Впервые смоделировано состояние мозга во время припадка эпилепсии
Научный коллектив с участием специалистов трех стран – России, Индии и Бельгии – впервые математически смоделировали состояние человеческого мозга во время эпилептического припадка. Результаты помогут расширить представления о болезни и поспособствуют ее лечению.
Ученые из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта, Индийского института статистики и Левенского католического университета разработали модель, которая воспроизводит активность мозга во время эпилептического припадка. Ее особенность заключается в том, что она рассматривает множественные связи, в том числе взаимодействия между нейронами и вспомогательными клетками мозга – клетками глии.
При обычной работе мозга, как пояснили ученые, возбуждающие и тормозные сигналы, передающиеся между нейронами, уравновешивают друг друга. Однако при таких нарушениях как эпилепсия, в разных частях мозга формируются возбуждающие импульсы, активирующие все больше и больше нейронов. В результате целая область мозга оказывается охвачена чрезмерным возбуждением, а у человека возникают судороги. До сих пор ученым не удается в полной мере описать процесс развития этого состояния.
Теперь исследователи получили модель, компоненты которой формируют сеть, напоминающую сеть нейронов и клеток глии в головном мозге. Ученые настроили связь между элементами модели так, чтобы сигналы по ней распространялись спонтанно и синхронизировано. Такое поведение модели отражает гиперсинхронную активность при эпилептическом приступе и похоже на процессы, происходящие во время припадка.
В дальнейшем ученые планируют улучшить модель путем рассмотрения более реалистичных подходов к моделированию нервных клеток мозга. Также ученых интересует вопрос рассмотрения наиболее точного взаимодействиями между различными клетками мозга для наилучшего понимания процеcсов в эпилептическом мозге. Это модель может быть интересна для тестирования эффекта различных антиэпилептических препаратов на мозг in silico.
Источник: nauka.tass.ru
