Модель Ходжкіна — Хакслі — Вікіпедія
Модель Ходжкіна — Хакслі[1][2], або модель Годжкіна — Гакслі[3] — математична модель, яка описує генерацію та розповсюдження потенціалів дії в нейронах та інших електрично збуджуваних клітинах — таких, наприклад, як серцеві міоцити. Модель являє собою комплекс ординарних диференційних рівнянь, який змальовує характеристики електричного сигналу.
Модель була розроблена Аланом Годжкіном та Ендрю Гакслі в 1952 році для опису електричних механізмів, що зумовлюють генерацію та передачу нервового сигналу в гігантському аксоні кальмара[4]. За це автори моделі отримали Нобелівську премію в галузі фізіології та медицини за 1963 рік.
Компоненти електричної схеми, що відповідає моделі Годжкіна — Гакслі, зображені на малюнку. В даній схемі кожний компонент збуджуваної клітини має свій біофізичний аналог. Подвійному ліпідному шару клітинної мембрани відповідає електроємність (Сm). Потенціалзалежні іонні канали відповідають нелінійній електричній провідності (gn, де n — окремий вид іонних каналів); це означає, що провідність є потенціал- та час-залежною величиною. Ця складова системи, як було показано дослідниками пізніше, реалізується завдяки білковим молекулам, що утворюють потенціалзалежні іонні канали, кожному з яких притаманна деяка ймовірність відкриття, величина якої залежить від електричного потенціалу (або електричної напруги) клітинної мембрани. Канали мембранних пор відповідають пасивній провідності (gL, де індекс L означає англ. Leak, «виток»). Електрохімічний градієнт, що спонукає іони до руху крізь мембранні канали, показаний за допомогою акумуляторів з відповідною електрорушійною силою (En та EL), величина якої визначається рівнянням Нернста для відповідного виду іона. Іонні транспортери відповідають джерелам струму (Ip).
Похідна по часу від мембранного потенціалу клітинної мембрани () при описаних умовах пропорційна сумі струмів в повному електричному ланцюгу. Вона описується наступним рівнянням:
де Іі означає величину електричного струму, що генерується окремим видом іонів.
Електричний струм, що проходить через іонні канали, може бути математично виражений наступним рівнянням:
де Еі — рівноважний потенціал і-го іонного каналу. У випадку потенціал-залежних іонних каналів канальна провідність gі є функцією часу та потенціалу (електричної напруги) — gn(t, V) на малюнку, в той час як пасивна провідність є величиною сталою (gL на малюнку). Струм, генерований іонними транспортерами, залежить від виду іонів, що його переносить відповідний транспортер. Нижче наведено докладніший опис перерахованих величин:
В термінах моделі Годжкіна — Гакслі провідність потенціал-залежних каналів (gn(t, V)) описується таким чином:
де та є константами швидкості реакцій закриття та відкриття каналів, відповідно. Вони чисельно дорівнюють частці від максимальної можливої провідності через даний вид каналів, що наявна в кожний момент часу при кожній величині мембранного потенціалу. є максимальним можливим значенням провідності. та — константи, φ та χ — часові константи процесів активації та деактивації каналів, відповідно. та є стабілізованими значеннями та при величині часу, що прямує до нескінченності, і звичайно розраховуються з рівняння Больцмана як функція Vm.
Для характеристики іонних каналів, останні два рівняння модифікуються для умов, коли на мембрані підтримується стала величина електричного потенціалу — модифікація рівнянь Годжкіна — Гакслі, що була запропонована Марквардтом[en][5]. Коли мембранний електричний потенціал підтримується на сталому рівні (voltage-clamp), для кожного значення цього потенціалу нелінійні рівняння, що описують пропуск іонів крізь канали, редукуються до лінійних диференційних рівнянь наступної форми:
Таким чином, для кожного значення мембранного потенціалу Vm, величина електричного струму описується наступним рівнянням:
Для апроксимації кривих, що їх генерують дані рівняння, до значень клітинних струмів при фіксованому значенні мембранного потенціалу використовується алгоритм Левенберґа — Марквардта[6][7], що є модифікованим алгоритмом Ґаусса — Ньютона[en].
Пасивні канали відповідають за проникність мембрани для іонів в спокійному стані (не під час проведення потенціалу дії), і струм через них описується тими самими рівняннями, що і для потенціал-залежних каналів, але при умові сталої величини провідності gi (gi=const).
Мембранний електричний потенціал генерується за допомогою підтримання концентраційних градієнтів іонів, присутніх у фізіологічних рідинах організму, відносно клітинної мембрани. Найважливішими з білків-транспортерів, що підтримують мембранний потенціал, є натрієво-кальцієвий (транспортує один іон Са2+ всередину клітини в обмін на 3 іони Na+, що транспортуються назовні), натрієво-калієвий (транспортує три іони Na+ назовні в обмін на два іони К+ всередину), та хлорний (транспортує з клітини назовні іони Cl-)[8][9].
Модель Годжкіна — Гакслі є одним з найвизначніших досягнень в біофізиці та нейрофізіології 20-го століття.[джерело?] З часом вона була модифікована в наступних напрямках:
- Базуючись на експериментальних даних, в неї були інкорпоровані додаткові види іонних каналів та транспортерів.
- Базуючись на даних мікроскопії високої роздільної здатності, в рівняння додані елементи, що характеризують складну морфологію відростків нервових клітин (аксонів та дендритів).
Також на загальних принципах моделі Годжкіна — Гакслі були розроблені кілька моделей, що описують взаємну активацію та деактивацію в нейронних мережах, а також молекулярну динаміку генерації потенціалу дії.[джерело?]
- ↑ Костюк П.Г., Зима В.Л., Магура І.С., Мірошниченко М.С. & Шуба М.Ф (2001). Біофізика. Київ: Обереги. с. 287—289. ISBN 966-513-021-8.[недоступне посилання з липня 2019]
- ↑ Ю. М. Романишин, С. Р. Петрицька. Ряди Вольтерри для моделей Ходжкіна–Хакслі та ФітцХ’ю-Нагумо нейрона // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія: Радіоелектроніка та телекомунікації : збірник наукових праць. — 2016. — Т. 849. Архівовано з джерела 29 січня 2019. Процитовано 29 січня 2019.
- ↑ Заряєв Д. В. магістрант, Шамровський О. Д., д.т.н., професор, науковий керівник. МОДЕЛЮВАННЯ ПОВЕДІНКИ ЗА ДОПОМОГОЮ СПАЙКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ТА НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 27 січня 2019. Процитовано 27 січня 2019.
- ↑ Hodgkin, A., and Huxley, A. (1952): A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve. J. Physiol. 117:500-544.
- ↑ Marquardt, D. (1963): An algorithm for the least-squares estimation of nonlinear parameters. SIAM J. Appl. Math. 11 (2):431-441.
- ↑ Levenberg, K. (1944): A method for the solution of certain non-linear problems in least-squares. Q. Appl. Math. 2 (2):164-168.
- ↑ Johnston, D., and Wu, S. (1997): Foundations of Cellular Neurophysiology, chapter 6. MIT Press, Cambridge, MA. ISBN 0-262-10053-3.
- ↑ Hille, B. (2001): Ionic Channels of Excitable Membranes (3rd ed.). Sinauer Associates, Inc., Sunderland, MA. ISBN 0-87893-321-2
- ↑ Encyclopedia of Neuroscience — 3rd edition. Elsevier Science, 2004. ISBN 0-444-51432-5
- Інтерактивний Java-апплет моделі Годжкіна — Гакслі [Архівовано 6 лютого 2009 у Wayback Machine.]. Параметри моделі та параметри збудження можуть змінюватись; можлива побудова діаграм зміни значень змінних.
- Інтерактивний Java-апплет рівнянь Годжкіна — Гакслі Програма для численного рішення диференційних рівнянь Годжкіна — Гакслі.
- Стаття Годжкіна та Гакслі з описом моделі генерації потенціалу дії. Частина перша: Currents carried by sodium and potassium ions through the membrane of the giant axon of loligo.
- Стаття Годжкіна та Гакслі з описом моделі генерації потенціалу дії. Частина друга: The components of membrane conductance in the giant axon of loligo.
- Стаття Годжкіна та Гакслі з описом моделі генерації потенціалу дії. Частина третя: The dual effect of membrane potential on sodium conductance in the giant axon of loligo.
- Стаття Годжкіна та Гакслі з описом моделі генерації потенціалу дії. Частина четверта: A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve.
- Neural Impulses: The Action Potential In Action [Архівовано 6 лютого 2009 у Wayback Machine.]. by Garrett Neske, The Wolfram Demonstrations Project.