Ученые Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта совместно с коллегами из Индии и Бельгии разработали математическую модель, описывающую состояние мозга при эпилепсии. Система воспроизводит изменение активности мозга во время припадка, а также учитывает множественные взаимодействия между нейронами и другими клетками мозга. Разработка расширит представления о механизме развития эпилептического припадка и поможет в лечении заболевания.
В отличие от других программ, описывающих процессы передачи нервных импульсов в человеческом мозге и учитывающих только попарные взаимодействия между клетками, представленная программа рассматривает множественные связи, в том числе взаимодействия между нейронами и вспомогательными клетками мозга — клетками глии. Их важно учитывать потому, что нарушение нейрон-глиального взаимодействия считается ключевым фактором в развитии эпилепсии.
«В дальнейшем мы планируем улучшить нашу модель путем рассмотрения более реалистичных подходов к моделированию нервных клеток мозга. Также нас интересует вопрос рассмотрения наиболее точного взаимодействиями между различными клетками мозга для наилучшего понимания процессов в эпилептическом мозге. Вероятно, что наша модель может быть интересна для тестирования эффекта различных антиэпилептических препаратов на мозг in silico», — рассказал главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта Александр Храмов.
При обычной работе мозга возбуждающие и тормозные сигналы, передающиеся между нейронами, уравновешивают друг друга. Однако при таких нарушениях, как эпилепсия, в определенных частях мозга формируются мощные возбуждающие импульсы, активирующие все больше и больше нейронов. В результате целая область мозга оказывается охвачена чрезмерным возбуждением, у человека возникают судороги. Поскольку при эпилептическом припадке во взаимодействие вовлекается большое количество клеток мозга, ученым не удается в полной мере описать процесс развития этого состояния. В результате разработка эффективного лечения замедляется.
Теперь исследователи получили модель, компоненты которой сформировали сеть, напоминающую сеть нейронов и клеток глии в головном мозге. При этом ученые настроили связь между элементами модели так, что сигналы по ней распространялись спонтанно и синхронизировано. Такое поведение модели отражало гиперсинхронную активность при эпилептическом приступе и было похоже на процессы, происходящие во время припадка.
Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review. Исследование выполнено в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Наука и университеты»).
