Сложная активность нейронов глазами математика

Российские ученые исследовали сложный режим поведения нервных клеток с помощью новой математической модели, в которой учитываются случайные внешние воздействия на нейроны. Результаты исследования и предложенная модель могут быть полезны для более точных предсказаний реакции нейронов на разнообразные стимулы, в том числе на лекарственные препараты. Работа ученых из Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина (УрФУ) поддержано грантом РНФ и опубликовано в журнале Physical Review E.

Илл: NeuroArt

Авторы работы изобрели новый метод 3D-моделирования и использовали его, чтобы описать неизвестный ранее сложный ритм возбуждения нейронов, который возникает при воздействии случайных факторов. В современных исследованиях по математическому моделированию нейронной динамики случайные факторы зачастую не принимаются в расчет. Поэтому на практике такие модели оказываются нерабочими и плохо предсказывают поведение нейронов.

«Наш проект посвящен анализу биологических систем, выраженных на математическом языке. Мы изучили и представили в виде математической модели то, как разные случайные воздействия меняют поведение нейронов», — рассказал доктор физико-математических наук Лев Ряшко, один из авторов исследования, руководитель гранта РНФ, профессор УрФУ.

Компьютерная модель сложного колебательного режима нейронной активностиCredit: Лев Ряшко«Студентам я всегда привожу такой пример: вы видите на экране телевизора зайца, из-за случайных воздействий может появиться рябь, «белый шум», и картинка станет размытой. Вам будет плохо видно, какое у зайца выражение глаз, какие уши. Но при определенных влияниях и изменениях заяц вообще может превратиться в волка, а это уже качественно новая картинка. То же самое происходит и с нейронами. Так, например, даже малое случайное воздействие на нейрон, находящийся в состоянии покоя, может привести к резкому всплеску его активности, причем в сложной колебательной форме. Именно это наша модель и описывает», — объяснил Ряшко.

Поскольку нейроны находятся в неизолированной системе, на их активность влияет большое число факторов, в том числе температурные колебания, электромагнитные поля, излучение, например, от работающей микроволновой печи.

Результаты случайных воздействий на нейронCredit: Лев Ряшко

По словам ученых, результаты исследования и предложенная математическая модель будут особо полезны при изучении и лечении болезней и расстройств нервной системы, а также в области психологии и психиатрии. Так, например, понимание тонких механизмов влияния случайных воздействий на нейроны поможет создать новые, более эффективные препараты для лечения нейродегенеративных заболеваний, в том числе болезни Альцгеймера, Паркинсона, расстройств памяти и других заболеваний, затрагивающих широкие слои населения.

Текст: пресс-служба РНФ

Noise-induced torus bursting in the stochastic Hindmarsh-Rose neuron model

Lev Ryashko and Evdokia Slepukhina

Phys. Rev. E 96, 032212 – Published 14 September 2017

DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevE.96.032212