Electrophysiological characterization of neuronal diversity in the substantia nigra pars reticulata in control and parkinsonian mice

  1. DELGADO ZABALZA, LORENA
Supervised by:
  1. Cristina Miguélez Palomo Director
  2. Jérôme Michel René Baufreton Director

Defence university: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 18 June 2020

Committee:
  1. Thomas Boraud Chair
  2. Nagore Puente Bustinza Secretary
  3. Miguel Valencia Ustárroz Committee member
  4. Laurent Venance Committee member
  5. Corinne Beurrier Committee member
Department:
  1. Farmacología

Type: Thesis

Teseo: 152298 DIALNET lock_openADDI editor

Abstract

Los ganglios de la base son un conjunto de núcleos conectados entre sí que conforman un circuito neuronal encargado de controlar el movimiento voluntario. La substantia nigra pars reticulata (SNr) forma parte de este circuito y además posee un lugar privilegiado dentro de esta red siendo así la estructura que integra toda la información y permite la selección y la ejecución de tareas motoras. En la enfermedad de Parkinson (EP), esta función integradora y de selección de acciones se ve perjudicada, lo que conduce a la aparición de los síntomas motores de la EP. Estudios recientes han identificado varios tipos de neuronas dentro de la SNr, cuyas funciones en el control motor son actualmente desconocidas. El objetivo de mi doctorado consistió en caracterizar estos tipos de neuronas con el objetivo de desarrollar estrategias terapéuticas más selectivas para así restaurar la función motora en modelos de roedores con EP. Para ello combinamos técnicas inmunohistoquímicas y electrofisiológicas en una línea de ratones que nos permitía diferenciar entre dos tipos de neuronas y observar qué subpoblación era más susceptible a la EP y al consiguiente tratamiento con L-DOPA (tratamiento por excelencia en EP). El conocimiento generado por este proyecto de investigación básica permitirá el desarrollo de enfoques terapéuticos para reducir los síntomas motores en los pacientes con EP.