Для цитирования:
Верисокин А. Ю., Вервейко Д. В., Браже А. Р. Метаболиты арахидоновой кислоты и кортикальная депрессия: от локальной модели к пространственной // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2024. Т. 24, вып. 3. С. 250-261. DOI: 10.18500/1817-3020-2024-24-3-250-261, EDN: PIILVU
Метаболиты арахидоновой кислоты и кортикальная депрессия: от локальной модели к пространственной
Предпосылки и цели: Согласно известным экспериментальным данным, различные метаболиты арахидоновой кислоты оказывают сосудосуживающее либо сосудорасширяющее действие, что, в свою очередь, влияет на нейронную активность. Воздействовать на уровень производства метаболитов можно несколькими путями: регуляцией уровня кислорода или глутамат-зависимым повышением концентрации астроцитарного кальция в ответ на активность нейронов. Для анализа возможных паттернов активности нервной ткани в ответ на изменение метаболического профиля разработана математическая модель, в рамках которой были проведены вычислительные эксперименты как в локальном случае, так и на пространственных шаблонах. Материалы и методы: В работе предложена точечная модель и её дальнейшее расширение для моделирования пространственно-распределённой системы связанных нейроглиоваскулярных единиц. Для проверки работоспособности модели включено внешнее воздействие, приводящее к увеличению нейронального калия и возникновению распространяющейся кортикальной депрессии, и внешнее воздействие на кальциевую активность с целью анализа влияния метаболитов арахидоновой кислоты на исследуемый процесс. Результаты: Разработана новая точечная модель нейроглиоваскулярной единицы, которая симулирует влияние метаболитов арахидоновой кислоты на кортикальную депрессию, при этом расширение точечной модели на пространственно-распределённый случай позволило определить пути влияния астроцитарной активности на пространственно-временные характеристики волны распространяющейся кортикальной депрессии. Численные исследования точечной и пространственной моделей подтвердили соответствие решений наблюдаемым экспериментальным эффектам, в том числе связанным с особенностями влияния метаболитов арахидоновой кислоты на скорость, обширность и время жизни волн депрессии. Предполагается, что в дальнейшем результаты теоретического исследования могут быть использованы для поиска путей вывода нервной ткани из патологических состояний, возникающих при эпилепсии, мигренях и ряде нейродегенеративных заболеваний, в том числе связанных с возникновением волн кортикальной депрессии.
- Koehler R. C., Gebremedhin D., Harder D. R. Role of astrocytes in cerebrovascular regulation // J. Appl. Physiol. 2006. Vol. 100. P. 307–317. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.00938.2005
- Attwell D., Buchan A., Charpak S., Lauritzen M., MacVicar B. A., Newman E. Glial and neuronal control of brain blood flow // Nature. 2010. Vol. 468. P. 232–243. https://doi.org/10.1038/nature09613
- Zhenzhou L., McConnell H. L., Stackhouse T. L., Pike M. M., Zhang W., Mishra A. Increased 20-HETE signaling suppresses capillary neurovascular coupling after ischemic stroke in regions beyond the infarct // Front. Cell. Neurosci. 2021. Vol. 15. Article number 762843. https://doi.org/10.3389/fncel.2021.762843
- Gómez-Ramos A., Díaz-Nido J., Smith M. A., Perry G., Avila J. Effect of the lipid peroxidation product acrolein on tau phosphorylation in neural cells // J. Neurosci. Res. 2003. Vol. 71. P. 863–870. https://doi.org/10.1002/jnr.10525
- González A., Singh S. K., Churruca M., Maccioni R. B. Alzheimer’s Disease and Tau Self-Assembly: In the Search of the Missing Link // Int. J. Mol. Sci. 2022. Vol. 23, iss. 8. Article number 4192. https://doi.org/ijms23084192
- Yamazaki K., Vo-Ho V.-K., Bulsara D., Le N. Spiking Neural Networks and Their Applications: A Review // Brain Sciences. 2022. Vol. 12, iss. 7. Article number 863. https://doi.org/10.3390/brainsci12070863
- Manninen T., Havela R., Linne M. L. Computational Models for Calcium-Mediated Astrocyte Functions // Front. Comput. Neurosci. 2018. Vol. 12. Article number 14. https://doi.org/10.3389/fncom.2018.00014
- Huneau C., Benali H., Chabriat H. Investigating Human Neurovascular Coupling Using Functional Neuroimaging: A Critical Review of Dynamic Models // Front. Neurosci. 2015. Vol. 9. Article number 467. https://doi.org/10.3389/fnins.2015.00467
- Постнов Д. Э., Постнов Д. Д., Жирин Р. А. Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского. Моделирование колебательных и волновых процессов в двумерных средах произвольной геометрии на базе высокоскоростных параллельных вычислений на графических процессорных устройствах по технологии CUDA «AGEOM_CUDA». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012610085 РФ от 10.01.2012.
- Ullah G., Jung P., Cornell-Bell A. H. Anti-phase calcium oscillations in astrocytes via inositol (1, 4, 5)-trisphosphate regeneration // Cell Calcium. 2006. Vol. 39. P. 197–208. https://doi.org/10.1016/j.ceca.2005.10.009
- Verisokin A. Yu., Verveyko D. V., Postnov D. E., Brazhe A. R. Modeling of astrocyte networks: Towards realistic topology and dynamics // Front. Cell. Neurosci. 2021. Vol. 15. Article number 645068. https://doi.org/10.3389/fncel.2021.645068
- Chizhov A. V., Zefirov A. V., Amakhin D. V., Smirnova E. Y., Zaitsev A. V. Minimal model of interictal and ictal discharges “Epileptor-2” // PLoS Comput. Biol. 2018. Vol. 14. Article number e1006186. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006186
- Cressman J. R., Ullah G., Ziburkus J., Schiff S. J., Barreto E. The influence of sodium and potassium dynamics on excitability, seizures, and the stability of persistent states: I. Single neuron dynamics // J. Comput. Neurosci. 2009. Vol. 26, iss. 2. P. 159–170. https://doi.org/10.1007/s10827-008-0132-4
- MacVicar B. A., Newman E. A. Astrocyte regulation of blood flow in the brain // Cold Spring Harb. Perspect. Biol. 2015. Vol. 7. Article number a020388. https://doi.org/10.1101/cshperspect.a020388
- Volterra A., Liaudet N., Savtchouk I. Astrocyte Ca2+ signalling: An unexpected complexity // Nat. Rev. Neurosci. 2014. Vol. 15. P. 327–335. https://doi.org/10.1038/nrn3725
- Khakh B., Sofroniew M. Diversity of astrocyte functions and phenotypes in neural circuits // Nat. Neurosci. 2015. Vol. 18. P. 942–952. https://doi.org/10.1038/nn.4043
- Verkhratsky A., Nedergaard M. Physiology of Astroglia // Physiol. Rev. 2018. Vol. 98. P. 239–389. https://doi.org/10.1152/physrev.00042.2016
- 248 просмотров