso em: 10

de setembro de 2015.

Um gráfico da evolução da expectativa de

vida ano a ano (2000-2012), mostra

aspectos curiosos do aumento. Vemos um

avanço considerável entre 2002 e 2004.

Este pulo na melhora da expectativa de

vida, é, também, uma consequência direta

de políticas públicas de redução da

pobreza.

5

Expectativa de vida do Brasileiro entre 2000 e 2012. Fonte

dos dados: Index Mundi. Disponível em:

< http://www.indexmundi.com/g/g.aspx?c=br&v=30&l=pt >.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

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1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

Ex

pe

cta

tiva

de

vid

a

Ano

Singularidade Tecnológica

Olhando para o futuro, a expectativa de

vida traz grandes promessas. Um

geneticista da Cambridge University -

Reino Unido, prevê que a primeira pessoa

a viver mais de 1000 anos já está entre

nós (Site da BBC. Disponível em: <

http://news.bbc.co.uk/2/hi/uk_news/40030

63.stm >. Acesso em: 10 de setembro de

2015.

Isto mesmo, mil anos! Não é erro de

digitação. Eu sou cético com relação a

este número, mas acredito, baseado na

aceleração do desenvolvimento científico,

que ultrapassaremos o limite de 120 anos

nas próximas décadas.

6

Página de entrada do site da Strategies for Engineered

Negligible Senescence (SENS) Foundation.

Disponível em: < http://sens.org/>.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

Singularidade Tecnológica

A evolução da ciência médica, nos deu

nas últimas décadas desenvolvimentos

como transplantes, vacinas, novos

fármacos etc. Além disso, temos a

expectativa da substituição de órgãos,

como o rim crescido artificialmente

mostrado ao lado (Song et al., 2013).

Baseado neste cenário, podemos ser

otimistas quanto à expectativa de vida do

ser humano. Esperamos que, nas

próximas décadas, teremos a

possibilidade de substituição de nossos

órgãos conforme envelhecemos. A

substituição do rim por um crescido

artificialmente tem uma perspectiva de ser

possível numa década. Outros órgãos

apresentam equivalente biomecânico,

como o coração.

7

Rim artificial testado em ratos.

Disponível em: < http://www.bbc.co.uk/news/science-

environment-22149844>.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

Referência:

Song JJ, Guyette JP, Gilpin SE, Gonzalez G, Vacanti JP, Ott

HC.

Regeneration and experimental orthotopic transplantation of

a bioengineered kidney. Nat Med. 2013 Apr 14. doi:

10.1038/nm.3154

Singularidade Tecnológica

Além do aumento expressivo do número

de anos vividos, a humanidade usufruirá

de facilidades tecnológicas, cada vez

mais baratas.

A evolução da medicina e da cibernética,

permitirá o desenvolvimento de um

equivalente computacional ao cérebro

humano. Como o desenvolvimento

concomitante da neurociência, espera-se

que tenhamos a capacidade tecnológica

de transferirmos o conjunto de nossas

sinapses para um cérebro eletrônico, ou

seja, a substituição do cérebro humano,

por um equivalente computacional. Nessa

fase a humanidade atingirá virtualmente a

imortalidade. A situação onde esta

transição ocorrerá, é chamada de

singularidade tecnológica.Visão artística da modelagem matemática do cérebro.

Disponível em: <http://www.kurzweilai.net/mind-uploading-

featured-in-academic-journal-for-first-time>.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

8

Singularidade Tecnológica

O gráfico ao lado ilustra a lei de Moore,

que estabelece que aproximadamente

entre 18 e 24 meses o número de

transistores por chip dobra. Esta lei foi

proposta por Gordon Moore cofundador

da Intel. Ou seja, considerando-se os

processadores hoje, esperamos que em

aproximadamente entre 18 e 24 meses

teremos disponíveis, pelo mesmo preço,

computadores com o dobro da

capacidade de processamento. Uma

extrapolação da lei de Moore para 2030,

ou um pouco depois, indica que teremos

computadores com a complexidade do

cérebro humano.

Disponível em: <

http://www.kurzweilai.net/the-law-of-

accelerating-returns >. Acesso em: 10 de

setembro de 2015.

Evolução do número de transistores por chip em função do

ano.

Disponível em:

http://library.thinkquest.org/4116/Science/moore%27s.htm.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

9

Singularidade Tecnológica

A pesquisa em singularidade tecnológica

é uma atividade multidisciplinar, cujo o

foco é o entendimento dos sistemas

biológicos e computacionais,

especificamente a interface do ser

humano com máquinas. A partir deste

conhecimento, teremos condições de

prolongar nossa expectativa de vida, até

termos condições tecnológicas de

transferirmos nossa consciência para um

sistema computacional, o que abre a

possibilidade da imortalidade, bem como

uma nova fase da evolução humana. Tal

fase da evolução permitirá a integração

das consciências computacionais, o que

abre um amplo espectro de

possibilidades. Tais tecnologias ainda não

existem, mas se consideramos a lei de

Moore, vemos que o rápido

desenvolvimento tecnológico nos levará

até este estágio.

Visão artística do cérebro digital.

Disponível em: < http://www.kurzweilai.net/critique-of-

against-naive-uploadism#!prettyPhoto>.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

10

Singularidade Tecnológica

Muitos autores destacam que, as

pesquisas mais importantes e

desafiadoras nos dias de hoje, estão

relacionadas com a singularidade

tecnológica. A biofísica pode contribuir

nesta área em duas frentes de atuação.

Uma frente para entendermos as bases

moleculares do funcionamento do

cérebro, que permitirá seu entendimento e

então sua modelagem computacional.

Noutra frente, ao vivermos mais (aumento

da expectativa de vida), nos tornamos

sujeitos a novas enfermidades, que

podem ser combatidas com abordagens

do desenho de fármacos baseado em

computadores.

11

Página de entrada do site Kurzweil Accelerating Intelligence.

Disponível em:<http://www.kurzweilai.net/ >.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

Singularidade Tecnológica

12

Ao atingirmos a singularidade

tecnológica, abandonaremos as

limitações biológicas do nosso ser e

atingiremos um universo de novas

possibilidades que tal fase nos

trará.

Singularidade Tecnológica

Maiores informações sobre a singularidade tecnológica podem ser encontradas nos

artigos de Ray Kurzweil disponíveis on-line no site Kurzweil Accelerating Intelligence.

► Kurzweil responds: Don’t underestimate the Singularity. Disponível em: <

http://www.kurzweilai.net/kurzweil-responds-dont-underestimate-the-singularity>.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

► The new era of health and medicine as an information technology is broader than

individual genes. Disponível em: < http://www.kurzweilai.net/the-new-era-of-health-

and-medicine >. Acesso em: 10 de setembro de 2015.

► How my predictions are faring — an update by Ray Kurzweil. Disponível em: <

http://www.kurzweilai.net/how-my-predictions-are-faring-an-update-by-ray-kurzweil >.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

► The Law of Accelerating Returns. Disponível em: < http://www.kurzweilai.net/the-

law-of-accelerating-returns >. Acesso em: 10 de setembro de 2015.

13

Singularidade Tecnológica

14

Singularity University

15

Singularity University

O modelo de Hodgkin-Huxley foi proposto em 1952 para modelar o potencial de ação

do axônio de sépia. Os dados sobre a corrente iônica foram obtidos a partir do uso da

técnica de “voltage clamp”. Nesta técnica, o potencial elétrico da célula é mantido

constante, independente das concentrações iônicas. Na situação abaixo as correntes

iônicas são medidas. O diagrama esquemático abaixo ilustra a técnica. Um sistema de

retroalimentação permite que o potencial seja mantido num valor de referência, onde

toda vez que o potencial de membrana desvia-se um pouco do valor ajustado, uma

tensão adicional, fornecida pela fonte de tensão, leva o potencial de membrana de

volta ao valor ajustado.

Axônio

Amperímetro

Eletrodo

extracelular

Eletrodo

intracelular

Amplificador do potencial

de membrana

Fonte de tensão

Amplificador de

retroalimentação

16

Modelo de Hodgkin-Huxley

O modelo de Hodgkin-Huxley usa o conceito de condutância (g), para elaborar uma

equação diferencial que mostra o potencial de membrana em função do tempo E(t).

Não é objetivo do presente curso detalhar a dedução de tal modelo, iremos somente

ilustrar a equação, destacando as principais características. Quando analisamos o

neurônio em repouso, vimos que o mesmo tinha um comportamento elétrico similar a

um circuito resistivo-capacitivo (circuito RC) simples, ilustrado abaixo.

R

Circuito RC

+++++

- - - - -

E

I

Q

+Q

-Q

Po

ten

cia

l d

e m

em

bra

na

Tempo(ms)

Potencial de repouso

Potencial limiar

0

17

Modelo de Hodgkin-Huxley

Na figura ao lado, temos o circuito elétrico

equivalente da membrana celular durante

o potencial de ação, chamado de modelo

de Hodgkin-Huxley. No circuito temos 3

tipos de correntes iônicas, a corrente do

Sódio (INa), a corrente do Potássio (IK) e

uma terceira corrente chamada em inglês

de “leak current” (IL), que é composta

principalmente de íons de cloro. A

principal contribuição do modelo Hodgkin-

Huxley, foi a introdução das condutâncias

na análise do comportamento elétrico do

axônio. A condutância (g) é o inverso

da resistência elétrica (R), conforme a

equação abaixo:

A unidade de condutância é o Siemens (1

S = 1/Ohm).

gNa gK gL

ENa EK EL

Cm

IC

INa IK IL

I

IÍon

R

1 g

Circuito elétrico equivalente a membrana celular, segundo

o modelo de Hodgkin-Huxley.

Meio extracelular

Meio intracelular

18

Modelo de Hodgkin-Huxley

Ao incluirmos as condutâncias (g), temos

a possibilidade de modelar o potencial de

ação, considerando o circuito equivalente

ao lado. Temos as condutâncias para

Sódio (gNa), Potássio (gK) e uma terceira

para o termo “leak” (gL), ou seja,

vazamento de íons. A corrente total (I) é a

soma da corrente iônica (Iíon) e a corrente

capacitiva (IC), como segue:

I = IC + Iíon .

A corrente iônica total (Iion) é dada pela

soma de todas as correntes devido a cada

canal (INa e IK) e a terceira corrente (IL) é

constante e minoritária. Assim temos,

Iion = INa + IK + IL

gNa gK gL

ENa EK EL

Cm

IC

INa IK IL

I

IÍon

Circuito elétrico equivalente a membrana celular, segundo

o modelo de Hodgkin-Huxley.

Meio extracelular

Meio intracelular

19

Modelo de Hodgkin-Huxley

Vemos no circuito equivalente a presença

de 3 fontes de potencial, nominalmente

Ena , EK e EL, relativas ao Sódio, Potássio

e vazamento (leak). Tais potenciais

podem ser determinados a partir da

equação de Nernst, vista anteriormente.

Assim, temos as seguintes equações para

as correntes que formam a corrente

iônica,

INa = gNa (V - ENa ) ,

Ik = gk (V - Ek )

e

Il = gL (V - EL )

onde V é o potencial da membrana.

Veja no circuito, que as condutâncias do

Sódio (gNa) e do Potássio (gK) são

variáveis e a condutância de vazamento é

constante.

gNa gK gL

ENa EK EL

Cm

IC

INa IK IL

I

IÍon

Circuito elétrico equivalente a membrana celular, segundo

o modelo de Hodgkin-Huxley.

Meio extracelular

Meio intracelular

20

Modelo de Hodgkin-Huxley

Usando o circuito equivalente, vemos que na fase de despolarização temos a

condutância do Na+ alta, o que permitirá entrada de íons de Na+ na célula, elevando a

corrente INa e o potencial de membrana (V). Na fase repolarização, teremos aumento

condutância do K+, o que levará K+ para o meio extracelular e diminuirá potencial de

membrana.

1

2 3

4

Gráfico do potencial contra o tempo (linha vermelha),

gerado pelo HHSim (http://www.cs.cmu.edu/~dst/HHsim/).

gNa gK gL

ENa EK EL

Cm

IC

INa IK IL

I

IÍon

Meio extracelular

Meio intracelular

21

Modelo de Hodgkin-Huxley

O modelo de Hodgkin-Huxley é um

modelo computacional, sendo

considerado o primeiro modelo da

abordagem de biologia de sistemas. Tal

modelo descreve a resposta do axônio de

sépia a diferentes estímulos elétricos.

Temos a implementação do modelo

computacional de Hodgkin-Huxley

(modelo HH) em diversos programas.

Apresentaremos aqui um que foi

implementado na linguagem MatLab,

chamado HHSim que está disponível no

site http://www.cs.cmu.edu/~dst/HHsim/ .

Esse simulador do potencial de ação

possibilita testarmos diferentes tipos de

estímulos elétricos aplicados ao axônio,

bem como o efeito de moléculas que

interagem com os canais iônicos. Axônio pré-sináptico da sépia, colorido em rosa para

destaque.

Disponível em: http://dels-old.nas.edu/USNC-IBRO-

USCRC/resources_methods_squid.shtml

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

Diagrama esquemático de uma seção do axônio de sépia.

22

Modelo de Hodgkin-Huxley

O diagrama esquemático abaixo ilustra o arranjo experimental, simulado no HHSim.

Temos o cilindro representando uma seção do axônio da sépia, onde foram inseridos 2

eletrodos. Temos o eletrodo 1 responsável pelo estímulo, que será medido em

unidades de corrente elétrica, nA (nanoAmpére, 10-9 A).

Eletrodo 1

Gerador de corrente elétrica (estímulo)

Seção do axônio de sépia.23

Modelo de Hodgkin-Huxley

Temos um segundo eletrodo (eletrodo 2), inserido após o eletrodo 1. O

posicionamento de eletrodo 2 indica que ele está mais próximo do terminal axonal que

o eletrodo 1. Assim, o estímulo gerado no eletrodo 1 pode propagar-se ao longo do

axônio e ser registrado no eletrodo 2. O eletrodo 2 está ligado a um voltímetro, que

registra o potencial de membrana em mV em função do tempo (eixo horizontal).

Eletrodo 1

Eletrodo 2

Gerador de corrente elétrica (estímulo) Voltímetro (eixo vertical em mV)

Seção do axônio de sépia.24

Modelo de Hodgkin-Huxley

Na situação ilustrada abaixo, temos que o voltímetro mostra a evolução temporal do

potencial de membrana, num período de 20 ms, suficiente para vermos todas as fases

do potencial de ação (despolarização, repolarização e hiperpolarização).

Eletrodo 1

Eletrodo 2

Gerador de corrente elétrica (estímulo) Voltímetro (eixo vertical em mV)

Seção do axônio de sépia.25

Modelo de Hodgkin-Huxley

Vamos usar o HHSim para destacar as características do potencial de ação. Na figura

abaixo temos a situação de potencial de repouso. A linha vermelha indica o potencial

da membrana (em repouso), a linha roxa indica o estímulo aplicado, a linha amarela a

condutância do Na+ e a verde a condutância do K+ .

Gráfico do potencial contra o tempo

(linha vermelha), gerado pelo HHSim

(http://www.cs.cmu.edu/~dst/HHsim/).

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

26

Modelo de Hodgkin-Huxley

Aplicamos um estímulo, linha roxa, temos que o potencial de membrana atinge uma

valor acima do potencial limiar (linha vermelha). Em tal situação, abrem-se os canais

de Na+ dependentes de voltagem. Cofirmarmos a situação, verificando a condutância

do Na+ (linha amarela), que começa a subir, indicado o influxo de Na+. O eixo

horizontal é o do tempo. Todo evento está registrado em pouco mais de 20 ms.

27

Modelo de Hodgkin-Huxley

Gráfico do potencial contra o tempo

(linha vermelha), gerado pelo HHSim

(http://www.cs.cmu.edu/~dst/HHsim/).

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

Comparando-se as condutâncias, vemos que a condutância do Na+ (linha amarela)

atinge o valor máximo, antes da a condutância do K+ (linha amarela). Isto deve-se ao

fato do canal de Na+ dependente de voltagem abrir-se antes do canal de K+

dependente de voltagem.

28

Modelo de Hodgkin-Huxley

Gráfico do potencial contra o tempo

(linha vermelha), gerado pelo HHSim

(http://www.cs.cmu.edu/~dst/HHsim/).

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

Depois de poucos milisegundos, ambos canais estão fechados, como vemos com as

condutâncias retornando para o valor zero. Depois de mais alguns milisegundos, o

potencial de membrana (linha vermelha) retorna ao valor de repouso.

29

Modelo de Hodgkin-Huxley

Gráfico do potencial contra o tempo

(linha vermelha), gerado pelo HHSim

(http://www.cs.cmu.edu/~dst/HHsim/).

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

O cérebro humano é considerado por

muitos como o mais capaz entre os

animais do planeta Terra. Considerando-

se que, um maior número de neurônios

significa maior poder cognitivo, espera-se

que o cérebro humano seja o campeão

entre os animais em número de

neurônios. Na verdade, apesar de muitos

livros textos estabelecerem o número

redondo de 100 bilhões de neurônios no

cérebro (1011 ) ( Williams & Herrup, 1988),

tal número ainda é motivo de grande

debate.

Fonte: Williams RW, Herrup K. The control of neuron number.

Annu Rev Neurosci. 1988;11:423-53.

Imagem de CAT scan do cérebro.

Disponível em : <

http://netanimations.net/Moving_Animated_Heart_Beating_L

ungs_Breathing_Organ_Animations.htm#.UXKY4rXvuSp >.

Acesso em: 10 de setembro de 2015. 30

Cérebro Humano

Se considerarmos que o cérebro humano

é formado por aproximadamente 1011

neurônios, sendo que cada uma dessas

células pode formar até 10.000 conexões,

temos que o cérebro humano pode

apresentar até 1014 sinapses. Tomamos

um valor médio de 103 sinapses por

neurônio. Um estudo sobre o assunto

(Azevedo et al., 2009), estimou o número

em 86,1 ± 8,1 bilhões de neurônios (

8,61.1010) num adulto do sexo masculino.

Revisões posteriores, sobre o número de

neurônios no cérebro humano, ficam entre

75 e 124 bilhões (Lent, 2012), assim, o

número de 100 bilhões, é um valor médio

das estimativas.

Fonte: Azevedo FA, Carvalho LR, Grinberg LT, Farfel JM,

Ferretti RE, Leite RE, Jacob Filho W, Lent R, Herculano-Houzel

S. Equal numbers of neuronal and nonneuronal cells make the

human brain an isometrically scaled-up primate brain

J Comp Neurol. 2009;513(5):532-41.

Concepção artística do cérebro humano.

Disponível em : < http://www.whydomath.org/ >

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

31

Cérebro Humano

A complexidade dos pensamentos e do

tráfego de sinais no organismo humano

são resultados da interação entre

neurônios conectados. O impressionante

número de conexões entre os neurônios

cria um sistema altamente complexo

envolvendo 1014 sinapses. Os resultados

da ação desse sistema vemos a cada

segundo de nossas vidas, pensando,

criando e aprendendo... As interações,

que geram padrões complexos, são

resultados das sinapses entre as células.

Resumindo, tudo que pensamos e

lembramos é resultado das interações

dessa rede complexa de sinapses. Iremos

ver as principais características das

sinapses.

Segundo alguns autores, o cérebro humano tem

aproximadamente 1014 sinapses, uns apresentam um

número menor...

Fonte da imagem:

http://images.fanpop.com/images/image_uploads/Homer-

Brain-X-Ray-the-simpsons-60337_1024_768.jpg

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

32

Cérebro Humano

As sinapses são junções estruturalmente especializadas, em que uma célula pode

influenciar uma outra célula diretamente por meio do envio de sinal químico ou

elétrico. A forma mais comum de sinapse é a sinapse química. Na sinapse temos a

participação das células pré-sináptica e pós-sináptica.

Célula pré-sináptica: É a célula que envia o sinal nervoso.

Célula pós-sináptica: É a célula que recebe o sinal da célula pré-sináptica.

Neurotransmissor

Ca+2

Receptor

Canal de Ca+2

Vesícula

Membrana pós-sináptica

Membrana pré-sináptica

Fenda sináptica

33

Sinapses

Na sinapse química, a comunicação entre a célula pré-sináptica e pós-sináptica dá-se

por meio de neurotransmissores, que passam da célula pré-sináptica, ligando-se a

receptores específicos na célula pós-sináptica. Os neurotransmissores ficam

armazenados em vesículas e, uma vez que um potencial de ação chega ao terminal

axonal, esses são liberados na fenda sináptica. Os neurotransmissores ligam-se a

uma classe especial de proteínas transmembranares, chamadas receptores.

Neurotransmissor

Ca+2

Receptor

Canal de Ca+2

Vesícula

Membrana pós-sináptica

Membrana pré-sináptica

Fenda sináptica

34

Sinapse Química

De uma forma geral, as células nervosas

comunicam-se através de

neurotransmissores, que são pequenas

moléculas que se difundem facilmente

pela fenda sináptica. Os

neurotransmissores ligam-se às proteínas

transmembranares. Tal ligação promove

uma mudança estrutural, permitindo a

abertura dos receptores. A abertura

permite um influxo de íons. Todo o

processo demora milisegundos e há

diversos tipos de neurotransmissores,

como a acetilcolina e serotonina. O

fechamento dos receptores também

ocorre rapidamente, uma vez fechados, a

entrada de íons para célula pós-sináptica

é interrompida.

Fonte

: http://w

ww

.rcsb.o

rg/p

db/s

tatic.d

o?p=

education_dis

cussio

n/m

ole

cule

_of_

the_m

onth

/pdb71_1.h

tml

Membrana

Receptor

(vista lateral)

Receptor

(vista superior)

35

Sinapse Química

Um tipo especial de receptor é o receptor

de acetilcolina, encontrado nas células do

músculo esquelético e em neurônios do

sistema nervoso central. A acetilcolina,

indicada em vermelho na figura ao lado,

liga-se nas cadeias alfa do pentâmero,

indicadas em laranja, que formam o

receptor de acetilcolina. A faixa cinza na

figura indica a posição da membrana

celular, vemos claramente que o receptor

de acetilcolina atravessa a membrana

celular. Como sempre, a parte de cima da

figura indica o meio extracelular e a parte

inferior o meio intracelular. A faixa cinza é

a bicamada fosfolipídica.

Membrana

Receptor

(vista lateral)

Receptor

(vista superior)

Fonte

: http://w

ww

.rcsb.o

rg/p

db/s

tatic.d

o?p=

education_dis

cussio

n/m

ole

cule

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the_m

onth

/pdb71_1.h

tml

36

Sinapse Química

A acetilcolina (ACh) é liberada por

exocitose da célula pré-sináptica, ligando-

se ao seu receptor na célula pós-

sináptica. O receptor de acetilcolina é

uma proteína transmembranar composta

por 5 cadeias polipeptídicas (pentâmero),

sendo duas cadeias alfa, uma beta, gama

e delta. A ligação da acetilcolina promove

uma mudança conformacional na

estrutura do pentâmero, abrindo um poro

no centro da estrutura. Tal poro permite a

passagem de íons do meio exterior para o

citoplasma, o influxo de íons de sódio

eleva o potencial de membrana na região

próxima à fenda sináptica. Na figura ao

lado vemos o receptor de ACh visto de

cima, do meio extracelular e de perfil,

numa imagem deslocada 90º com relação

à figura de cima.Código PDB: 2BG9

37

Sinapse Química

Observando-se o pentâmero que forma o

receptor de ACh por cima, vê-se

claramente o poro, em formato de estrela

no centro da estrutura. Cada cadeia

polipeptídica está colorida de forma

distinta.

Na figura ao lado, temos uma visão de

perfil do receptor de acetilcolina, o trecho

transmembranar tem uma predominância

de hélices alfa, um padrão comum em

proteínas transmembranares.

Código pdb: 2BG9

38

Sinapse Química

A estrutura mostrada no slide anterior é o

receptor de acetilcolina da raia elétrica

(Torpedo marmorata), similar ao

encontrado na junção neuromuscular de

mamíferos. As arraias e enguias elétricas

apresentam órgãos especializados

capazes de gerar pulsos de eletricidade.

Tais pulsos são capazes de paralisar suas

presas. Os órgãos elétricos são células

musculares modificadas de forma plana,

que encontram-se empilhadas. O

pequeno potencial gerado através de

cada membrana celular, controlada pela

grande densidade de receptores de

acetilcolina, somam-se, gerando choques

elétricos capazes de paralisar uma presa.

Cada célula funciona como um gerador,

que são colocados em série, o que tem

como resultado, a soma dos potenciais

individuais.

Torpedo marmorata (Risso, 1810) fotografia de ©Bernard

Picton.

Disponível em: <

http://www.habitas.org.uk/marinelife/photo.asp?item=tormar

>

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

39

Sinapse Química

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87

).

40

Sinapse Química

A presença de ACh na fenda sináptica, deixaria os receptores de ACh abertos por um

tempo maior que o necessário após a repolarização da célula pré-sináptica. Para

evitar tal situação, entra em ação a enzima acetilcolinaesterase (EC 3.1.1.7), que

catalisa a clivagem da molécula de ACh. A clivagem ocorre rapidamente, para garantir

que a célula pós-sináptica retorne ao repouso, uma vez cessado o potencial de ação

na célula pré-sináptica. A figura abaixo mostra a estrutura da enzima

acetilcolinaesterase (AChE), onde vemos a tríade catalítica no sítio ativo. Em média a

acetilcolinaesterase catalisa a clivagem de uma molécula de ACh em 80

microssegundos.

Tríade catalíca formada pelo resíduos: Ser 200,

Glu 327 e His 440.

Código de acesso PDB: 1ACJ

H440

E327

S200

41

Acetilcolinaesterase

A acetilcolinaesterase tem sido estudada intensamente por ser um alvo para o

desenho de drogas contra o mal de Alzheimer. Pessoas com Alzheimer apresentam

enfraquecimento do impulso nervoso. A inibição da enzima acetilcolinaesterase,

permite que haja um número maior de neurotransmissores na fenda sináptica,

aumentando o impulso nervoso. A reação química catalisada pela acetilcolinaesterase

está mostrada abaixo.

+ H2O +

Reação de catálise da acetilcolina.

Disponível em: < http://www.ebi.ac.uk/thornton-srv/databases/cgi-bin/enzymes/GetPage.pl?ec_number=3.1.1.7 >

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

Aceticolina

Colina

Acetato

42

Acetilcolinaesterase

A estrutura abaixo mostra o complexo da aceticolinaesterase com a droga aricept,

resolvido a partir da técnica de cristalografia por difração de raios X. Na estrutura

temos a droga (aricept) bloqueando o sítio ativo da enzima, o que impossibilita a

ligação da ACh, inibindo a reação de catálise da ACh. O inibidor aricept é um inibidor

competitivo, pois compete com a acetilcolina, impedindo sua ligação. Usando o

modelo chave-fechadura, o sítio ativo da enzima é a fechadura e o inibidor a chave.

Droga aricept bloqueando o sítio ativo da

enzima e prevenindo a clivagem de ACh.

Código de acesso PDB: 1EVE43

Acetilcolinaesterase

Sinapses excitatórias levam a célula pós-sináptica a aumentar a probabilidade de

disparo de potencial de ação, ou seja, há entrada de íons positivos na célula pós-

sináptica. É o caso da junção neuromuscular no músculo esquelético, onde a célula

pós-sináptica (fibra muscular) sofre despolarização devido à liberação do

neurotransmissor acetilcolina da célula pré-sináptica.

Acetilcolina

Ca+2

Receptor de acetilcolina

(canal de sódio)

Canal de Ca+2

Vesícula

Membrana pós-sináptica

Membrana pré-sináptica

Fenda sináptica

44

Sinapses Excitatórias

Sinapses inibitórias são sinapses onde há entrada de íons negativos na célula pós-

sináptica, levando esta à hiperpolarização. GABA (ácido -aminobutírico) e glicina são

os neurotransmissores comumente encontrados em sinapses inibitórias. A presença

de canais de cloro dependentes de ligantes nas células pós-sinápticas, permite a

entrada de carga negativa, levando a célula à hiperpolarização.

GABA

Ca+2

Receptor de GABA

(canal de cloro)

Canal de Ca+2

Vesícula

Membrana pós-sináptica

Membrana pré-sináptica

Fenda sináptica

45

Sinapses Inibitórias

As sinapses elétricas têm participação minoritária no sistema nervoso, contudo estão

presentes inclusive no cérebro de mamíferos. São diferentes das sinapses químicas,

porque acoplam neurônios eletricamente. Nesse tipo de sinapse, as membranas das

células pré-sináptica e pós-sináptica estão separadas por uma distância entre 20 e 30

Å.

46

Sinapses Elétricas

As membranas dos dois neurônios pré e pós-sinápticos estão bem próximas, e estão

conectados por uma junção comunicante (gap junction). Tais junções apresentam

pares de canais precisamente alinhados nos neurônios pré e pós-sinápticos, de forma

que cada par forma um poro, conforme o diagrama abaixo. Os poros são maiores que

os poros dos canais dependentes de voltagem. Proteínas específicas de membrana,

chamadas conexinas ligam os dois neurônios, formando um túnel molecular entre as

duas células. As sinapses elétricas funcionam permitindo o fluxo passivo de corrente

iônica através dos poros de um neurônio para outro. O arranjo da sinapse elétrica

permite que ela seja bidirecional.

47

Sinapses Elétricas

O estudo da sinapse elétrica em crayfish determinou a rapidez da sinapse elétrica,

quando comparada com a sinapse química (Furshpan & Potter, 1959). Um sinal pós-

sináptico é observado em uma fração de milisegundo, após a geração do potencial de

ação pré-sináptico. No caso do crayfish, as inteconecções das sinpases elétricas,

permitem uma rápida resposta ao ataque de um predador. Sinapses elétricas também

são usadas para sincronizar a atividade de populações de neurônios, como em

neurônios de secreção de hormônio localizados no hipotálamo de mamíferos.

Referência: Furshpan, E. J. & Potter, D. D. (1959). J. Physiol. 145:289-325.

48

Sinapses Elétricas

Na aula de hoje vimos detalhes sobre a

sinapse e detalhes sobre a estrutura do

neurônio, um tópico relacionado com a

disciplina Biologia Celular e Tecidual.

Vimos como os fármacos contra

Alzheimer funcionam, um assunto que

está relacionado com a disciplina

Farmacologia, do sétimo semestre do

curso de Biologia. Ao estudarmos as

bases moleculares do sinapses química e

elétrica, vimos um tópico de estudo da

Química e Bioquímica Estrutural. O

estudo do comportamento da raia elétrica

está relacionada com as disciplinas

Zoologia I e II.

Aula de

hoje

QuímicaBioquímica

Estrutural

Biologia

Celular e

Tecidual

Zoologia I e

II

Farmacologia

49

Relação com Outras Disciplinas

Selecionei 5 artigos, 3 trazem resultados interessantes sobre aplicações

farmacológicas da inibição da acetilcolinaesterase, um quarto descreve a polêmica

sobre o número de neurônios. O último artigo descreve a mudança do canal de Na+

dependente de voltagem da serpente que preda a salamandra.

1) Discovery of a novel acetylcholinesterase inhibitor by structure-based virtual screening techniques. Chen

Y, Fang L, Peng S, Liao H, Lehmann J, Zhang Y. Bioorg Med Chem Lett. 2012 May 1;22(9):3181-7.

2) Synthesis, characterization, X-ray crystallography, acetyl cholinesterase inhibition and antioxidant activities

of some novel ketone derivatives of gallic hydrazide-derived Schiff bases. Gwaram NS, Ali HM, Abdulla

MA, Buckle MJ, Sukumaran SD, Chung LY, Othman R, Alhadi AA, Yehye WA, Hadi AH, Hassandarvish P,

Khaledi H, Abdelwahab SI. Molecules. 2012 Feb 28;17(3):2408-27.

3) In silico methods to assist drug developers in acetylcholinesterase inhibitor design. Bermúdez-Lugo JA,

Rosales-Hernández MC, Deeb O, Trujillo-Ferrara J, Correa-Basurto J. Curr Med Chem. 2011;18(8):1122-

36. Review.

4) How many neurons do you have? Some dogmas of quantitative neuroscience under revision. Lent R,

Azevedo FA, Andrade-Moraes CH, Pinto AV. Eur J Neurosci. 2012;35(1):1-9.

5) Mechanisms of adaptation in a predator-prey arms race: TTX-resistant sodium channels. Geffeney S,

Brodie ED, Ruben PC, Brodie ED. Science 2002; 297 (5585): 1336–9.

50

Material Adicional (Artigos Indicados)

A sugestão de filme relacionado com a

aula de hoje é a excelente comédia de

Todd Phillips, Parto de Viagem. No elenco

temos Robert Downey Jr e Zach

Galifianakis. Durante o filme vemos os

efeitos do THC no cérebro humano, de

forma não científica, mas bem divertida.

Cartaz do filme Parto de Viagem (Due Date) de 2010.

Fonte da imagem:

http://www.imdb.com/title/tt1231583/

Acesso em: 10 de setembro de 2015. 51

Material Adicional (Filme Indicado)

Segue uma breve descrição de um site

relacionado à aula de hoje. Se você tiver

alguma sugestão envie-me

([email protected]).

http://www.whydomath.org/node/HHneuro/

index.html. O site www.whydomath.org

apresenta modelos computacionais

para simulação da dinâmica do

cérebro. O site está em inglês.

52

Animação com o disparo do potencial de ação.

Disponível em: <

http://www.whydomath.org/node/HHneuro/index.html >.

Acesso em: 10 de setembro de 2015.

Material Adicional (Site Indicado 2)

Explique a sinapse química.

53

Questão

Acetilcolina

Ca+2

Receptor de acetilcolina

(canal de sódio)

Canal de Ca+2

Vesícula

HODGKIN, ALAN L; HUXLEY, ANDREW F. "A quantitative description of membrane

current and its application to conduction and excitation in nerve". Journal of Physiology,

1952; 117 (4): 500-544.

OLIVEIRA, Jarbas Rodrigues de; WACHTER, Paulo Harald; AZAMBUJA, Alan Arrieira.

Biofísica para ciências biomédicas. Porto Alegre: EDIPUCRS, 2002. 313 p.

OKUNO, Emiko; CALDAS, Iberê Luiz; CHOW, Cecil. Física para ciências biológicas e

biomédicas. São Paulo: Harper & Row do Brasil, 1982. 490 p.

PURVES, W. K., SADAVA, D., ORIANS, G. H., HELLER, H. G. Vida. A Ciência da

Biologia. 6a ed. Artmed editora. 2002.

VOET, Donald; VOET, Judith G. Bioquímica. 3ª edição. Porto Alegre: Artmed, 2006.

1596 p.

54

Referências