Исследователи создали математическую модель эпилепсии

20 апреля 2024

Ученые из России, Индии и Бельгии разработали математическую модель, описывающую состояние мозга при эпилепсии. Система воспроизводила изменение активности мозга во время припадка, а также учитывала множественные взаимодействия между нейронами и другими клетками мозга. Разработанная модель расширит представления о механизме развития эпилептического припадка, а также поможет в лечении заболевания. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review.


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, а у человека возникают судороги. Из-за того, что при эпилептическом припадке во взаимодействия вовлекается большое количество клеток мозга, ученым не удается в полной мере описать процесс развития этого состояния. В результате разработка эффективного лечения замедляется.

Ученые из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (Калининград), Индийского статистического института (Калькутта, Индия) и Левенского католического университета (Левен, Бельгия) разработали модель, которая воспроизводит активность мозга во время эпилептического припадка. Ее особенность заключается в том, что она, в отличие от других программ, описывающих процессы передачи нервных импульсов в человеческом мозге и учитывающих только попарные взаимодействия между клетками, 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 итоге исследователи получили модель, компоненты которой формировали 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.

«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», — рассказывает Александр Храмов, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ имени Иммануила Канта.


Текст: БФУ имени Иммануила Канта

Anwar, M. S., Frolov, N., Hramov, A. E., & Ghosh, D. (2024). Self-organized bistability on globally coupled higher-order networks. Physical Review E, 109(1), 014225. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.109.014225