Эффекты кластеризации и синхронизации при формировании патологической активности нейронных сетей

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 21-72-10129

НазваниеЭффекты кластеризации и синхронизации при формировании патологической активности нейронных сетей

Руководитель Гордлеева Сусанна Юрьевна, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского" , Нижегородская обл

Конкурс №61 - Конкурс 2021 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе; 02-402 - Нелинейные колебания и волны

Ключевые слова нелинейная динамика, синхронизация, кластерообразование, нейронные сети, астроцит, нейрон-астроцитарное взаимодействие, патологическая активность, эпилепсия

Код ГРНТИ29.27.17

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Научной проблемой решаемой в данном проекте является изучение эффектов мультистабильности и синхронизации в многокомпонентных нейронных сетях, разработка и исследование биологически обоснованных нелинейных динамических моделей нейронных сетей для описания механизмов возникновения наблюдаемых в эксперименте сигналов сложной формы (патологическая эпилептиформная активность нейронных ансамблей головного мозга, спонтанные эпизодические разряды в корковых нейронах, пачечные разряды в нейронных культурах и др.) и других паттернов активности нейронной сети, отвечающих различным режимам функционирования мозга. Целью проекта является исследование нелинейно-динамических механизмов формирования локализованных колебательно-волновых состояний, соответствующих патологической активности нейронных сетей. Согласно современным представлениям о функционировании головного мозга, синхронизация локальных нейронных ансамблей, а также возникновение временной корреляции между удаленными областями распределенной нейронной сети определяет нормальную работу мозга, включая когнитивную, двигательную активность и т. д. (Schnitzler A., Gross J. Nature reviews neuroscience. 2005; Fries P. Neuron. 2015). В то же время возникновение аномальной синхронизации мозга — или гиперсинхронизации в нейронных сетях — является причиной различных типов заболеваний головного мозга, таких как эпилепсия, болезни Паркинсона и Альцгеймера, формирования опухолей и т.д. (Lüttjohann A., van Luijtelaar G. Frontiers in physiology. 2015.; Stam C. J. Nature Reviews Neuroscience. 2014). Экспериментальное исследование подобных вопросов зачастую является затруднительным и требует серьёзного оперативного вмешательства. В этом случае, моделирование эффектов, связанных с аномальной, или экстремальной, синхронизацией головного мозга с использованием релевантных биологических моделей позволяет существенно продвинуться в понимании условий, способствующих развитию патологических состояний, механизмов формирования индивидуальных приступов, а также их раннего предсказания и подавления. Данная тематика является актуальной и социально значимой, поэтому она привлекает внимание исследователей по всему миру. На сегодняшний день существует большое количество динамических сетевых моделей патологической синхронной активности локальных нейронных ансамблей головного мозга (Kuhlmann L. et al. Nature Reviews Neurology. 2018; Medvedeva T. M. et al. Plos one. 2020; Gerster M. et al. Chaos. 2020). Однако, не все существующие модели в силу имеющихся ограничений способны адекватно описывать самосогласованное возбуждение и подавление аномальной синхронизации. Поэтому, совершенствование и анализ нейросетевых моделей, способных демонстрировать режимы экстремальной синхронизации, является важной и востребованной задачей, решение которой способствует более глубокому понимаю функционирования головного мозга и выработке стратегий лечения неврологических патологий. Отличительной особенностью представляемого проекта является включение в анализ пространственно-временной динамики традиционно исследуемых нейронных сетей влияния глиальных клеток. Понимание исключительной роли астроцитов в процессах регуляции нейрональной сигнализации открыло целый ряд потенциальных возможностей для опосредованного терапевтического воздействия на нейронные сети мозга. Несмотря на большое накопление экспериментальных данных о роли астроцитов в процессах формирования когнитивных функций и развитии патологий и старения (Kastanenka et al., Glia. 2018; Santello, Toni, Volterra. Nature reviews neuroscience. 2019), работ, которые развивают системный теоретический анализ данных процессов от клеточного до сетевого уровня, к настоящему времени существует крайне мало.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Маковкин С., Гордлеева С., Иванченко М. Synchronization in two topologies in the neuron-astrocyte network 2021 5th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 9587094 (год публикации - 2021)
10.1109/DCNA53427.2021.9587094

2. Маковкин С.Ю., Козинов Е.С., Иванченко М.В., Гордлеева С.Ю. Controlling synchronization of gamma oscillations by astrocytic modulation in a model hippocampal neural network Scientific Reports, 12, 6970 (год публикации - 2022)
10.1038/s41598-022-10649-3

3. Н. Фролов, А. Храмов Self-organized bistability on scale-free networks PHYSICAL REVIEW E, 106, 044301 (год публикации - 2022)
10.1103/PhysRevE.106.044301

4. С. Маковкин, М. Иванченко, С. Гордлеева Neuronal intermittent synchronization enhanced by astrocytes Proceedings - 6th Scientific School "Dynamics of Complex Networks and their Applications", DCNA 2022, 6th Scientific School "Dynamics of Complex Networks and their Applications", DCNA 2022 Kaliningrad 14 September 2022 - 16 September 2022, Стр. 179 - 181 (год публикации - 2022)
10.1109/DCNA56428.2022.9923142

5. Ю. Цыбина, И. Кастальский, В. Казанцев, С. Гордлеева Synchronization events in a spiking neural network Proceedings - 4th International Conference "Neurotechnologies and Neurointerfaces", CNN 2022, Proceedings - 4th International Conference "Neurotechnologies and Neurointerfaces", CNN 2022 Стр 206 - 208 2022 (год публикации - 2022)
10.1109/CNN56452.2022.9912521

6. Ю. Цыбина, А. Заикин, С. Гордлеева Information Processing in Spiking Neuron-Astrocyte Network in Ageing In: Kryzhanovsky, B., Dunin-Barkowski, W., Redko, V., Tiumentsev, Y. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VI. NEUROINFORMATICS 2022. Studies in Computational Intelligence, vol 1064. Springer, Cham., NEUROINFORMATICS 2022: Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VI pp 436–447 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-19032-2_45

7. Гордлеева С.Ю., Цыбина Ю.А., Кривоносов М.И., Тюкин И.Ю., Казанцев В.Б., Заикин А.А., Горбань А.Н Situation-Based Neuromorphic Memory in Spiking Neuron-Astrocyte Network IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, стр.1-15 (год публикации - 2023)
10.1109/TNNLS.2023.3335450

8. Ю.А. Цыбина, И.А. Кастальский, А.В. Андреев, Н.С. Фролов, А.Е. Храмов, С.Ю. Гордлеева Extreme synchronization events in a model neuron-astrocyte network Genes and Cells, Т. 18. – №. 4. – С. 835-838. (год публикации - 2023)
10.17816/gc623430

Публикации

3. Н. Фролов, А. Храмов Self-organized bistability on scale-free networks PHYSICAL REVIEW E, 106, 044301 (год публикации - 2022)
10.1103/PhysRevE.106.044301

Публикации

3. Н. Фролов, А. Храмов Self-organized bistability on scale-free networks PHYSICAL REVIEW E, 106, 044301 (год публикации - 2022)
10.1103/PhysRevE.106.044301