癫痫生物物理模型
时间：2012-10-22 文章来源：天津长安医院 点击次数： 0 咨询专家
癫痫生物物理模型。尽管生物物理直觉式建模技术研究通过实验人迹罕至的变量在癫痫所扮演的角色是主要的，详细的生物物理模型的作用是有限的计算能力的限制，在神经系统的详细知识的不确定性，以及所需的简化的数值分析 。
图：单细胞钾动力学（A），并观察到癫痫样放电过程中的极限环的分岔图（B，顶部面板）的分岔图。 底部面板（B）中示出的振荡中的钾（实线）和钠（虚线）的浓度。 从克雷斯曼等。权限（2009施普林格）。
癫痫生物物理模型
详细的网络模型最适合为了解癫痫的分子和细胞基础的，因此处于有利地位，暗示疗法，可以针对分子途径。 另一方面，宏观模式，更适合用于描述大型癫痫的发生过程（参见1.1节）。 由于相当复杂的神经元结构，相对较少的变量和参数，可以在任何时候访问实验。 尽管生物物理直觉式建模技术研究通过实验人迹罕至的变量在癫痫所扮演的角色是主要的，详细的生物物理模型的作用是有限的计算能力的限制，在神经系统的详细知识的不确定性，以及所需的简化的数值分析 。 不同的是集总式模型，详细的网络模型的参数范围数值来分析，发生在他们的动态多维状态空间变得更加困难。 中间的整个规模“的方针，建立详细的型号和”聚合“的宏观模型的参数，sub-cellular/cellular变量之间的关系，将是一个非常有用的策略，以弥补这两种建模方法之间的差距。
近年来推出的奥秘癫痫
在这里，我们回顾了一些建模的努力，已经取得了近年来推出的奥秘癫痫。 由于几个实验和临床上观察到的癫痫，建模工作跨越很宽的范围内从单突触以百万计的神经元网络，并从集中两个变量模型涉及数万成千上万的变量和参数的详细的生物物理模型。 我们开始与相对简单的平均场模型，并显示如何将这些模型可以解释各种EEG信号记录在癫痫发作和间歇发作转换。 然后，我们讨论了涉及不同程度的复杂性和生物物理细节的例子更详细的网络模型。 的稳态可塑性和拓扑因素在癫痫发病中的作用进行了讨论。 最后，我们介绍有关的最新发展动态离子浓度的发作，最近的一些工作，这样的调查结果，在控制工程框架的参与。 随机模型的计算机模型是另一个重要的一类癫痫，我们省略了这篇评论。 这些概率模型的癫痫发作的预测中的朝向，和都是评论在Lehnertz等的。 （2007年）。
尽管数额特别巨大兴趣了解癫痫发作的动态，我们还缺乏一个统一的动态定义的癫痫发作是什么（Soltesz和Staley，2008年）。 非凡的各种实验的准备和人类癫痫，使得追求统一的原则，特别是困难。 癫痫是一个很好的例子，一个动态的疾病的理论和计算必须工作在手与实验给我们带来了更深层次的认识和更合理的治疗方法。
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