31 December 2021, 2:29

Электрическое сопротивление мембраны нейрона определяет течение эпилептического приступа

Санкт-петербургские ученые доказали, что большую роль во время эпилептического припадка играет электрическое сопротивление мембраны нейрона — параметр, определяющий то, насколько изменится разность потенциалов между внутриклеточной и внеклеточной сторонами мембраны при протекании электрического тока. Эта характеристика обусловливает вероятность перехода клетки в возбужденное состояние, но также может лежать в основе попыток нейрона ослабить эффекты патологии. С результатами работы, выполненной при поддержке гранта Российского научного фонда (РНФ), можно ознакомиться на страницах International Journal of Molecular Sciences. 

Электрическое сопротивление мембраны нейрона определяет течение эпилептического приступа
Установка для электрофизиологических экспериментов
Source: Дмитрий Амахин

Примерно для трети пациентов, страдающих эпилептическими припадками, существующие противосудорожные препараты неэффективны. Обусловлено это в первую очередь тем, что нет полного понимания механизмов возникновения и протекания эпилептического приступа, а потому не удается создать действительно рабочий препарат. 

Головной мозг человека — очень сложная система, состоящая из миллиардов нейронов, которые образуют тысячи синаптических контактов друг с другом и непрерывно обмениваются сигналами через них. Эти сигналы можно разделить на два типа — возбуждающие и тормозные. Первые способствуют переходу нейрона в возбужденное состояние, в котором он начинает сам производить и передавать сигналы, тогда как вторые, наоборот, снижают вероятность такого перехода. В норме между возбуждением и торможением в сети нервных клеток существует баланс, но во время эпилептического припадка преобладает процесс возбуждения. 

«Интенсивность реакции нейрона на получаемый возбуждающий сигнал может быть очень разной в зависимости от такой характеристики, как электрическое сопротивление его мембраны. Оно складывается из активностей присутствующих в мембране ионных каналов — белков, способных проводить электрический ток. При равных по силе возбуждающих входных сигналах, вероятность перехода нейрона в возбужденное состояние будет выше, если электрическое сопротивление его мембраны больше», — рассказывает Дмитрий Амахин, кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник Института эволюционной физиологии и биохимии имени И. М. Сеченова РАН.

Аномальную активность нейронной сети, наблюдаемой во время эпилептического припадка, можно воспроизвести в гораздо более простой системе, чем головной мозг человека — в небольшом фрагменте энторинальной коры височной доли головного мозга лабораторных крыс. Жизнедеятельность нейронов в этом срезе мозга толщиной 300 микрон поддерживается за счет непрерывной внешней подпитки, а эпилептоподобное состояние вызывается особыми веществами — хемоконвульсантами. Появляется возможность изучать свойства отдельных нейронов благодаря применению современных электрофизиологических методик и микроскопии, а также осуществлять быструю доставку различных фармакологических препаратов к очагу эпилептической активности. 

Именно на такой модели провели эксперименты исследователи из Института эволюционной физиологии и биохимии имени И. М. Сеченова и Физико-технического института имени А. Ф. Иоффе (Санкт-Петербург). Им удалось показать, что электрическое сопротивление мембраны нейронов энторинальной коры динамически меняется во время эпилептического припадка. Больше всего на него влияет один из типов ионных каналов нейрона — кальций-проницаемый AMPA-рецептор. Во время эпилептической активности происходит встраивание этих белков в мембрану, они запускают каскад внутриклеточных процессов, которые влияют на работу других ионных каналов. В результате таких изменений сопротивление мембраны остается на низком уровне, что снижает эффективность непрерывно поступающих возбуждающих сигналов. 

«Вероятно, подобным образом нейронная сеть пытается ослабить аномальную активность во время эпилептического приступа. Получается у нее не очень, но этот природный механизм можно использовать при разработке новых препаратов от эпилепсии», — подводит итог Дмитрий Амахин.

 

Source:  Пресс-служба РНФ

News article publications

Read also

Новый «естественный» алгоритм поможет находить эпилептические очаги в мозге
Он позволяет переводить вербальное описание сигналов ЭЭГ в набор легко проверяемых логических предикатов. Алгоритм оказался эффективнее применяемых подходов и подходит для работы в условиях множества артефактов
Electrophysiology
Medicine
Neuroscience
New techniques
28 April 2022
Новый подход в нейрохирургии упростит мониторинг кровотока
Ученые создали и протестировали технологию для контроля кровотока в режиме реального времени во время операций на головном мозге. В отличие от существующих аналогов, эта система не требует введения контрастных веществ в кровь и использования дорогостоящих материалов. Это поможет нейрохирургам точнее отслеживать показатели кровотока мозга пациента, тем самым повышая безопасность операции и предотвращая возможные осложнения: кровоизлияния и образование тромбов.
Medicine
Neuroscience
Surgery
26 March 2024
Модель машинного обучения выявила болезнь Паркинсона по сигналам ЭЭГ
Ученые разработали модель машинного обучения, позволяющую за сотые доли секунды по результатам электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с 99,9% точностью выявлять болезнь Паркинсона. Еще одно преимущество нового алгоритма — в совместимости с портативными бытовыми устройствами, которые пациенты могут иметь у себя дома. Поэтому предложенный алгоритм может использоваться не только в больнице при диагностике, но и в домашних условиях для мониторинга состояния здоровья людей с ранее выявленной болезнью Паркинсона.
Machine learning
Medicine
Neuroscience
4 December 2023
Среда по-разному влияет на механизмы памяти и обучения у самок и самцов крыс
Игрушки, общение с сородичами и частая смена обстановки вызвали у самок рост количества незрелых стволовых клеток в гиппокампе и уровня биомаркеров нейрогенеза. У самцов эффект был не столь заметен
Ethology
Neuroscience
Physiology
27 July 2023
Алгоритм распознал глобальные особенности в мозге людей с депрессией
Авторы по снимкам активности мозга строили функциональные сети, отражающие взаимодействия разных отделов головного мозга больных и здоровых людей. Различить две эти группы удалось с точностью в 82,6%
Machine learning
Medicine
Neural networks
Neuroscience
4 July 2023
Из психоделиков сделали антидепрессант, убрав галлюциногенный эффект
Оказалось, что терапевтический и галлюциногенный эффекты можно разделить — они обусловлены двумя независимыми сигнальными путями
Neurochemistry
Neuroscience
Pharmacology
8 June 2023