Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)


Для цитирования:

Sinitsina M. S., Gordleeva S. J., Kazantsev V. B., Pankratova E. V. Calcium concentration in astrocytes: Emergence of complicated spontaneous oscillations and their cessation [Синицина М. С., Гордлеева С. Ю., Казанцев В. Б., Панкратова Е. В. Концентрация кальция в астроцитах: возникновение сложных спонтанных колебаний и их затухание] // Известия вузов. ПНД. 2021. Т. 29, вып. 3. С. 440-448. DOI: 10.18500/0869-6632-2021-29-3-440-448


Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 16)
Язык публикации: 
английский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
530.182
DOI: 
10.18500/0869-6632-2021-29-3-440-448

Calcium concentration in astrocytes: Emergence of complicated spontaneous oscillations and their cessation
[Концентрация кальция в астроцитах: возникновение сложных спонтанных колебаний и их затухание]

Авторы: 
Синицина Мария Сергеевна, Нижегородский государственный университет имени Н.И.Лобачевского (ННГУ)
Гордлеева Сусанна Юрьевна, Нижегородский государственный университет имени Н.И.Лобачевского (ННГУ)
Казанцев Виктор Борисович, Институт прикладной физики РАН (ИПФ РАН)
Панкратова Евгения Валерьевна, Волжская государственная академия водного транспорта (ВГАВТ)
Аннотация: 

Цель данной работы – показать механизмы переходов между различными динамическими режимами спонтанной кальциевой активности астроцитов. С этой целью динамика недавно представленной математической модели Лаврентовича–Хемкина была исследована как аналитическими, так и численными методами. Методы. Для получения условий прекращения колебаний был проведен линейный анализ устойчивости точки равновесия. Сложная динамика изучалась численно в рамках построения реализаций и бифуркационных диаграмм. Результаты. Продемонстрированы механизмы развития колебательных режимов с увеличением максимального потока кальция через SERCA-насос при низком и высоком уровне концентрации внеклеточного кальция. Было показано, что возникновение колебаний происходит в результате суперкритической бифуркации Андронова–Хопфа, а свойства колебательного режима при дальнейшем увеличении максимального потока кальция через SERCA-насос сильно зависят от величины концентрации внеклеточного кальция. В частности, показано, что при определенном уровне концентрации ионов кальция снаружи клетки наблюдается возникновение хаотических спонтанных кальциевых колебаний. Заключение. На основе анализа различных динамических режимов спонтанной химической активности астроцитов возможно дальнейшее изучение особенностей взаимодействия астроцитов и нейронов в сложных многоклеточных системах. 

Благодарности: 
Работа выполнена при поддержке гранта Президента Российской Федерации на государственную поддержку ведущих научных школ № НШ-2653.2020.2. Работа С.Г. выполнена при поддержке гранта РФФИ № 20-32-70081, 18-29-10068. Работа поддержана Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (проект № 0729-2020-0061).
Список источников: 
  1. Lee SG, Neiman A, Kim S. Coherence resonance in a Hodgkin–Huxley neuron. Phys. Rev. E. 1998;57(3):3292–3297. DOI: 10.1103/PhysRevE.57.3292.
  2. Belykh VN, Pankratova EV. Chaotic synchronization in ensembles of coupled neurons modeled by the FitzHugh–Rinzel system. Radiophysics and Quantum Electronics. 2006;49(11):910–921. DOI: 10.1007/s11141-006-0124-z.
  3. Pankratova EV, Belykh VN, Mosekilde E. Dynamics and synchronization of noise perturbed ensembles of periodically activated neuron cells. International Journal of Bifurcation and Chaos. 2008;18(9):2807–2815. DOI: 10.1142/S0218127408022044.
  4. Yu H, Wang J, Deng B, Wei X, Wong YK, Chan WL, Tsang KM, Yu Z. Chaotic phase synchronization in small-world networks of bursting neurons. Chaos. 2011;21(1):013127. DOI: 10.1063/1.3565027.
  5. Kazantsev VB, Asatryan SY. Bistability induces episodic spike communication by inhibitory neurons in neuronal networks. Phys. Rev. E. 2011;4(3):031913. DOI: 10.1103/PhysRevE.84.031913.
  6. Uzuntarla M. Inverse stochastic resonance induced by synaptic background activity with unreliable synapses. Phys. Lett. A. 2013;377(38):2585–2589. DOI: 10.1016/j.physleta.2013.08.009.
  7. Uzuntarla M, Ozer M, Ileri U, Calim A, Torres JJ. Effects of dynamic synapses on noise-delayed response latency of a single neuron. Phys. Rev. E. 2015;92(6):062710. DOI: 10.1103/PhysRevE.92.062710.
  8. Esir PM, Gordleeva SY, Simonov AY, Pisarchik AN, Kazantsev VB. Conduction delays can enhance formation of up and down states in spiking neuronal networks. Phys. Rev. E. 2018;98(5): 052401. DOI: 10.1103/PhysRevE.98.052401.
  9. Dityatev A, Frischknecht R, Seidenbecher CI. Extracellular matrix and synaptic functions. Results Probl. Cell Differ. 2006;43:69–97. DOI: 10.1007/400_025.
  10. Wang X, Lou N, Xu Q, Tian GF, Peng WG, Han X, Kang J, Takano T, Nedergaard M. Astrocytic Ca2+ signaling evoked by sensory stimulation in vivo. Nature Neuroscience. 2006;9(6):816–823. DOI: 10.1038/nn1703.
  11. Kazantsev V, Gordleeva S, Stasenko S, Dityatev A. A homeostatic model of neuronal firing governed by feedback signals from the extracellular matrix. PLoS One. 2012;7(7):e41646. DOI: 10.1371/journal.pone.0041646.
  12. Pankratova EV, Kalyakulina AI. Environmentally induced amplitude death and firing provocation in large-scale networks of neuronal systems. Regular and Chaotic Dynamics. 2016;21(7–8):840– 848. DOI: 10.1134/S1560354716070078.
  13. Lazarevich I, Stasenko S, Rozhnova M, Pankratova E, Dityatev A, Kazantsev V. Activity dependent switches between dynamic regimes of extracellular matrix expression. PloS One. 2020;15(1):e0227917. DOI: 10.1371/journal.pone.0227917.
  14. Rozhnova MA, Pankratova EV, Kazantsev VB. Brain extracellular matrix impact on neuronal firing reliability and spike-timing jitter. Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research III. Studies in Computational Intelligence, vol. 856. International Conference on Neuroinformatics, 2019, October 7–11, Dolgoprudny, Russia. Springer, Cham; 2020. P. 190–196. DOI: 10.1007/978-3-030-30425-6_22.
  15. Gordleeva SY, Stasenko SV, Semyanov AV, Dityatev AE, Kazantsev VB. Bi-directional astrocytic regulation of neuronal activity within a network. Frontiers in Computational Neuroscience. 2012;6:92. DOI: 10.3389/fncom.2012.00092.
  16. Pankratova EV, Kalyakulina AI, Stasenko SV, Gordleeva SY, Lazarevich IA, Kazantsev VB. Neuronal synchronization enhanced by neuron–astrocyte interaction. Nonlinear Dynamics. 2019; 97(1):647–662. DOI: 10.1007/s11071-019-05004-7.
  17. Makovkin SY, Shkerin IV, Gordleeva SY, Ivanchenko MV. Astrocyte-induced intermittent synchronization of neurons in a minimal network. Chaos, Solitons & Fractals. 2020;138:109951. DOI: 10.1016/j.chaos.2020.109951.
  18. Kanakov O, Gordleeva S, Ermolaeva A, Jalan S, Zaikin A. Astrocyte-induced positive integrated information in neuron-astrocyte ensembles. Phys. Rev. E. 2019;99(1):012418. DOI: 10.1103/PhysRevE.99.012418.
  19. Matrosov V, Gordleeva S, Boldyreva N, Ben-Jacob E, Kazantsev V, De Pitta M. Emergence of regular and complex calcium oscillations by tnositol 1,4,5-Trisphosphate signaling in astrocytes. In: De Pitta M, Berry H. (eds) Computational Glioscience. Springer Series in Computational Neuroscience. Springer, Cham; 2019. DOI: 10.1007/978-3-030-00817-8_6.
  20. Wu YW, Gordleeva S, Tang X, Shih PY, Dembitskaya Y, Semyanov A. Morphological profile determines the frequency of spontaneous calcium events in astrocytic processes. Glia. 2019;67(2): 246–262. DOI: 10.1002/glia.23537.
  21. Parri HR, Crunelli V. The role of Ca2+ in the generation of spontaneous astrocytic Ca2+ oscillations. Neuroscience. 2003;120(4):979–992. DOI: 10.1016/s0306-4522(03)00379-8.
  22. Perea G, Araque A. Properties of synaptically evoked astrocyte calcium signal reveal synaptic information processing by astrocytes. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience. 2005;25(9):2192–2203. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.3965-04.2005.
  23. Gordleeva SY, Ermolaeva AV, Kastalskiy IA, Kazantsev VB. Astrocyte as spatiotemporal integrating detector of neuronal activity. Frontiers in Physiology. 2019;10:294. DOI: 10.3389/fphys.2019.00294.
  24. Gordleeva SY, Lebedev SA, Rumyantseva MA, Kazantsev VB. Astrocyte as a detector of synchronous events of a neural network. JETP Letters. 2018;107(7):440–445. DOI: 10.1134/S0021364018070032.
  25. Swillens S, Dupont G, Combettes L, Champeil P. From calcium blips to calcium puffs: Theoretical analysis of the requirements for interchannel communication. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1999;96(24):13750–13755. DOI: 10.1073/pnas.96.24.13750.
  26. Lavrentovich M, Hemkin S. A mathematical model of spontaneous calcium (II) oscillations in astrocytes. J. Theor. Biol. 2008;251(4):553–560. DOI: 10.1016/j.jtbi.2007.12.011.
  27. Stammers AN, Susser SE, Hamm NC, Hlynsky MW, Kimber DE, Kehler DS, Duhamel TA. The regulation of sarco(endo)plasmic reticulum calcium-ATPases (SERCA). Canadian Journal of Physiology and Pharmacology. 2015;93(10):843–854. DOI: 10.1139/cjpp-2014-0463.
  28. Periasamy M, Kalyanasundaram A. SERCA pump isoforms: Their role in calcium transport and disease. Muscle Nerve. 2007;35(4):430–442. DOI: 10.1002/mus.20745.
  29. Sinitsina MS, Gordleeva SY, Kazantsev VB, Pankratova EV. Emergence of complicated regular and irregular spontaneous Ca2+ oscillations in astrocytes. 2020 4th Scientific School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics (DCNAIR). 2020, September 7–9, Innopolis, Russia. IEEE; 2020. P. 217–220. DOI: 10.1109/DCNAIR50402.2020.9216897.
  30. Semyanov A, Henneberger C, Agarwal A. Making sense of astrocytic calcium signals – from acquisition to interpretation. Nature Reviews Neuroscience. 2020;21(10):551–564. DOI: 10.1038/s41583-020-0361-8.
  31. Gordleeva SY, Tsybina YA, Krivonosov MI, Ivanchenko MV, Zaikin AA, Kazantsev VB and Gorban AN. Modeling working memory in a spiking neuron network accompanied by astrocytes. Front. Cell. Neurosci. 2021;15:631485. DOI: 10.3389/fncel.2021.631485.
  32. Santello M, Toni N, Volterra A. Astrocyte function from information processing to cognition and cognitive impairment. Nature Neuroscience. 2019;22(2):154–166. DOI: 10.1038/s41593-018-0325-8.
  33. Gordleeva S, Kanakov O, Ivanchenko M, Zaikin A, Franceschi C. Brain aging and garbage cleaning. Seminars in Immunopathology. 2020;42(5):647–665. DOI: 10.1007/s00281-020-00816-x.
  34. Whitwell HJ, Bacalini MG, Blyuss O, Chen S, Garagnani P, Gordleeva SY, Jalan S, Ivanchenko M, Kanakov O, Kustikova V, Marino IP, Meyerov I, Ullner E, Franceschi C, Zaikin A. The human body as a super network: Digital methods to analyze the propagation of aging. Frontiers in Aging Neuroscience. 2020;12:136. DOI: 10.3389/fnagi.2020.00136.
Поступила в редакцию: 
17.11.2020
Принята к публикации: 
27.01.2021
Опубликована: 
31.05.2021