Mekanistisk modellering av hjärnans funktion

Mekanistisk modellering av hjärnans funktion

Med hjälp av funktionell magnetresonanstomografi (fMRI) har kunskaperna om hjärnans funktion väsentligen ökat. Tekniken vid fMRI bygger på att blodflödet ökar lokalt när en aktivering sker i hjärnan, men forskning har visat att sambandet mellan aktivering i hjärnans nervceller och blodflödes-ökningen fortfarande är oklart. Vi undersöker detta samband med matematiska modeller enligt systembiologiska principer.

När hjärnan aktiveras ökar energiomsättningen och signalsubstanser, t.ex. GABA och glutamat, frisätts i nervcellernas synapser. Genom en rad olika processer i hjärnans celler frisätts ämnen som vidgar och drar ihop hjärnans blodkärl. Detta kallas den hemodynamiska responsen. En ökad andel syresatt blod ökar signalen i fMRI och responsen kallas också ”blood oxygen level dependent” (BOLD) därför  att signalen beror på blodets syresättning. BOLD-responsen har alltså ett starkt samband med aktivitet i nervcellernas synapser. Detta samband kan undersökas med hjälp av matematiska modeller som beskriver mekanistiska samband mellan till exempel glutamatfrisättning och vidgning av hjärnans blodkärl.

 Schematic overview of the project

När vi arbetar med systembiologisk modellering utgår vi från olika hypoteser som beskriver samband mellan aktivitet i nervceller och BOLD-responsen. Därefter överför vi dessa hypoteser till matematiskt språk med hjälp av ordinära differential-ekvationer som t.ex. beskriver glutamat-frisättning i nervcellernas synapser. I nästa steg testar vi modellerna mot experimentella data. Om modellen inte kan beskriva data eller om den gör det på ett sätt som inte är biologiskt relevant, förkastas hypotesen och en ny hypotes tas fram. Om modellen beskriver data på ett biologiskt relevant sätt, går vi vidare med att validera modellen med nya experimentella data.

 Hemodynamic response

Vi har visat att modellering av både energiomsättning och synaptisk aktivitet krävs för att beskriva data på ett tillfredställande sätt. Denna modell kan också simulera helt nya experimentella data. Figuren ovan är ett exempel som visar att modellen kan simulera beteendet hos nya experimentella data från två korta visuella stimuli som visas med fyra sekunders mellanrum. Heldragen svart linje är den bästa simuleringen och streckade grå linjer visar ett intervall med godtagbara modell-parametrar. Experimentella data visas med punkter och felmarginaler.

Om du vill veta mer:

Karin Lundengård, Gunnar Cedersund, Sebastian Sten, Felix Leong, Alexander Smedberg, Fredrik Elinder, Maria Engström. Mechanistic mathematical modelling tests hypotheses for the neurovascular coupling in fMRI. PLOS Computational Biology, DOI:10.1371/journal.pcbi.1004971, 2016.

Forskningsledare

Relaterade medarbetare

Organisation