Математическое моделирование эндокринной системы

Математическое моделирование эндокринной системы

Автор: Булгакова Светлана Викторовна, Романчук Наталья Петровна, Тренева Екатерина Вячеславовна

Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki

Рубрика: Медицинские науки

Статья в выпуске: 3 т.8, 2022 года.

Бесплатный доступ

Гормоны, имея свои уникальные ритмы секреции, оказывают системное влияние на все органы и системы организма человека. Комбинирование математического моделирования и экспериментальных подходов показало, что эти ритмы являются результатом регуляторных процессов, происходящих на многих уровнях организма и требуют постоянного динамического уравновешивания, особенно в ответ на раздражители. В обзоре литературы мы показали, как такой гибридный подход был успешно применен для раскрытия сложных механизмов регуляции углеводного обмена (метаболической оси), гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковой и гипоталамо-гипофизарно-гонадной осей. Кроме того, показаны перспективы дальнейшего развития данного направления.

Еще

Циркадианные ритмы, ультрадианные колебания, хронотерапия, гибридные системы, математическая модель, эндокринная система, гормоны

Короткий адрес: https://sciup.org/14123624

IDR: 14123624

Список литературы Математическое моделирование эндокринной системы

  • Пятин В. Ф., Романчук Н. П., Булгакова С. В., Романов Д. В., Сиротко И. И., Давыдкин И. Л., Волобуев А. Н. Циркадианный стресс Homo sapiens: новые нейрофизиологические, нейроэндокринные и психонейроиммунные механизмы // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. №6. С. 115-135. https://doi.org/10.33619/2414-2948/55/16
  • Булгакова С. В., Романчук Н. П., Волобуев А. Н. Новая личность и нейрокоммуникации: нейрогенетика и нейросети, психонейроиммуноэндокринология, 5Рмедицина и 5G-технологии // Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7. №8. С. 202-240. https://doi .org/10.33619/2414-2948/69/26
  • Волобуев А. Н., Романчук Н. П., Булгакова С. В. Нейрогенетика мозга: сон и долголетие человека // Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7. №3. С. 93-135. https://doi.org/10.33619/2414-2948/64/12
  • Булгакова С. В., Романчук П. И., Тренева Е. В. Инсулин, головной мозг, болезнь Альцгеймера: новые данные // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. №3. С. 96-126. https://doi.org/10.33619/2414-2948/52
  • Булгакова С. В., Романчук Н. П., Тренева Е. В. Глюкагоноподобный пептид 1, головной мозг, нейродегенеративные заболевания: современный взгляд // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. №4. С. 153-172. https://doi.org/10.33619/2414-2948/53/19
  • Романчук Н. П., Пятин В. Ф., Волобуев А. Н., Булгакова С. В., Тренева Е. В., Романов Д. В. Мозг, депрессия, эпигенетика: новые данные // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. №5. С. 163-183. https://doi.org/10.33619/2414-2948/54/21
  • Zavala E., Wedgwood K. C., Voliotis M., Tabak J., Spiga F., Lightman S. L., Tsaneva-Atanasova Mathematical modelling of endocrine systems // Trends in Endocrinology & Metabolism. 2019. V. 30. №4. P. 244-257. https://doi.org/10.1016/j.tem.2019.01.008
  • Leng G., MacGregor D. J. Models in neuroendocrinology // Mathematical biosciences. 2018. V. 305. P. 29-41. https://doi.org/10.1016/j.mbs.2018.07.008
  • Grant A. D., Wilsterman K., Smarr B. L., Kriegsfeld L. J.Evidence for a coupled oscillator model of endocrine ultradian rhythms // Journal of biological rhythms. 2018. V. 33. №5. P. 475-496. https://doi.org/10.1177/0748730418791423
  • Chay T. R., Keizer J. Minimal model for membrane oscillations in the pancreatic beta-cell // Biophysical journal. 1983. V. 42. №2. P. 181-189. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(83)84384-7
  • P0rksen N. The in vivo regulation of pulsatile insulin secretion // Diabetologia. 2002. V. 45. №1. P. 3-20. https://doi.org/10.1007/s125-002-8240-x
  • Hellman B. Pulsatility of insulin release-a clinically important phenomenon // Upsala journal of medical sciences. 2009. V. 114. №4. P. 193-205. https://doi.org/10.3109/03009730903366075
  • Bertram R., Satin L. S., Sherman A. S. Closing in on the mechanisms of pulsatile insulin secretion // Diabetes. 2018. V. 67. №3. P. 351-359. https://doi.org/10.2337/dbi17-0004
  • Bertram R., Satin L. S., Pedersen M. G., Luciani D. S., Sherman, A. Interaction of glycolysis and mitochondrial respiration in metabolic oscillations of pancreatic islets // Biophysical Journal. 2007. V. 92. №5. P. 1544-1555. https://doi.org/10.1529/biophysj.106.097154
  • McKenna J. P., Ha J., Merrins M. J., Satin L. S., Sherman A., Bertram R. Ca2+ effects on ATP production and consumption have regulatory roles on oscillatory islet activity // Biophysical journal. 2016. V. 110. №3. P. 733-742. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2015.11.3526
  • Marinelli I., Vo T., Gerardo-Giorda L., Bertram R. Transitions between bursting modes in the integrated oscillator model for pancreatic P-cells // Journal of Theoretical Biology. 2018. V. 454. P. 310-319. https://doi.org/10.1016/jjtbi.2018.06.017
  • Sherman A., Rinzel J. Model for synchronization of pancreatic beta-cells by gap junction coupling // Biophysical journal. 1991. V. 59. №3. P. 547-559. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(91)82271-8
  • Smolen P., Rinzel J., Sherman A. Why pancreatic islets burst but single beta cells do not. The heterogeneity hypothesis // Biophysical journal. 1993. V. 64. №6. P. 1668-1680. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(93)81539-X
  • Johnston N. R., Mitchell R. K., Haythorne E., Pessoa M. P., Semplici F., Ferrer J., Hodson D. J. Beta cell hubs dictate pancreatic islet responses to glucose // Cell metabolism. 2016. V. 24. №3. P. 389-401. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2016.06.020
  • Gosak M., Markovic R., Dolensek J., Rupnik M. S., Marhl M., Stozer A., Perc M. Network science of biological systems at different scales: A review // Physics of life reviews. 2018. V. 24. P. 118-135. https://doi.org/10.1016/j.plrev.2017.11.003
  • Cappon G., Pedersen M. G. Heterogeneity and nearest-neighbor coupling can explain small-worldness and wave properties in pancreatic islets // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2016. V. 26. №5. P. 053103. https://doi.org/10.1063/L4949020
  • Ha J., Satin L. S., Sherman A. S. A mathematical model of the pathogenesis, prevention, and reversal of type 2 diabetes // Endocrinology. 2016. V. 157. №2. P. 624-635. https://doi.org/10.1210/en.2015-1564
  • Taylor R., Holman R. R. Normal weight individuals who develop type 2 diabetes: the personal fat threshold // Clinical Science. 2015. V. 128. №7. P. 405-410. https://doi.org/10.1042/CS20140553
  • Chamberlain J. J., Kalyani R. R., Leal S., Rhinehart A. S., Shubrook J. H., Skolnik N., Herman W. H. Treatment of type 1 diabetes: synopsis of the 2017 American Diabetes Association Standards of Medical Care in Diabetes // Annals of Internal Medicine. 2017. V. 167. №7. P. 493498. https://doi.org/10.7326/M17-1259
  • Dai X., Luo Z. C., Zhai L., Zhao W. P., Huang F. Artificial pancreas as an effective and safe alternative in patients with type 1 diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis // Diabetes Therapy. 2018. V. 9. №3. P. 1269-1277. https://doi.org/10.1007/s13300-018-0436-y
  • Del Favero S., Bruttomesso D., Di Palma F., Lanzola G., Visentin R., Filippi A.. First use of model predictive control in outpatient wearable artificial pancreas // Diabetes care. 2014. V. 37. №5. P. 1212-1215. https://doi.org/10.2337/dc13-1631
  • Kovatchev B., Cheng P., Anderson S. M., Pinsker J. E., Boscari F., Buckingham B. A. Feasibility of long-term closed-loop control: a multicenter 6-month trial of 24/7 automated insulin delivery // Diabetes technology & therapeutics. 2017. V. 19. №1. P. 18-24. https://doi.org/10.1089/dia.2016.0333
  • Huang M., Li J., Song X., Guo H. Modeling impulsive injections of insulin: towards artificial pancreas // SIAM Journal on Applied Mathematics. 2012. V. 72. №5. P. 1524-1548. https://doi.org/10.1137/110860306
  • Wang Q., Molenaar P., Harsh S., Freeman K., Xie J., Gold C., Ulbrecht J. Personalized state-space modeling of glucose dynamics for type 1 diabetes using continuously monitored glucose, insulin dose, and meal intake: an extended Kalman filter approach // Journal of diabetes science and technology. 2014. V. 8. №2. P. 331-345. https://doi.org/10.1177/1932296814524080
  • Булгакова С.В., Тренева Е.В., Захарова Н.О., Николаева А.В. Влияние старения надпочечников на работу различных органов и систем (обзор дитературы). Врач. 2020; 31(6):34-39. https://doi.org/10.29296/25877305-2020-06-06
  • Dempsher D. P., Gann D. S., Phair R. D. A mechanistic model of ACTH-stimulated Cortisol secretion // American Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology. 1984. V. 246. №4. P. R587-R596. https://doi.org/10.n52/ajpregu.1984.246AR587
  • 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 // Mathematical medicine and biology: a journal of the IMA. 2008. V. 25. №1. P. 37-63. https://doi.org/10.1093/imammb/dqn003
  • Gupta S., Aslakson E., Gurbaxani B. M., Vernon S. D. Inclusion of the glucocorticoid receptor in a hypothalamic pituitary adrenal axis model reveals bistability // Theoretical Biology and Medical Modelling. 2007. V. 4. №1. P. 1-12. https://doi.org/10.1186/1742-4682-4-8
  • Walker J. J., Terry J. R., Lightman S. L. Origin of ultradian pulsatility in the hypothalamic-pituitary-adrenal axis // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2010. V. 277. №1688. P. 1627-1633. https://doi.org/10.1098/rspb.2009.2148
  • Walker J. J., Spiga F., Waite E., Zhao Z., Kershaw Y., Terry J. R., Lightman S. L. The origin of glucocorticoid hormone oscillations // PLoS biology. 2012. V. 10. №6. P. e1001341. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001341
  • Bangsgaard E. O., Ottesen J. T. Patient specific modeling of the HPA axis related to clinical diagnosis of depression //Mathematical biosciences. 2017. T. 287. C. 24-35. https://doi.org/10.1016/j.mbs.2016.10.007
  • Spiga F., Zavala E., Walker J. J., Zhao Z., Terry J. R., Lightman S. L. Dynamic responses of the adrenal steroidogenic regulatory network // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. V. 114. №31. P. E6466-E6474. https://doi.org/10.1073/pnas.1703779114
  • Walker J. J., Spiga F., Gupta R., Zhao Z., Lightman S. L., Terry J. R. Rapid intra-adrenal feedback regulation of glucocorticoid synthesis // Journal of the Royal Society Interface. 2015. V. 12. №102. P. 20140875. https://doi.org/10.1098/rsif.2014.0875
  • 0ksnes M., Bjornsdottir S., Isaksson M., Methlie P., Carlsen S., Nilsen R. M., L0vas K. Continuous subcutaneous hydrocortisone infusion versus oral hydrocortisone replacement for treatment of addison's disease: a randomized clinical trial // The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism. 2014. V. 99. №5. P. 1665-1674. https://doi.org/10.1210/jc.2013-4253
  • Russell G. M., Durant C., Ataya A., Papastathi C., Bhake R., Woltersdorf W., Lightman S. Subcutaneous pulsatile glucocorticoid replacement therapy // Clinical endocrinology. 2014. V. 81. №2. P. 289-293. https://doi.org/10.1111/cen.12470
  • Belchetz P. E., Plant T. M., Nakai Y., Keogh E. J., Knobil E. Hypophysial responses to continuous and intermittent delivery of hypothalamic gonadotropin-releasing hormone // Science. 1978. V. 202. №4368. P. 631-633. https://doi.org/10.1126/science.100883
  • Stern E., Ruf-Zamojski F., Zalepa-King L., Pincas H., Choi S. G., Peskin C. S., Sealfon S. C. Modeling and high-throughput experimental data uncover the mechanisms underlying Fshb gene sensitivity to gonadotropin-releasing hormone pulse frequency // Journal of Biological Chemistry. 2017. V. 292. №23. P. 9815-9829. https://doi.org/10.1074/jbc.M117.783886
  • Pratap A., Garner K. L., Voliotis M., Tsaneva-Atanasova K., McArdle C. A. Mathematical modeling of gonadotropin-releasing hormone signaling // Molecular and cellular endocrinology. 2017. V. 449. P. 42-55. https://doi.org/10.1016/j.mce.2016.08.022
  • Voliotis M., Perrett R. M., McWilliams C., McArdle C. A., Bowsher C. G. Information transfer by leaky, heterogeneous, protein kinase signaling systems // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. V. 111. №3. P. E326-E333. https://doi.org/10.1073/pnas.1314446111
  • Voliotis M., Li X. F., De Burgh R., Lass G., Lightman S. L., O'Byrne K. T., Tsaneva-Atanasova K. Mathematical modelling elucidates core mechanisms underpinning GnRH pulse generation // bioRxiv. 2018. P. 245548. https://doi.org/10.1101/245548
  • Clarkson J., Han S. Y., Piet R., McLennan T., Kane G. M., Ng J., Herbison A. E.Definition of the hypothalamic GnRH pulse generator in mice // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. V. 114. №47. P. E10216-E10223. https://doi.org/10.1073/pnas.1713897114
  • Qiu J., Nestor C. C., Zhang C., Padilla S. L., Palmiter R. D., Kelly M. J., R0nnekleiv O. K. High-frequency stimulation-induced peptide release synchronizes arcuate kisspeptin neurons and excites GnRH neurons // Elife. 2016. V. 5. P. e16246. https://doi.org/10.7554/eLife.16246.001
  • Monniaux D., Michel P., Postel M., Clément F. Multi-scale modelling of ovarian follicular development: From follicular morphogenesis to selection for ovulation // Biology of the Cell. 2016. V. 108. №6. P. 149-160. https://doi.org/10.1111/boc.201500087
  • Stojilkovic S. S., Tabak J., Bertram R. Ion channels and signaling in the pituitary gland // Endocrine reviews. 2010. V. 31. №6. P. 845-915. https://doi.org/10.1210/er.2010-0005
  • Van Goor F., Zivadinovic D., Stojilkovic S. S. Differential expression of ionic channels in rat anterior pituitary cells // Molecular Endocrinology. 2001. V. 15. №7. P. 1222-1236. https://doi.org/10.1210/mend.157.0668
  • Van Goor F., Zivadinovic D., Martinez-Fuentes A. J., Stojilkovic S. S. Dependence of pituitary hormone secretion on the pattern of spontaneus voltage-gated calcium influx // Journal of Biological Chemistry. 2001. V. 276. №36. P. 33840-33846. https://doi.org/10.1074/jbc.M105386200
  • Van Goor F., Li Y. X., Stojilkovic S. S. Paradoxical role of large-conductance calcium-activated K+ (BK) channels in controlling action potential-driven Ca2+ entry in anterior pituitary cells // Journal of Neuroscience. 2001. V. 21. №16. P. 5902-5915. https://doi.org/10.1523/JNEUR0SCI.21-16-05902.2001
  • Tabak J., Tomaiuolo M., Gonzalez-Iglesias A. E., Milescu L. S., Bertram R. Fast-activating voltage-and calcium-dependent potassium (BK) conductance promotes bursting in pituitary cells: a dynamic clamp study // Journal of Neuroscience. 2011. V. 31. №46. P. 1685516863. https://doi.org/10.1523/JNEUR0SCI.3235-11.2011
  • Dhumpa R., Truong T. M., Wang X., Bertram R., Roper M. G. Negative feedback synchronizes islets of Langerhans // Biophysical journal. 2014. V. 106. №10. P. 2275-2282. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2014.04.015
  • Stavreva D. A., Wiench M., John S., Conway-Campbell B. L., McKenna M. A., Pooley J. R., Hager G. L. Ultradian hormone stimulation induces glucocorticoid receptor-mediated pulses of gene transcription // Nature cell biology. 2009. V. 11. №9. P. 1093-1102. https://doi.org/10.1038/ncb1922
  • Biddie S. C., Conway-Campbell B. L., Lightman S. L. Dynamic regulation of glucocorticoid signalling in health and disease // Rheumatology. 2012. V. 51. №3. P. 403-412. https://doi.org/10.1093/rheumatology/ker215
  • Strehl C., Buttgereit F. Optimized glucocorticoid therapy: teaching old drugs new tricks // Molecular and cellular endocrinology. 2013. V. 380. №1-2. P. 32-40. https://doi.org/10.1016/j.mce.2013.01.026
  • Basse A. L., Dalbram E., Larsson L., Gerhart-Hines Z., Zierath J. R., Treebak J. T. Skeletal muscle insulin sensitivity show circadian rhythmicity which is independent of exercise training status // Frontiers in physiology. 2018. P. 1198. https://doi.org/10.3389/fphys.2018.01198
  • Fine N. H., Doig C. L., Elhassan Y. S., Vierra N. C., Marchetti P., Bugliani M., Hodson D. J. Glucocorticoids reprogram P-cell signaling to preserve insulin secretion // Diabetes. 2018. V. 67. №2. P. 278-290. https://doi.org/10.2337/db16-1356
  • Bahrami-Nejad Z., Zhao M. L., Tholen S., Hunerdosse D., Tkach K. E., van Schie S., Teruel M. N. A transcriptional circuit filters oscillating circadian hormonal inputs to regulate fat cell differentiation // Cell metabolism. 2018. V. 27. №4. P. 854-868. e8. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.012
  • Li X. F., Mitchell J. C., Wood S., Coen C. W., Lightman S. L., O'Byrne K. T. The effect of oestradiol and progesterone on hypoglycaemic stress-induced suppression of pulsatile luteinizing hormone release and on corticotropin-releasing hormone mRNA expression in the rat // Journal of neuroendocrinology. 2003. V. 15. №5. P. 468-476. https://doi.org/10.10467j.1365-2826.2003.01014.x
  • Stanojevic A., Markovic V. M., Macesic S., Kolar-Anic L., Vukojevic V. Kinetic modelling of testosterone-related differences in the hypothalamic-pituitary-adrenal axis response to stress // Reaction Kinetics, Mechanisms and Catalysis. 2018. V. 123. №1. P. 17-30. https://doi.org/10.1007/s11144-017-1315-7
  • Романчук Н. П. Мозг человека и природа: современные регуляторы когнитивного здоровья и долголетия // Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7. №6. С. 146-190. https://doi .org/10.33619/2414-2948/67/21
  • Романчук Н.П. Биоэлементология и нутрициология мозга// Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7. №9. https://doi.org/10.33619/2414-2948/70/22
  • Булгакова С. В., Романчук Н. П., Волобуев А. Н. Новая личность и нейрокоммуникации: нейрогенетика и нейросети, психонейроиммуноэндокринология, 5P-медицина и 5G-технологии // Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7. №8. С. 202-240. https://doi .org/10.33619/2414-2948/69/26
  • Пятин В. Ф., Маслова О. А., Романчук Н. П., Волобуев А. Н., Булгакова С. В., Романов Д. В., Сиротко И. И. Нейровизуализация: структурная, функциональная, фармакологическая, биоэлементологии и нутрициологии // Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7. №10. С. 145- 184. https://doi.org/10.33619/2414-2948/71/18
  • Волобуев А. Н., Романчук П. И., Давыдкин И. Л. Некоторые аспекты функционирования мозга во сне в старших возрастных группах // Врач. 2021. Т. 32. №6. С. 13-16. https://doi.org/10.29296/25877305-2021-06-03
Еще
Статья обзорная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp