В невероятно сложных сетях нейронов, составляющих наш мозг, электрические токи демонстрируют сложную динамику передаваемых ими электрических токов. Чтобы лучше понять, как ведут себя эти сети, исследователи в прошлом разработали модели, имитирующие их динамику. В некоторых редких случаях их результаты показали, что могут возникнуть «переломные моменты», когда системы внезапно переходят из одного состояния в другое: события, которые сейчас обычно считаются связанными с эпизодами эпилепсии. В новом исследовании, опубликованном в EPJ B , исследователи во главе с Фахиме Назаримером из Технологического университета Тегерана, Иран, показывают, как эти опасные события можно лучше предсказать, учитывая ветви в сетях нейронов.

Выводы команды могут дать исследователям лучшее понимание внезапно возникающих эпизодов, включая приступы эпилепсии и астмы, и могут позволить им разработать более эффективные системы раннего предупреждения для пациентов, которые страдают от них. Для этого в исследовании было рассмотрено, как на динамику активности нейронов влияют ветви в сетях, которые они формируют. Предыдущие модели показали, что эта динамика часто замедляется в этих точках, но до сих пор они не могли предсказать, как процесс разворачивается в более крупных и более сложных сетях нейронов.

Команда Назаримера улучшила эти методы, используя обновленные модели, в которых степень влияния соседних нейронов на динамику друг друга можно регулировать вручную. Кроме того, они рассмотрели, как динамика сложных нейронных сетей сравнивается с динамикой изолированных клеток. Вместе эти методы позволили исследователям лучше предсказать, где происходит ветвление; и, как следствие, влияние на динамику сети. Их результаты представляют собой прогресс в нашем понимании сложной структуры мозга и того, как динамика содержащихся в нем электрических токов может быть напрямую связана со случаями эпилепсии.

Источник истории:

Материалы предоставлены Springer . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.