Математическую модель, описывающую состояние мозга при эпилепсии, разработали ученые из России, Бельгии и Индии, рассказал доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ имени Иммануила Канта Александр Храмов, сообщает 20 апреля сетевое издание InScience.

В разработке модели участвовали сотрудники Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (Россия), Индийского института статистики (Индия) и Левенского католического университета (Бельгия). Результаты исследования опубликованы в первом выпуске журнала Physical Review в 2024 году.

При обычной работе мозга передающиеся между нейронами возбуждающие и тормозные сигналы уравновешивают друг друга. Однако при эпилепсии в определенных частях мозга формируются мощные возбуждающие импульсы, активирующие все больше и больше нейронов. Это приводит к тому, что целая область мозга оказывается охвачена чрезмерным возбуждением, вызывающем у человека судороги.

Вовлечение большого количества клеток мозга в процесс развития эпилептического припадка мешает ученым в полной мере описать процесс, что замедляет разработку эффективного лечения. Разработанная система воспроизводит изменение активности мозга во время припадка, а также учитывает множественные взаимодействия между нейронами и другими клетками мозга. Созданная модель поможет в лечении заболевания, поскольку расширяет представления о механизме развития эпилептического припадка.

Особенность модели заключается в том, что она, в отличие от других программ, учитывающих только попарные взаимодействия между нейронами, рассматривает множественные связи. В том числе в описании задействованы взаимодействия между нейронами и вспомогательными клетками мозга — клетками глии. Учет этих клеток важен, поскольку нарушение нейрон-глиального взаимодействия считается ключевым фактором в развитии эпилепсии.

Модель, полученная исследователями позволила сформировать сеть, напоминающую сеть нейронов и клеток глии в головном мозге. Ученые смогли настроить связь между элементами модели так, что сигналы по ней распространялись спонтанно и синхронизировано. Данное поведение модели отражает гиперсинхронную активность при эпилептическом приступе и 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», — пояснил Храмов.