Введение 4
Постановка задачи 6
Обзор литературы 7
Глава 1. Модель ФитцХью—Нагумо и ее модификация 10
1.1. Модель ФитцХью—Нагумо (ФХН) 10
1.2. Модификация модели ФХН 15
Глава 2. Математическая модель 18
2.1. Предлагаемая математическая модель 18
2.2. Простейшие свойства модели 20
2.3. Выбор параметров модели 21
Глава 3. Моделирование колебаний и переходных процессов 22
3.1. Выбор программных средств моделирования 22
3.2. Анализ результатов моделирования 23
3.3. Циркадные колебания 34
Выводы 37
Заключение 39
Список литературы
Нейроэндокринная система осуществляет регуляцию обменных процессов, происходящих в организме человека или животного, путем секреции различных гормонов. Она распадается на несколько подсистем (гормональных осей), каждая из которых включает гипоталамус, гипофиз и регулируемый орган (определенную эндокринную железу). Колебательный характер выделения (секреции) гормонов в таких системах является объектом многих исследований. С математической точки зрения вопрос заключается в том, как отразить природу колебаний уровней гормонов при моделировании нейроэндокринной системы в терминах дифференциальных уравнений.
Эта работа посвящена построению новой математической модели гормональной оси «гипоталамус— гипофиз— эндокринная железа». Эта гормональная ось в общем виде описывается следующим образом: вырабатываемый гипоталамусом гормон стимулирует синтез и секрецию гормона гипофиза; он, в свою очередь, стимулирует выработку гормонов эндокринной железы, а они затем ингибируют (подавляют) синтез и секрецию гормонов гипоталамуса и гипофиза [1]. На языке теории управления гормональная ось описывается системой автоматического регулирования с отрицательной обратной связью от эндокринной железы к органам головного мозга. Схема такой гормональной оси представлена на рис. 1. Главной особенностью рассматриваемой гормональной оси является колебательный характер секреции гормонов гипоталамуса, который определяет колебания уровней и остальных гормонов. Основными гормональными ритмами являются ультрадианный, с периодом нескольких часов, и циркадный, период которого примерно равен одним суткам.
Механизм колебательности уровней гормонов пока не полностью изучен. На данный момент существует немало гипотез и моделей гормональных осей, часть из которых будет рассмотрена далее в этой работе.
Работа имеет следующую структуру. В главе 1 будет подробно описана модель нейрона ФитцХью—Нагумо и предложена ее модификация, которая в последствие будет использована как генератор колебаний в модели гормональной оси. В вводном параграфе главы 2 будут описаны существующие модели гормональной регуляции. Далее в главе 2 будет формально сформулирована математическая модель гормональной оси «гипоталамус— гипофиз— эндокринная железа», будут описаны ее простейшие свойства и предложены соображения по поводу выбора параметров модели для дальнейшего численного моделирования. В главе 3 будут представлены результаты численного моделирования колебаний и переходных процессов, а также будет проведен анализ бифуркаций некоторых параметров системы. В последнем параграфе третьей главы будут приведены результаты моделирования циркадных колебаний и продемонстрировано, как эти результаты соотносятся с имеющимися медицинскими данными.
Таким образом, в работе была предложена новая математическая модель гормональной оси «гипоталамус— гипофиз— эндокринная железа». Предложенная модель отразила главную особенность рассматриваемой гормональной оси, а именно колебательный характер секреции гормонов гипоталамуса. Это удалось сделать с помощью модифицированной модели нейрона ФитцХью—Нагумо, модификация которой была также предложена в работе. Колебательная динамика выработки гормонов была иллюстрирована результатами численного моделирования.
Математическое моделирование играет важную роль в изучении нейрогормональной системы человека. По этическим соображениям многие процессы, происходящие в мозгу человека, не могут быть измерены, так как они связаны с ущербом для здоровья. Эксперименты над лабораторными животными не всегда вполне отражают свойства человеческого организма. Поэтому математическое моделирование (в сочетании с доступными медицинскими данными) открывает путь к неинвазивному исследованию гормональной системы человека.
Эти исследования могут быть использованы при разработке новых методов гормональной терапии. Например, в фармокологии важна задача создания систем доставки лекарственных средств, имитирующих колебательность, наблюдаемую в нейроэндокринной регуляции. Важное современное направление — разработка электронных устройств с обратной связью, которые определяют уровни циркулирующих гормонов, а затем вводят гормональные препараты автоматически, в колебательном режиме. В качестве примера таких устройств выступает искусственная поджелудочная железа.
Предложенная математическая модель может позволить проводить изучение гормональной системы человека неинвазивно, без каких-либо этических ограничений, а также учитывать индивидуальные особенности пациента.
На тему гормональной регуляции в системе гипоталамус-гипофиз-эндокринная железа у автора имеются совместные публикации [2, 11]. Часть результатов докладывалась на Международной студенческой конференции «Science and Progress 2020» (СПбГУ) и на конференции «Математическая теория управления и ее приложения (МТУИП-2020)» (АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»),
1. Дедов И. И., Мельниченко Г. А., Фадеев В. В. Эндокринология. — М. : ГЭОТАР- Медиа, 2007.
2. Чурилов А. Н., Салахова Э. Р. Колебания в нейроэндокринной системе: модель регуляции, основанная на использовании событий // Материалы конференции «Математическая теория управления и ее приложения (МТУИП-2020». — СПб.: АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор». -2020. -6 - 8 октября.-С. 303-304.
3. Теория бифуркаций динамических систем на плоскости / Андронов А. А., Леонтович Е. А., Гордон II. М. и Майер А. Г, —М. : Наука, 1967.
4. Демидович Б. П. Лекции по математической теории устойчивости. — М. : Наука, 1967.
5. Арнольд В. И. Дополнительные главы теории обыкновенных дифференциальных уравнений. — М. : Наука, 1978.
6. Теория бифуркаций / Арнольд В. И., Афраймович В. С., Ильяшенко Ю. С. и Шильников Л. П. // Динамические системы - 5. — Итоги науки and техн. Сер. Соврем, пробл. мат. Фундам. направления. М. : ВИНИТИ, 1986, —С. 5-218.
7. Advances in mathematical modelling of the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis dynamics and the neuroendocrine response to stress / Stanojevic A., Markovic V. M., Cupic Z., Kolar-Anic L., and Vukojevic V. // Current Opinion Chem. Eng. — 2018.— Vol. 21. —P. 84-95.
8. Alon U. Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits. — Boca Raton, FL : Chapman & Hall/CRC, 2007.
9. Bairagi N., Chatterjee S., Chattopadhyay J. Variability in the secretion of corticotropin¬releasing hormone, adrenocorticotropic hormone and cortisol and understandability of the hypothalamic-pituitary-adrenal axis dynamics — a mathematical study based on clinical evidence // Math. Med. Biol. — 2008.—Vol. 25, no. 1. — P. 37-63.
10. Cartwright M., Husain M. A Model for the Control of Testosterone Secretion //J. Theor. Biol. —1986.—Vol. 123. —P. 239-250.
11. Churilov A. N., Milton J., Salakhova E. R. An integrate-and-hre model for pulsatil- ity in the neuroendocrine system // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. — 2020. — Vol. 30, no. 8. —P. 083132.
12. Danziger L., Elmergreen G. L. Mechanism of periodic catatonia // Confin. Neurol.— 1958.—Vol. 18, no. 2-4. —P. 159-166.
13. Das P., Roy A. B., Das A. Stability and oscillations of a negative feedback delay model for the control of testosterone secretion // BioSystems. — 1994.—Vol. 32, no. 1.— P. 61-69.
14. Distefano J. J., Stear E. B. On identification of hypothalamo-hypophysial control and feedback relationships with the thyroid gland //J. Theoret. Biol. — 1968. —Vol. 19. — P. 29-50.
15. Dynamics of the HPA axis: A systems modeling approach / Terry J. R., Walker J. J., Spiga F., and Lightman S. L. // Computational Neuroendocrinology.—Wiley, 2016.— P. 252-283.
16. Emergent oscillations in mathematical model of the human menstrual cycle / Ras- gon N. L., Pumphrey L., Prolo P., Elman S., Negrao A. B., Licinio J., and Garfinkel A. // CNS Spectrums. — 2003.—Vol. 8, no. 11. — P. 805-814.
17. Enciso G., Sontag E. D. On the stability of a model of testosterone dynamics //J. Math. Biol. —2004.—Vol. 49.—P. 627-634.
18. Faghih R. T., Dahleh M. A., Brown E. N. An optimization formulation for characteri¬zation of pulsatile cortisol secretion // Frontiers Neurosci. — 2015. — Vol. 9, no. 228.
19. Farhy L. S., Veldhuis J. D. Joint pituitary-hypothalamic and intrahypothalamic aut¬ofeedback construct of pulsatile growth hormone secretion // Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. — 2003. — Vol. 285, no. 5. — P. R1240-R1249.
20. FitzHugh R. Mathematical models of threshold phenomena in the nerve membrane // Bull. Math. Biophys. — 1955. — Vol. 17, no. 4. — P. 257—278.
21. Glass L. Dynamical disease: Challenges for nonlinear dynamics and medicine // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. — 2015. — Vol. 25, no. 9. — P. 097603.
22. Goede S. L., Leow M. K.-S. Thyroid Systems Engineering: A Primer in Mathemati¬cal Modeling of the Hypothalamus-Pituitary-Thyroid Axis. — Delft, The Netherlands : River Publishers, 2018.
23. Greenhalgh D., Khan Q. J. A. A delay differential equation mathematical model for the control of the hormonal system of the hypothalamus, the pituitary and the testis in man // Nonlin. Anal. — 2009. — Vol. 71. — P. e925-e935.
24. Harris G. W. Neural control of the pituitary gland // Physiol. Rev. — 1948. — Vol. 28,
no. 2. —P. 139-176.
25. Homeostasis and Allostasis of Thyroid Function / ed. by Dietrich J. W., Midgley J. E. M., Hoermann R.—Lausanne : Frontiers Media. — 2018.
26. lonescu M., Frohman L. A. Pulsatile secretion of growth hormone (GH) persists during continuous stimulation by CJC-1295, a long-acting GH-releasing hormlone analog //J. Clin. Endocrin.Metab. — 2006. — Vol. 91. —P. 4792-4797.
27. Izhikevich E. M. Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Bursting. — Cambridge, MA : The MIT Press, 2007.
28. Jackowska-Zduniak B. Stability analysis for an extended model of the hypothalamus¬pituitary-thyroid axis // Int. J. Math. Comput. Sci. — 2016.—Vol. 10, no. 10.— P. 521-526.
29. Kim L. U., D'Orsogna M. R., Chou T. Onset, timing, and exposure therapy of stress disorders: mechanistic insight from a mathematical model of oscillating neuroendocrine dynamics // Biol. Direct. — 2016. — Vol. 11, no. 13.
30. MacGregor D. J., Leng G. Modelling the hypothalamic control of growth hormone se¬cretion // J. Neuroendocrinol. — 2005. — Vol. 17, no. 12. — P. 788-803.
31. Modeling the hypothalamus-pituitary-adrenal system: homeostasis by interacting pos¬itive and negative feedback / Conrad M., Hubold C., Fischer B., and Peters A. // J. Biol. Phys. —2007.—Vol. 35, no. 2. —P. 149-162.
32. Modeling the male reproductive endocrine axis: Potential role for a delay mechanism in the inhibitory action of gonadal steroids on GnRH pulse frequency / Ferasyi T. R., Barrett P. H., Blache D., and Martin G. B. // Endocrinol. — 2016. — Vol. 157, no. 5. — P. 2080-2092.
33. Mukhopadhyay B., Bhattacharyya R. A mathematical model describing the thyroid¬pituitary axis with time delays in hormone transportation // Appl. Math. — 2006. — Vol. 51, no. 6. — P. 549-564.
34. Murray J. D. Mathematical biology I. An Introduction. — 3 ed. — New York : Springer, 2002.—Vol. 17.
35. Pandiyan B., Merrill S. J., Benvenga S. A patient-specific model of the negative-feedback control of the hypothalamus-pituitary-thyroid (HPT) axis in autoimmune (Hashimoto’s) thyroiditis // Math. Medic. Biol. — 2014. — Vol. 31. — P. 226-258.
36. Panza N. M., Wright A. A., Selgrade J. F. A delay differential equation model of follicle
waves in women //J. Biol. Dynam. — 2016. — Vol. 10, no. 1.—P. 200-221.
37. Pulsatile gonadotropin secretion during the human menstrual cycle: evidence for al¬tered frequency of gonadotropin-releasing hormone secretion / Reame H., Sander S. E., Kelch R. P., and Marshall J. C. // J. Clin. Endocrin. Metab. — 1984.—Vol. 59.— P. 328-337.
38. Selgrade J. F., Harris L. A., Pasteur R. D. A model for hormonal control of the menstrual cycle: Structural consistency but sensitivity with regard to data //J. Theor. Biol. — 2009.—Vol. 260, no. 4. —P. 572-580.
39. Sherwood William Erik. FitzHugh-Nagumo Model // Encyclopedia of Computational Neuroscience / ed. by Jaeger Dieter, Jung Ranu. — New York, NY : Springer New York, 2013. —P. 1-11.
40. Smith W. R. Hypothalamic regulation of pituitary secretion of lutheinizing hormone—II Feedback control of gonadotropin secretion // Bull. Math. Biol. — 1980.—Vol. 42.— P. 57-78.
41. Smith W. R. Qualitative mathematical models of endocrine systems // Am. J. Phys¬iol. — 1983. — Vol. 245, no. 4. — P. R473-R477.
42. Stratakis C. A., Chrousos G. P. Hypothalamic hormones // Endocrinology / ed. by Melmed S., Conn P. M. — Totowa, NJ : Humana Press, 2005. — P. 173-195.
43. Thompson H. E., Horgan J. D., Delfs E. A simplihed mathematical model and simu¬lations of the hypophysis-ovarian endocrine control system // Biophys. J. — 1969. — Vol. 9, no. 3. —P. 278-291.
44. Walker J. J., Terry J. R., L.Lightman S. Origin of ultradian pulsatility in the hypothalamic-pituitary-adrenal axis. // Biological sciences. — 2010. — Vol. 277. — P. 1627-1633.
45. Young E. A., Carlson N. E., Brown M. B. Twenty-four-hour ACTH and cortisol pul¬satility in depressed women // Neuropharmacol. — 2001. — Vol. 25. — P. 267-276.
46. A construct of interactive feedback control of the GH axis in the male / Farhy L. S., Straume M., Johnson M. L., Kovatchev B., and Veldhuis J. D. // Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. — 2001. — Vol. 281, no. 1. — P. R38-R51.
47. A patient-specihc treatment model for Graves hyperthyroidism / Pandiyan B., Mer¬rill S. J., Di Bari F., Antonelli A., and Benvenga S. // Theor. Biol. Medical Model. — 2018.—Vol. 15, no. 1. — [25 pages].