באמצעות מודלים בקנה מידה גדול כדי לחקור את הפתולוגיה של Epileptic Seizures

התקפים אמפטיים מייצגים חלק מהאירועים הנוירולוגיים הדרמטיים והמישימים ביותר, המשפיעים על מיליוני אנשים ברחבי העולם.למרות עשרות שנים של מחקר, המנגנונים המדויקים שמניעים ומפיץ את הסערות החשמליות הללו נותרו ללא כל הבנה.

מה הם מודלים בקנה מידה גדול?

מודלים רב-ממדיים הם מסגרות חישוביות שתהליכי קישור הפועלים בקנה מידה מרחבי וזמני שונים.במדע המוח, המאזניים הללו נעים בין הערוצים המולקולריים (ion הערוצים, קולטנים, נוירוטרנסמיטרים) דרך התא (הירי הנוירוי, שידור סינפטי) ואת הרשת (מעגלי אורקל, אזורי מוח) לרמה (אשר-מוח) באמצעות ההפיכה המוח).

הכוח המרכזי של מודלים בקנה מידה רב-מידה טמונה ביכולתו ליצור תופעות מרשימות – התנהגויות הנובעות מאינטראקציות של רכיבים בקנה מידה אחר, ושאין לחזות על ידי לימוד כל רמה בודדת בלבד.זה הופך את הגישה להתאמה במיוחד עבור אפילפסיה, מצב המאופיין בשינויים פתאומיים, מעצמיים בין מצבים רגילים וארוכרונכרניים.

מודלים בקנה מידה גדול באפילפסיה: מבט עמוק יותר

מחקר אפיאוליפסיה כבר כבר מפולגת: ביולוגים מולקולריים לומדים מוטציות ערוץ יון, אלקטרופיולוגים להקליט נוירונים בודדים, ומדענים הדמיה לעקוב אחר פעילות רשת. מודלים בקנה מידה רב-ממדיים לגשר על תחומים אלה, ומאפשרים לחוקרים לשאול שאלות כגון: כיצד מוטציות גנטיות ספציפיות משפיעות על סף התקפים?מה טופולוגיה של רשת פגיעת ביותר להתקפים ברשת?האם ניתן לחזות היכן ההתקפים יתחילו בהתבסס על תכונות תא מקומיות?

דוגמה קונקרטית היא השילוב של דגמי נוירו-טיפוס הודג'קין-הuxley עם מודלים המבוססים על דיפוזיה של שחרור נוירוטרנסמיטר ו-Reuptake, ולאחר מכן הטמיעו את אלה לתוך אדריכלות רציונאלית שמקורן ב-MRI ומחברת נתונים אלה.מודלים כאלה שימשו כדי לדמות את המעבר מ- 2Dictal (בין ההתקפים) למדינות אפילטיות (seLTre) ל-Licicicicic) ל-ALT) ל-Licic אפילו שינויים קטנים אפילו ב-Picialramicialramiceramiceramicercre (עבורתקפיץ's) ל-mected) ל-mological יותר ב-mological יותר ב-mological in aricial) ל-mLT זה יכול להיות יותר ב-mistic יותר ב-mological as aricial) ל-mological יותר ב-mLTdextraicial יותר ב-mLT (מחדשהתחילת תגובה אחת ל-mLT) ל-mLT (מחדשהתחילתחילהתחילהתיקים ב-mLT) ל-mLT זה, לדוגמה, לדוגמה,

מולקולרית ו- Cell Level

ברמה הבסיסית ביותר, מודלים רב-ממדיים משלבים תיאורים מפורטים של ערוצי יון, מוליכים, קולטנים ומערכות שליח שני.לדוגמה, מוטציות ב-FLT:0SCN1AOVAFLT:1 (ההתאמת הנאמברלי:2vFLT 3:1.1 ערוץ נתמ"ל) הן גורם נפוץ של תסמונת ד"ר, אפילפטיות חמורה של מודלים רגישים לחיקוי של תאים מסוג זה לעתים קרובות.

מודלים ברמה התאיתיים משתרעים על שילוב dendritic, פעילות פוטנציאל יזום, ופלסטיקה סינפטית. על ידי שילוב של מורפולוגיה ריאלית והפצת ערוץ ion, החוקרים יכולים לדמות כיצד oscillations או פרץ להופיע בנוירונים אפילפטיים.מודלים תאיים אלה ואז להאכיל לתוך מודלים לרשת גדולה יותר באמצעות חיבורים סינפטיים, המאפשרים כיצד מיקוד קטן של תאים גמישים יכול לראות בתסמונת 1Facting:

רשת ומערכת רמה

בקנה מידה הרשת, מודלים רב-ממדיים מייצגים אינטראקציות בין אלפי או מיליוני נוירונים, לעתים קרובות באמצעות תחזיות שדה או רשתות עצביות ספירה.מודלים אלה יכולים ללכוד את ההתפשטות של פעילות ההתקפים באמצעות עמודות קוטוריקליות, מערכתיות של חומר לבן, ומבנים תת-קורטקטיים כגון thalamus. אחת גישה משותפת היא להשתמש במודל המוני לכל אזור, עם פרמטרים מכוונים כדי לשקף את יכולת ההדמיה המקומית (בנית) באמצעות צינורות נגזרת (Dysocipleestrics) ו-Dydative) באמצעות צינורות נגזרת (Dydicedice) ו-Dydicedicedice) באמצעות צינורות (Dydicedice) באמצעות הדמיה נגזרת (Dydial) ו-Dysociples).

מודלים כל-מוחיים אלה משחזרו בהצלחה את הדפוסים המרחביים של הופעת התקפים והפיצו את הקלטות ב-EEG לא-קרטעתיים.הם שימשו גם לבדיקת ניתוחים וירטואליים או פרוטוקולים גירויים, עוזרים לקלינאים לתכנן ניתוח אפילפסיה.לדוגמה, מודל עשוי לחזות כי הסרת צומת מסוים ברשת שנוצרה בהתקפים תמנע התפשטות, גם אם לא LT עצמו אינו מוקד זה נמצא באופן מותאמים אישית: Fin-F זה יכול להיות בדיקה של מודל של אפילפסיה: 1.

יתרונות של Multiscale Modeling

היתרונות של מודלים רב-ממדיים במחקר אפילפסיה הם רבים ומשמעותיים:

• (FLT:0) הבנה אינטגרטיבית: FLT:103) על ידי קישור של קשקשים, מודלים מספקים תמונה קוהרנטית של איך פגמים מולקולריים מובילים לתפקוד רשת, מעבר לתצפיות קורלטיביות.
• (FLT:0) ,Target Identity: FLT:1 מודלים יכולים להצביע אילו שינויים מולקולריים או תאיים הם קריטיים ביותר להתקפים, לבישת מאמצי ניסוי ותרופות לעבר מטרות מכוונות גבוהות.
• (FLT:0) כוח מועדף: 1FLT סימולציות מרובות בקנה מידה יכול לצפות התקף על תחילת, דפוסים של פרופיל ותגובה להתערבויות, המאפשר טיפולים ותכנון כירורגי.
• (FLT:0) תרופות מותאמות אישית:FLT:1 עם נתונים ספציפיים לחולה (גנוטיפים, הדמיה, אלקטרופיזיולוגיה), מודלים יכולים להיות מותאמים למוח של אדם, בחירת טיפול אופטימיזציה ו dosing.
• ניסויים בבעלי חיים:0 (FLT:1ualshow) יכולים למסך תנאים רבים במהירות, לצמצם את שטח השערה לפני יקר במחקרים vivo.

אתגרים ומגבלות

למרות ההבטחה שלהם, מודלים בקנה מידה גדול להתמודד עם כמה אתגרים. הראשון, הם דורשים כמויות עצומות של נתונים על פני המאזניים, ונתונים כאלה הם לעתים קרובות לא שלמים או נמדדים בתנאים שונים. השני, מודלים הפיכה (למשל, סימולציה מולקולרית מפורטת עם רשת coarse-goku) מציג פרמטרים ספציפיים דרישות חישוביות שלישי, אימות נשאר קשה: בעוד מודל עשוי להתרבות דפוס, בפועל, ייתכן כי מנגנונים מתאימים, במיוחד, יש להימנע מדגמים מחוסנים על פני מנגנונים מתאימים, במיוחד.

עם זאת, ההתקדמות המתמשכת במיחשוב בעל ביצועים גבוהים, שילוב נתונים (למשל, מ- BRAIN Initiative), ולמידה מכונה מתייחסת לסוגיות אלה.חוקרים מפתחים מסגרות מודולריות שבהן רכיבים בודדים (מודלים של ערוץ, מודלים עצביים, מודלים ברשת) יכולים להיות משופרים באופן עצמאי ולהחליפם ללא בנייה מחדש של המערכת כולה.

כיוונים עתידיים

הגבול הבא לדגימות מרובות בקנה מידה באפילפסיה כולל כמה התפתחויות מרגשות.אחד הוא שילוב של מידע בזמן אמת, משוב סגור: מודלים שיכולים לקבל קלט ממכשירים מושתלים ולהתאים פרמטרים גירוי על זבוב.שני הוא שילוב של נתונים גנטיים אפיגנטיים לחזות כיצד מוטציה מסוימת תופיע בחולה נתונה, חשבונאות עבור ממריצים וגורמים סביבתיים.בנוסף, מודלים נעים לעבר תאים סטריליים (תיקים), אשר תפקידם של תאים עצביים (מיקרו-פולגיאוסטרוציטיים), אשר תפקידם) ותפקודינסטרואנטיים קריטיים (מתאים עצביים).

ההתקדמות בבינה מלאכותית תזרז את פיתוח המודל על ידי גילוי פרמטרים רלוונטיים וקביעת כללים ממאגרי נתונים גדולים.סוף סוף, פלטפורמות קוד פתוח כגון NEURON, NEST, והמוח הווירטואלי הופך מודלים רבים יותר נגישים יותר לקהילה המחקר הרחב, טיפוח שיתוף פעולה והתאמה מחדש. כמו כלים אלה בוגר, הם יהפכו להיות חלק בלתי נפרד לאבחון, טיפול, ובסופו של דבר מניעת.

מסקנה

מודלים בקנה מידה גדול מציעים עדשות טרנספורמטיביות שבאמצעותן להציג פרכוסים אפילפטיים - לא כמו אירועים סלולריים או רשת מבודדים, אבל כתופעות הנובעות ממשחקים המורכבים של תהליכים המשתרעים על פני פקודות רבות של גודל בחלל ובזמן. על ידי שפיכת מולקולרי, תאי, רשת ורמות מערכת, מודלים אלה מספקים מסגרת מאוחדת להבנת פתופיזיולוגיה, זיהוי מטרות טיפוליות, וטיפולים אישיים בעודם מייצגים אתגרי תקווה לטווח ארוך, מודלים מתמטיים, הם מייצגים יעילות קלינית, מודלים, מודלים של טיפולית, מודלים חישוביים, מודלים מתמטיים, מודלים של טיפוליים, מודלים, מודלים של טיפוליים, ואופטימיים, מודלים של טיפוליים, הם מייצגים את המשתנים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, ואופטימיים, הם מייצגים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, מודלים של טיפוליים, הם מייצגים, מודלים של טיפוליים, טיפוליים, הם מייצגים, טיפוליים, מודלים של טיפוליים, טיפוליים, טיפול