Математики РУДН нашли способ оптимизировать постинсультную терапию

Математики РУДН нашли способ оптимизировать постинсультную терапию

В РУДН создали математическую модель, которая описывает изменение свойств ткани головного мозга после инсульта. Разработка позволит оптимизировать постинсультную терапию методом стимуляции нейронов мозга, причем с учетом особенностей каждого пациента. Результаты исследования опубликованы в журнале Mathematical Biosciences.

Ежегодно более чем у 15 миллионов человек случается инсульт – острое нарушение мозгового кровообращения, которое приводит к отмиранию нервных клеток. Пациенты, перенесшие инсульт, часто сталкиваются с частичной или полной потерей речи, испытывают трудности с движением конечностей или всего тела. Один из возможных методов реабилитации после инсульта – стимуляция коры больших полушарий с помощью вживленных в мозг электродов или с помощью магнитных импульсов. Успех этой терапии зависит от множества факторов и, в частности, от того, в какой именно области мозга проводить стимуляцию и какие сигналы использовать. Оптимальные параметры терапии сейчас подбираются практически вручную. Математики РУДН построили теоретическую модель, с помощью которой делать это можно будет на основании точных расчётов.

«Мы поставили цель – построить теоретическую модель, которая описала бы, как снижается скорость распространения нервного импульса, то есть возбудимости ткани, из-за постинсультных поражений коры головного мозга. Помимо этого, мы показали, что при некоторых условиях электрическая стимуляция головного мозга может компенсировать этот пагубный процесс», – Виталий Вольперт, один из авторов исследования, руководитель лаборатории математического моделирования в биомедицине РУДН.

После инсульта в мозге образуется так называемая пенумбра – область, в которой кровоснабжение меньше уровня, необходимого для нормального функционирования, но при этом выше критического порога необратимых изменений. Клетки в области пенумбры, в частности, становятся менее возбудимыми и теряют связь с другими нейронами. Из-за этого изменяется форма и скорость волны возбуждения. Математики РУДН вычислили, при каких условиях можно восстановить скорость нервных импульсов до нормального значения с помощью внешней стимуляции.

Предложенная модель основана на континуальной теории нервной ткани. Основная ее идея в том, что ткань коры головного мозга представляется в виде двумерной тонкой поверхности. Сделать такое предположение можно благодаря высокой плотности нервных клеток – около 100 000 нейронов на 1 квадратный миллиметр – и небольшую толщину коры головного мозга – около 2,5 миллиметров.

Математики РУДН при составлении модели ввели так называемую функцию связности – она показывает, насколько связаны две точки на коре головного мозга в зависимости от расстояния между ними.  Электрический потенциал в каждой точке авторы обозначили через неизвестную функцию, зависящую от координат точки на коре головного мозга и времени. Для этой функции они записали основное интегро-дифференциальное уравнение модели. Среди основных параметров предложенного уравнения – порог возбуждения нейронов (минимальная энергия, необходимая для «раздражения» нервной клетки) и амплитуда возникающего возбуждения. Электрическая стимуляция мозга – это, по сути, воздействие на эти два параметра. Значит, для анализа такой терапии достаточно выяснить, как при различных параметрах уравнения изменяется решение. Авторы исследовали полученное уравнение и вывели условия (математические уравнения и неравенства), при выполнении которых внешняя стимуляция коры головного мозга может полностью компенсировать последствия инсульта.

«Предложенная модель построена с учетом последних математических расчетов, новейших технологий и последних данных о характеристиках мозга. С помощью нашей разработки стимуляцию коры головного мозга можно оптимизировать для каждого отдельного пациента, то есть сделать лечение постинсультных повреждений соответствующим стандартам персонализированной медицины», – добавил Виталий Вольперт, кандидат физико-математических наук, руководитель лаборатории математического моделирования в биомедицине РУДН.

Публикация в Mathematical Biosciences.

Новости
Все новости
Наука
29 декабря 2025
Построить устойчивое будущее: что такое ЦУР и как РУДН помогает их достигать

Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.

Наука
26 декабря 2025
Необоснованные обобщения и ложные выводы: учёные РУДН выявили «галлюцинации» ИИ при диагностике ментальных расстройств

Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.

Наука
25 декабря 2025
Наследие академика Пальцева: в РУДН прошла первая конференция по функциональной морфологии тканевого микроокружения

В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.