WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Попов Юрий Михайлович

КОМПАРТМЕНТНО – КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ СИНЕРГИЗМА СТРУКТУР ДЫХАТЕЛЬНОГО ЦЕНТРА В РЕАЛИЗАЦИИ АФФЕРЕНТНЫХ ВЛИ ЯНИЙ

05.13.01 – системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук

Сургут 2008

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Самарский государственный педагогический университет» Научные консультанты:

доктор биологических наук, профессор ФИЛАТОВА ОЛЬГА ЕВГЕНЬЕВНА доктор физико-математических наук, профессор ЕСЬКОВ ВАЛЕРИЙ МАТВЕЕВИЧ

Официальные оппоненты:

Член – корр. РАМН, доктор биологических наук, профессор ФУДИН НИКОЛАЙ АНДРЕЕВИЧ ГУ НИИ нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН доктор биологических наук, профессор КОЗУПИЦА ГЕННАДИЙ СТЕПАНОВИЧ НИИ биофизики и медицинской кибернет ики Сургутского государственного университета доктор медицинских наук, профессор ПЯТИН ВАСИЛИЙ ФЕДОРОВИЧ ГОУ ВПО «Самарский государственный медицинский университет»

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Татарский государственный гуманитарно-педагогический университет»

Защита состоится « 19 » сентября 2008 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 800.005.01 при Сургутском государственном университете по адресу: г. Сургут, ул. Энергетиков, 22.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сургутского государственного университета по адресу: 628400, г. Сургут, ул. Ленина, 1.

Автореферат разослан « » августа 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор медицинских наук, доцент И.Ю. Добрынина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Одним из важнейших условий протек ания биологических процессов является и х компартментно-кластерная обособленность и синергический принцип объединения всех составляющих элементов в единую функциональную систему. Это характерно для всех уровней организации живой материи – от клетки до биосферы. Необходимость познания этой основополагающей закономерности жизни стимул ирует интенсивное развитие различных концептуальных направлений современной синергетики (Хакен, 2001; Николис, Пригожин, 2003; Еськов, 2003; Еськов, Хадарцев, 2005; Малинецкий, Потапов, 2006).

В особой степени системный компартментно–кластерный подход (ККП) необходим для понимания функционирования высокоорганизованных систем, в том числе нервных центров. Известно, что локализация большинства из них не ограничивается одной ядерной группой нейронов, а включает в себя несколько пространственно разобщённых, но тесно взаимодействующих между собой клеточных группировок с различными функциональными характеристиками. Благодаря синергизму из них формируется единая корпоративная управляющая система, способная работать как в стационарном, так и в динамическом режимах.

Удачной моделью для системного компартментно-кластерного анализа может служить дыхательный центр (ДЦ) млекопитающих животных.

Его структурно-функциональные особенности исследуются на протяжении почти двух столетий. В настоящее время ДЦ по праву считается одним из наиболее изученных нервных центров. По современным представлениям ДЦ – многокластерная система. В его состав входят клеточные популяции дорсального и вентрального респираторных ядер, анатомич ескими субстратами которых являются, соответственно ядро с олитарного тракта (ЯСТ) и двойное (ДЯ), ретроамбигуальное (РАЯ) ядра ( Cohen, 1979; Сергиевский и соавт., 1993; Bianchi et al., 1995; Ezure, Tanaka, 2000b;

Haji et al., 2000; Сафонов, 2006; Меркулова и соавт., 2007). Большое значение в генерации дыхательного ритма о тводится пре-Бётцингер комплексу (ПБК) клеток, расположенному в субретрофациальной области продолговатого мозга (ПМ) (Rekling, Feldman, 1998; Koshiya, Smith, 1999; Rybak et al., 2004, 2007). Ряд исследователей (Габдрахманов, 1975; Сергиевский и соавт., 1993) относят к ДЦ также ряд ядер медиальной области (ЯМЗ) ПМ. Несмотря на то, что в ней отсутствуют нейроны с дыхательной мод уляцией активности, данный компартмент системы регуляции дыхания э ффективно вмешивается в контроль респираторной фун кции.

При всей очевидности успехов в изучении различных аспектов рег уляции дыхания доминирует аналитический подход. Основанный на идеях детерминизма, он способствует в основном накоплению научных фактов.

Чем больше возрастает их объём, тем сложнее становится исследователям разобраться в сути многочисленных час тных явлений и закономерностей.

В связи с этим периодически осуществлялась систематизация имеющихся данных, разработка формально -логических и математических моделей м еханизмов контроля дыхательного ритма ( Kling, Szekely, 1968; Коган и соавт., 1969; Кедер-Степанова, Четаев, 1978; Bruce et al., 1979; Честнова, Четаев, 1979; Сафонов и соавт., 1980; Euler, 1985; Еськов, 1994; Rybak et al., 2004; Сафонов, 2006 и др.). Следует отметить, что большая часть име ющихся в настоящее время моделей носит функциональный характер. В их основу положены механизмы межнейронного взаимодействия в респир аторной сети (Richter et al., 1992; Duffin, 2003; Koizumi et al., 2008; Fong, Jeffrey, 2008), пейсмекерные свойства дыхательных нейронов ( Onimaru, 1995, Smith et al., 1997, Rekling, Feldman, 1998; Butera et al., 1999b). В ряде из них использован гибридный подход, учитывающий оба системообр азующих фактора (Funk & Feldman, 1994; Rybak et al., 2007; Ben-Tal, Smith, 2008).

Существенным недостатком всех известных нам моделей ген ерации и регуляции дыхания является то, что при их разработке игнорируются кибернетические, общебиологические принципы функционирования сложных живых систем. В частности, ни в одной из этих моделей не пре дставлен синергический принцип функционирования многокомпонентной системы ДЦ.

Несмотря на то, что функционирование ДЦ как и любой другой системы невозможно без движения информационных потоков, изучению данного вопроса в нейрофизиологии дыхания не уделялось должного внимания. Имеются лишь отдельные предположения (Сергиевский и соавт., 1975; 1993; Сафонов, 2006), что циклически организованные дых ательные процессы возникают из стохастических взаимодействий. Для нормального состояния такой системы необходим постоянный приток к её компонентам определенной суммы афферентных сигналов. Кроме ритм ообразующей функции афферентация оказывает на деятельность ДЦ корригирующее влияние, способствуя формированию приспособительных респираторных реакций в различных условиях жизнедеятельности организма. Однако, роль, место и синергетика компонентов системы регуляции дыхания в реализации афферентных влияний до настоящего времени не получили чёткого определения. Сч итается (Cohen, 1979; Lipski, 1979;

Kalia,1980; Miffin, 1997; Paton, 1998;Ezure, 2002; Гордиевский, 2005; Меркулова и соавт., 2007), что основной афферентной станцией ДЦ является ДДГ. При этом остаётся непонятным, каким образом в реализации афф ерентных влияний участвуют остальные компоненты системы контроля дыхания и по каким механизмам в регуляцию респирации вовлекаются многочисленные неспецифические факт оры.

В большинстве имеющихся функциональных моделей регуляции дыхательного ритма и паттерна системный ККП, несмотря на свою универсальность и эффективность, не получил должного применения. Его использование часто ограничивается лишь описанием соотношения структуры и функции. Однако это совершенно недостаточно для обобщения имеющихся многочисленных научных фактов, формализации и идент ификации компартментов и кластеров системы регуляции дыхан ия, синергетики их взаимоотношений в формировании приспособительных дых ательных реакций организма (Walter, 1985; Еськов, 1994, 2003; Еськов, Х адарцев, 2005).

В связи с этим целью настоящей работы явилось комп лексное изучение с позиции ККП, синергизма ядерных компонентов и нейронных с етей дыхательного центра в реализации афферентных вли яний. Данная цель определила постановку и решение следующих задач:

1. Разработать адекватные методы идентификации синергизма комп онентов системы регуляции дыхания.

2. Осуществить системный анализ функциональной организации специфических и неспецифических аффе рентных входов и особенностей движения потоков информации в системном комплексе компа ртментов дыхательного центра.

3. Осуществить идентификацию, системный анализ и разработку феноменологической модели структуры респираторных нейронных сетей, обеспечивающих реализацию афферентных влияний.

4. Оценить физиологические механизмы синергизма компонентов дыхательного центра в приеме, интеграции и реализации афферентных сигналов.

5. Исследовать явления полного синергизма в условиях вариаций ма рковских параметров интегральной активности эфферентных драйвов системы регуляции дыхания при воздействиях на специфические и неспецифические афферентные входы.

6. Разработать компартментно-кластерную модель системных механизмов реализации специфической и неспецифической афферент ации в компартментно-кластерной системе регуляции дыхания.

Научная новизна. Впервые на основе ККП осуществлён системный анализ физиологических механизмов синергизма структур ДЦ в реализации афферентных влияний. На основе разработанных алгоритмов и пр ограммного продукта идентифицировано явление полного синергизма ко мпонентов СРД при воздействиях на специфические и неспецифические афферентные входы. Выявлены общие системные и модально специфические особенности поступления и реализации в структурах ДЦ висцеральных и соматических афферентных сигналов. Установлена сенсорная, интегративная и эффекторная роль различных типов ДН и РН.

Изучена динамика информационных потоков, роль, место и синергизм компартментов системного комплекса ДЦ в реализации афферентных влияний. Впервые также изучены стационарный и динамический режимы функционирования СРД и их изменения симуляцией притока информации и других экспериментальных воздействиях. Разработаны оригинальная схема универсальной нейронной сети и компартментно-кластерная модель механизмов включения афферентных сигналов в регуляцию респираторной функции организма. Обоснованы положения, способствующие новому пониманию механизмов формирования адаптивных реакций дыхательной функциональной системы.

Теоретическая и практическая значимость работы заключается в использовании базовых концепций теории БДС и ККП, методов феноменологического и математического моделирования в изучении системных механизмов реализации специфических и неспецифических афф ерентных влияний в регуляции респираторной функции организма. Результаты экспериментального исследования и их теоретического анализа во многом могут способствовать пониманию не только синергической природы формирования адаптивных дыхательных реакций, но и уточнению ряда принципов функциональной организации физиологических центров. Они также представляют интерес для теоретической и практической нейрокибернетики и нейрофизиологии, могут быть включены в соответствующие разделы учебных курсов высших учебных заведений по синергетике, физиологии нервной и вегетативных систем. Рекомендации по использованию базовых принципов ККП, предложенные в работе, при внедрении в теоретическую и практическую медицину позволят сформулировать и использовать универсальный алгоритм диагностики и коррекции различных нарушений дыхания.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Полученные в ходе диссертационного исследования закономерности и феномены полностью укладываются в базовые аксиомы конце пции БДС и подтверждают эффективность ККП в познании системных механизмов функционирования ДЦ.

2. Физиологические механизмы синергизма компонентов СРД основаны на пространственно-временных особенностях ее афферентных входов, внутрицентральном взаимодействии элементов системного комплекса ДЦ и конвергентных свойствах образующих его нейр онов.

3. Реализация специфических и неспецифических афферентных сигналов осуществляется в нейронных сетях с идентичной структурнофункциональной и временной орган изацией.

4. Каждый компартмент дыхательного центра имеет собственные специфические и общие системные механизмы восприятия, интеграции и реализации афферентных сигналов.

5. Предложенные приёмы математического анализа позволяют идентифицировать степень синергизма структур ДЦ в реали зации специфической и неспецифической информации.

6. Разработанные феноменологические и математические модели с инергизма компонентов СРД позволяют объяснить природу формирования адаптивных реакций дыхательной функциональной си стемы в различных условиях жизнедеятельности организма.

Апробация работы. Результаты работы доложены на XIII - XVIII съездах Физиологического общества им. И.П. Павлова, I и II Российских конгрессах по патофизиологии. Они ежегодно (1979 – 2005 г.г.) представлялись на внутривузовских конференциях Самарского государственного педагогического университета, периодически обсуждались на научных семинарах Самарского отделения Физиологического общества России, Сургутского, Ростовского и Самарского государственных университетов, международных научных конференциях: «Технология 2000» (г. Тольятти, 1995 г.), «Инженерно- физические проблемы новой техники» (г. Москва, 1996 г.), на международной конференции «Д етермининизм и стохастическое моделирование в биологии» (Болгария, г. София, 1997 г.), на VIII м еждународной конференции по медико - биологической инженерии и ко мпьютингу (Кипр, г. Лемасол, 1998 г.), на международных конференциях по новым информационным технологиям в медицине и экологии IT+ME’98 (Крым, 1998 г.) и “Датчик” (Крым, 2000, 2001, 2002, 2003, 20г.г.), на международной конференции по моделированию (International conference on modeling and simulation. 27 -29 april, Minsk. 2004), на международной конференции (MS’2004, Lyon – Villeurbanne, 5-7 July 2004). Результаты исследования включены в приор итетное открытие «Закономерность изменения синергических взаимоотношений в системах регуляции биологических динамических систем организма млекопитающих под де йствием внешних факторов», зарегистрированное (диплом № 248) Росси йской академией естественных наук и Международной академией авторов научных открытий (Научные открытия: сборник кратких описаний нау чных открытий, научных идей, научных гипотез - 2004 г. Выпуск 1. Москва, 2004.).

Декларация личного участия автора. Автором лично выполнены эксперименты по изучению особенностей функциональной организации специфических и неспецифических афферентных входов ДЦ, исследов анию роли различных типов ДН и РН и их места в нейронной сети, обесп ечивающей реализацию висцеральной и соматической информации, выявлению механизмов корпоративной деятельности ядерных образований ДЦ.

С непосредственным участием автора разработаны методы матем атической и компьютерной идентификации степени синергизма компа ртментов СРД в реализации афферентных влияний. Доля личного участия автора в совместных публикациях составляет 60 – 80%.

Публикации. По теме диссертации опубликован о 69 работ, в том числе 4 монографии и 19 статей в изданиях, рекомендованных ВАК для соискания степени доктора биологических н аук.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа содержит 266 страниц машинописного текста. Она исполнена в классическом стиле и состоит из введения, обзора литературы, описания материала и методов исследования, шести глав, содержащих результаты собственных наблюдений, заключения, выводо в, списка литературы. Работа содержит 32 рисунка и 26 таблиц. Список используемой литературы включает в с ебя 345 источников, в том числе 219 на иностранном языке.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ Исследование произведено на 185 взрослых беспородных кошках, массой 2,5 – 3,5 кг, наркотизированных внутрибрюшинным вв едением этаминала натрия (35 – 40 мг/кг). Операционная подготовка животного включала в себя выделение трахеи, блуждающих, аортальных, седали щных и бедренных нервов. На всех выделенных нервных стволах размещались биполярные платиновые электроды.

По окончании подготовительной операции животное фиксировалось в стереотаксическом приборе СЭЖ –3 дорсальной поверхностью головы вверх. Осуществлялся доступ к продолговатому мозгу. Для полного обнажения дна четвёртого желудочка задняя часть мозжечка удалялась вак уумным отсосом.

В опытах, в которых было предусмотрено изучение эффекторных реакций ДЦ, осуществлялось дополнительное выделение диафрагмального и наружного межрёберного нерва.

Для раздражения центральных структур использовались металлич еские биполярные электроды с диаметром кончика 30 мкм, и межэлектродным расстоянием 20 мкм. Сила тока составляла 120 – 280 мкА. Для всех афферентных нервов определялись пороги реакций на элект рораздражение. При нанесении пачки раздражающих импульсов использовалась сила тока, равная двум пороговым величинам. Длительность стимула была стандартизирована. Использовалась частота тока 20 и 200 в сек. Для получения вызванных потенциалов прибегали к 5–6 - кратному превышению пороговых значений, что составило: 20 – 50 мкА для висцеральных и 20 – 30 мкА для соматических афферентов. Дл ительность прямоугольных импульсов электрического тока во всех случаях была стандартной и соста вляла 0,1 мс.

Регистрация биоэлектрической активности нейронов продолговатого мозга производилась экстраклеточным способом с помощью стеклянных микроэлектродов с диаметром кончика 1 – 5 мкм. Электроды вводились в мозг посредством полуавтоматического шагового микроманипулятора.

Зарегистрированы и обработаны нейрограммы 1864 клеток ДЦ, из них 8ДН и 1118 РН. Параметры внешнего дыхания регистрировались с пом ощью терморезистора, вклеенного в стеклянную трахеотомич ескую трубку.

При всех манипуляциях на мозге оценка координат осу ществлялась относительно obex, средней линии продолговатого мозга и его дорсальной поверхности. Пространственная идентификация ядерных образований дыхательного центра осуществлялась на основе стереотаксического атласа Reinoso – Suares (1961).

Регистрация всех исследуемых сигналов осуществ лялась на магнитографе НО – 67, откуда они через АЦП поступали в персональный ко мпьютер для последующей обработки.

Для каждого нейрона осуществлялась идентификация типа разряда, оценивались моменты времени начала и окончания активности, длител ьности залпа, число импульсов в нём, осуществляли р асчёт средней частоты генерации потенциалов. Анализ вызванных ответов включал в себя определение амплитуды потенциала, его конфигурации, полярности, дл ительности возбуждения и латентного периода его разв ития.

В ряде экспериментов осуществлялось локальное выключение структур ДЦ путём билатерально-симметричного введения в них с помощью микрошприца 3М раствора хлорида калия в объёме 10 мкл.

Первичные данные подвергали статистической обработке с пом ощью программного пакета SigmaStat 2.0 (Jandel Scientific, USA) c Tukey и непарного и парного t-критерия Стъюдента. Осуществлялся расчёт сре дней арифметической величины (М), её средней ошибки (m). Достоверным считали изменения, с коэффициентом (p) меньшим 0,05.

Математические расчёты степени синергизма компонентов системы регуляции дыхания в реализации афферентных влияний оценивалась п утём сравнения изменений усреднённых количественных показателей эффекторных драйвов диафрагмального нерва при симуляции притока к СРД информации специфической и неспецифической модальности. Это достигалось путём стандартизированной электростимуляции БН, АН, СН и БдН, а также ФМА с этих афферентов в структурах ДЦ. На основе полученных данных определялись марковские параметры, осуществлялось построение окончательно неотрицательных матриц, и оценка наличия перронова корня, что позволяло рассчитать коэффициент синергизма.

РЕЗУЛЬТАТЫ СОБСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ Пространственно-временные особенности специфических и неспецифических афферентных входов системы контроля дыхания Управление – информационный процесс. Оно предусматривает об язательный контроль состояния объекта управления и учёт всех других факторов, способных вызвать возмущение контролируемой системы. В нервной системе это обеспечи вается за счёт постоянного притока к упра вляющим нервным центрам специфических и неспецифических афферен тных сигналов.

К настоящему времени описано влияние на дыхание более двадцати различных афферентных каналов (Cohen, 1979; Pack, 1981; Langhorst, 1983; Сафонов, 2006). Несмотря на то, что эффекты, полученные при воздействиях на них хорошо известны, вопрос о системных механизмах реализации афферентных потоков в структурах ДЦ остаётся дал ёким от окончательного решения.

Специфической афферентацией для системы контроля дыхания является информация, поступающая от механорецепторов лёгких, дыхательных мышц, а также сигналы от периферических хеморецепторов. Эта сигнализация по каналам обратной связи в составе БН, АН и синусных нервов обеспечивает управление дыхател ьной функциональной системой по отклонению или рассогласованию. Все неспецифические афферентные влияния стекающиеся в ДЦ участвуют в регулировании по возмущению (Сафонов и соавт., 1980). Наиболее значимой из неспецифических факторов является мышечная деятельность (Бреслав, Глебовский, 1981; Габдрахманов и соавт., 1990; Миняев, Сафонов, 2000; Александрова, Исаев, 2001). Соматическая афферентация поступая в ДЦ способствует преве нтивному усилению респирации задолго до возникновения существенных отклонений в газовом составе крови.

Поступление афферентных сигналов с БН и АН ограничиваются ЯСТ. В этом ядре для обоих афферентов получен фокус максимальной вызванной активности (ФМА), выявлены морфологические особенности распределения дендритных терминалей первичных в агусных клеток (Kalia, 1980, Сергиевский и соавт., 1993 ; Paton, 1998; Ezure, 2002; Гордиевский, 2005). Однако, несмотря на то, что эти данные стали классическ ими и вошли в учебную литературу до сих пор остаётся непонятным, каким образом драйвы БН и АН вмешиваются в механизмы функционирования системы контроля дыхания, в которую кроме ЯСТ входят и другие ко мпартменты ДЦ.

Для решения этих противоречий нами в экспериментальных услов иях производилось зондирование обширной области ПМ, включившей в себя весь ядерный комплекс ДЦ. Методом ВП было установлено, что поступление специфических афферентных сигналов не ограничивается ДДГ.

ФО с БН и АН зарегистрированы во всех меду ллярных ядрах ДЦ (Рис. 1).

В каждом из этих компартментов установлено наличие ФМА. Наибольшая плотность коротколатентных отв етов была характерна для ядер вагусного комплекса ПМ - ЯСТ, ДЯ, дорсального моторного и комиссурального ядер. Наряду с этим ВП показаны для РАЯ, ГЯ, ПМЯ, РФЯ, ядра тройни чного нерва, медиального и латерального вестибулярных яде р, вентрального ретикулярного, мелкоклеточного ретикулярного, медиального и лат ерального клиновидного ядер.

Рис. 1. Вызванные потенциалы структур дыхательного центра на раздражение блуждающего (1), аортального (2), седалищного (3) и бе дренного (4) нервов.

Наиболее коротколатентные и высокоамплитудные ФО зарегистр ированы в центральной части ЯСТ, от уровня obex до 3 мм ростральнее его, в области с высокой концентрацией ДН. При погруж ении микроэлектрода в этом районе ФО регистрировалась в любой точке трека, длинной 1,2-1,мм. Амплитуда ВП достигала 300-400 мкВ. Длительность ЛП их развития составила 1,5-3,0 мс. Для ЯСТ были характерны однофазные ФО отриц ательной полярности. Также часто встречались двухфазные ответы пол ожительно-отрицательной конфигурации.

Высокая плотность ФО выявлена в ВДГ, ПБК и ЯМЗ. Они содерж али больнее число компонентов, и их амплитуда и ЛП развития имели фа зно-дыхательную зависимость. В ВДГ для БН и АН наряду с синаптичск ими были показаны ответы антидромной природы. Для сердечного нер ва они были единичными, с БН более многочисленны.

Сравнительный анализ пространственно -временных характеристик ФО с БН и АН позволяет заключить, что входы данных афферентов организованы по единому плану. Это проявляется в значительной идентичности волн возбуждения, полученных в одних и тех же областях ДЦ при раздражении БН и АН. Отличием было лишь то, что ВП с вагусов регис трировались в более обширных границах ПМ, и они содержали как правило несколько большее число компонентов. Латентный период их развития был для АН на 0,3 – 1,5 мс короче, чем для БН. Следует также отметить, что в ЯСТ наблюдалась топическая организация окончания те рминалей данных афферентов. ФМА для АН зарегистрирован в дорсомед иальной части ЯСТ, в то время как с БН – в его вентролатеральной области. Топический принцип полностью нивелировался в других ядерных образован иях ДЦ. Для них было характерно наличие значительного перекрытия о бластей регистрации ФО с исследованных афферентов. Пространственновременные характеристики ФО позволяют заключить, что специфическая афферентация поступает в ВДГ, ЯМЗ и ПБК ч ерез ДДГ.

ФО с неспецифических афферентов зарегистрированы в более о бширных областях ПМ. Кроме структур, в которых ранее были установл ены входы специфических афферентов, ВП с сомати ческих нервов дополнительно получены в пирамидном тракте, тонком ядре, нижней оливе, л атеральном ретикулярном ядре, вестибул оспинальном, руброспинальном, вентральном спиномозжечковом тра ктах.

ФО с СН и БдН в отличие от специфических афферентов в структурах ДЦ распределены более равномерно. По-видимому, коллатерали соматической проводящей системы не формируют в них большие массивы, что не позволило выделить ФМА, определить особую роль одного из ядер в переработке соматических сигналов. Типичные ФО с соматических не рвов в ядрах латеральной и МЗ ДЦ приведены на рисунке 1.

ВП с соматических нервов отличались меньшей вариабельностью конфигурации, полярности, длительности и времени развития возбужд ения. Для них также было характерно выраженное преобладание перви чных, низкопороговых ответов. Их амплитуда во всех ядрах ДЦ была примерно одинаковой и составила 80 - 200 мкВ. Длительность ЛП ФО варьировала от 5,0 до 20,0 мс. Её нижние значения в исследованных структурах были примерно равными. Верхняя граница длительности развития ответов была наименьшей в ДДГ, затем в ВДГ, ПБК и ГЯ.

Компартментно-кластерная феноменология связей нейронов дыхательного центра с висцеральными и соматическими афферентами На раздражение висцеральных и соматических нервов были получ ены ответы всех типов ДН и РН. Однако степень их вовлечения каждым из афферентов была неодинаковой (Таблица 1.). Наличие афферентного входа с БН показано для 27,2%, с АН – 27,4%, СН – 23,2%, БдН – 18,4% всех нейронов ДЦ. Больше всего респираторных клеток вовлекалось стимуляцией БН. В ДДГ вагусный вход имеют 47,7% ИН, 25,9% ЭН, в ВДГ соо тветственно 25,4% и 16,1%, ПБК – 30,6% и 24,3% ДН.

Стимуляция АН по сравнению с БН вовлекала в ДДГ и ПБК н есколько меньшее, а в ВДГ – большее количество ДН. Механо - и хеморецепторные драйвы непосредственно получают РН всех ядерных комп онентов ДЦ. При этом они несут большую нагрузку в реализации афф ерентных влияний АН. Различия в степени вовлечения РН АН и БН сост авили для клеток ДДГ – 10,3%, ВДГ – 15,7%, ПБК – 3,5%, ЯМЗ – 6,6%.

Соматическую афферентацию получают также все типы ДН и РН ДЦ, при этом в популяции респираторных клеток приоритет переработки мышечных сигналов принадлежит ЭН. Стимуляцией СН в ДДГ активир овалось на 17,3%, в ВДГ – 11,2%, во всех структурах ДЦ – на 11,5% больше ЭН, чем ИН. Сходная динамика вовлечения основных типов ДН п оказана и для БДН. Различием было лишь то, что стимуляция данного афферента вызывала активность несколько меньшего числа нейронов. Гр адация в степени вовлечения различных типов клеток при этом сохран ялась.

Соматический вход по сравнению с ДН имеет большее число РН.

Для СН различия в степени вовлечения РН и ИН составили 17,9%, РН и ЭН – 6,4%. Для БдН они оказались равны соответственно 15,3% и 12,2%.

Характеристики афферентных входов регулирующих систем включ ают в себя не только количественные, но и временные особенности пост упления информации. ДН и РН ДЦ пол учают афферентацию с БН с ЛП от 1,8 до 22,0 мс. Среди ДН ДДГ одной и той же популяции наименьший ЛП имели нейроны раннего типа.

Таблица Степень вовлечения (в %) основных типов нейронов ДЦ стимуляцией специфических и неспецифических афферентов Специфические Неспецифические афференты афференты Отдел ДЦ Тип нейронов БН АН СН БдН ИН 47,7 27,4 12,3 9,ЭН 25,9 20,4 29,6 9,ДДГ РН 29,6 39,9 30,4 27,Всего 36,8 36,9 24,2 21,ИН 25,4 29,0 7,3 5,ЭН 16,1 21,4 18,5 14,ВДГ РН 8,4 24,1 31,1 25,Всего 14,4 26,4 20,7 17,ИН 30,6 22,8 14,3 9,ЭН 24,3 18,4 12,5 10,ПБК РН 16,5 20,0 18,8 16,Всего 22,9 17,8 15,1 10,ЯМЗ РН 23,6 30,2 29,0 21,ИН 38,8 26,6 11,4 8,Вся СРД ЭН 22,3 20,9 22,9 12,РН 19,2 28,3 29,3 24,Все нейроны ДЦ 27,2 27,4 23,2 18,У ранних инспираторных клеток сре днее значение ЛП составило 4,6±0,4 мс, ранних экспираторных 4,9±0,3 мс. О бращает на себя внимание тот факт, что ДН раннего типа вовлекаются стимуляцией вагуса в знач ительно большем количестве, чем остальные популяции ре спираторных клеток. Этот факт может свидетельствовать о том, что нейроны, прина длежащие генератору ритма (Richter, 1992; Пятин, Никитин, 1998; Сафонов, 2006; Rybak et al., 2007;) также испытывают значительное влияние со стороны вагусного афферентного входа.

Одновременно со спонтанно активными клетками в данном отделе ДЦ на раздражение БН зарегистрирована ВП - 27, а АН - 25 «молчащих» нейронов. Их активность рекрутировалась нанесением стимула. При этом большая часть из них сохраняли активность в течении всего времени ст имуляции, генерируя на каждый и мпульс тока 1-5 потенциалов действия.

ЛП их ВП был на 0,5-1,5 мс меньше, чем у спонтанно активных нейронов ЯСТ. Большая часть данных клеток была локализована в ФМА соответс твующих афферентов.

Гистограммы центильного распределения инспираторных, экспира торных клеток и РН по длительности латентного периода вызванного ответа (рис. 2) показывают, что основная масса клеток ДДГ реагирует на раздр ажение БН и АН со временем развития реакции до 5,0 мс.

Из числа нейронов, вовлекаемых стимуляцией БН, с таким временем реагировали 56,1% ИН, 53,3% ЭН и 66,7% РН. На стимуляцию АН со вр еменем до 5,0 мс вовлекалось относительно большее число нейр онов ЯСТ – 66,5% ИН, 62,0% ЭН, 72,5% РН. Значительная часть клеток ДДГ имеют афферентный вход с БН и АН, позволяющий получать информацию в ди апазоне времени 5,1 – 10,0 мс. На раздражение первого афферента так в овлекались 35,6% ИН, 13,4% ЭН и 19,0% РН, второго – соответственно – 26,4%, 14,2% и 3,8% клеток данных типов. Лишь небольшое число нейронов ЯСТ отвечали на раздражение БН с ЛП более 15,0 мс. Это отмечено только для 1,1% ИН и 6,7% ЭН. Ответов с таким временем развити я для АН установлено не было.

В ВДГ значительное количество клеток также имеет коротколатен тные связи с афферентным входом БН и АН. Со временем до 5,0 мс БН в овлекалось 35,4% ИН, 30,3% ЭН и 39,6% РН, АН соответственно 45,5%, 40,2% и 59,6% клеток ВДГ.

Наибольшее число ДН вовлекалось БН и АН с ЛП от 5,1 мс до 10,мс. Обращает на себя внимание также то, что почти десятая часть ДН и РН имеет временной вход с вагуса, превышающий 15,0 мс, в то время, как такой ЛП для АН совершенно не характерен.

Динамика ЛП ВП на стимуляцию АН почти полностью соответств овала данным, полученным для БН. Это наряду со сравнительной особе нностью вовлечения в реакцию может свидетельствовать о том, что ра зличные типы ДН и РН получают количественно строго определенный объем афферентных сигналов.

На раздражения в БН в ДЯ изучены 30 «молчащих» нейронов. Пол овина из них рекрутировалась синаптич ески. Остальные были определены как мотонейроны. Стимуляцией АН ортодромно реагировали 12«молчащих» нейронов. ЛП «молчащих» нейронов ДЯ, вовлекае мых синаптически, был на 0,3 - 1,5 мс более длительным, чем у аналогичных кл еток ЯСТ.

Рис. 2. Гистограммы центильного распределения вызванных поте нциалов нейронов дыхательного центра по длительности латентного п ериода на раздражение исследованных афферен тов:

на каждой гистограмме по оси абсцисс время в мс, по оси ординат – доля нейронов (в %) Временная организация афферентных входов ПБК во многом нап оминала таковую ВДГ, что хорошо видно при сравнении гистограмм це нтильного распределения (Рис. 2). В этом компоненте ДЦ при стимуляции БН выявлено 9, а АН – 8 «молчащих» нейронов.

В структурах МЗ ДЦ, на одиночное электрическое раздражение БН протестировано 212 РН. Связи этих клеток с БН были синаптической пр ироды. Антидромная активация была показана только для 4 РН. Из них локализованы в ГЯ, 2 – были отнесены к ПМЯ. Характеристики ВП вагусных мотонейронов были аналогичны соответству ющим клеткам ДЯ.

Синаптические потенциалы клеток МЗ вызывались при больших п орогах стимуляции БН и АН. Длительность их ЛП варьир овала для БН от 2,4 до 21,0 мс, АН от 2,5 до 16,5 мс. Коротколатентные связи с первым афферентом имели 29,5%, вторым 40,2% клеток отвечающих на стимул яцию. Основная масса РН МЗ реагировала на раздр ажение специфических афферентов с ЛП от 5,1 до 10,0мс.

В структурах МЗ для БН найдено лишь 10, а АН – 8 «молчащих» нейронов. Все они синаптически рекрутировались раздражением данных а фферентов.

Во многом сходную временную организацию имеют соматиче ские входы нейронов ДЦ. Длительность ЛП ВП с СН и БдН у ДН ЯСТ варь ировала от 6,0 до 15,0 мс, РН - от 6,0 до 20,0 мс. Анализ центильного распределения исследованных нейронов по данному показателю (Рис. 2) п озволяет заключить, что в ЯСТ имеются нейроны из числа клеток инспираторной и ретикулярной популяции, вовл екаемые стимуляцией СН и БдН с ЛП до 5,0 мс. Основная масса клеток реагировала на раздражение соматических афферентов во временном диапазоне от 5,1 до 10,0 мс. Такой тип связи с СН характерен для 78,3% ИН, 74,5% ЭН и 62,6% РН, а с БдН, соответственно 63,3%, 60,0% и 5 2,4% клеток ДДГ, имеющих соматич еский вход.

Таким образом, с учётом скорости проведения возбуждения по волокнам соматических нервов и проводящей системе спинного мозга можно считать, что большая часть клеток ДДГ активируется соматическими а фферентами моносинаптически.

Центильное распределение основных типов нейронов ВДГ по дл ительности ЛП их ответов позволяет заключить, что моносинаптические входы с соматических афферентов имеют меньшее, чем в ДДГ, количество клеток. Это отражается в уменьшении доли нейр онов, вовлекаемых с ЛП, от 5,1 мс до 10,0 мс, и её возрастани и для интервала времени ответа – 10,1 – 15,0 мс. В особой степени это характерно для ИН, затем ЭН и РН.

Динамика средних значений ЛП ВП клеток ВДГ с соматических не рвов во многом соответствует за кономерности, установленной для ДДГ.

Она позволяет предположить, что значительный объём неспецифической афферентации достигает клеток ВДГ через дополнительные синаптич еские переключения.

Центильное распределение по длительности ЛП РН МЗ указывает на то, что коротколатентные связи с диапазоном длительности от 5,1 мс до 10,0 мс имеет менее трети всех клеток этой области ДЦ. Наиболее характерен для соматического входа ЯМЗ ЛП длительностью 10,1 мс – 15,0 мс.

В отличие от ДДГ и ВДГ в ЯМЗ значительная часть клет ок отвечает на стимуляцию СН и БдН со временем развития реакции более 15,0 мс.

Средние значения ЛП ВП оказались равными для СН 12,6±0,4 мс, для БдН – 14,1±0,5 мс.

Важно отметить, что стимуляция СН и БдН также рекрутировало в структурах ДЦ «молчащие» нейрон ы. Для СН в ЯСТ зафиксировано клеток данного типа. Девять из них вовлекались аналогично «рекрутам» специфических входов. Активность остальных клеток на к ороткое время включалась только в момент начала или окончания раздражения серией импульсов. Три «молчащих» нейрона реагировало на вкл ючение стимула, два - на прекращение его действия. Аналогичный тип вовлечения нейр онов показан и для БдН. Для этого афферента всего зарегис трировано молчащих клеток – по одной on- и off – типов, 8 нейронов вовлекались классическим образом. Длительность ЛП клеток, рекрутируемых на ка ждый импульс тока, была меньше, а нейронов, ко нтролирующих начало или окончание раздражения больше, чем у спонтанно активных ед иниц ДДГ.

В ядрах ВДГ на стимуляцией СН выявлено 10, а БдН - 8 «молчащих» нейронов, в МЗ, соответственно 12 и 9 клеток, в ПБК – 11 и 9 клеток данного типа. Все они отвечали на каждый импульс раздражающ его тока и имели характеристики вовлечения, подобные аналогичным кле ткам ДДГ и ВДГ.

Обращает на себя внимание, что в ремя развития ВП на раздражение соматических нервов варьирует в той же мере, что и при воздействии на висцеральные афференты. При этом длительность ЛП ответов с СН и БдН у всех типов нейронов на 3,0 -5,0 мс превышала время их вовлечения БН и АН.

Таким образом, специфическая и неспецифическая афферентация достигает всех ядерных компонентов и оказывая влияние на работу всех типов нейроновДЦ. Первичной релейной станцией для специфических сигналов является ДДГ. Для восприятия соматической афферентации к аждая структура ДЦ имеет самостоятельный вход. При этом системные механизмы реализации специфической и неспецифической афферентации в структурах ДЦ имеют значительное сходство. Различие заключается преимущественно в особенностях вовлечения, временной организации связей ДН и РН с висцеральными и соматическими афферентными вход ами.

Системный анализ и идентификация структуры нейронных сетей д ыхательного центра, реализующих афферентные влияния Большинство современных исследователей ( Feldman, 1986; Richter, 1996; Lindsey et al., 2000; Paton, 2002; Rybak et al, 2004; Koizumi et al, 2008) относят все ДН к шести основным типам. Эти авторы часто игнорируют участие в контроле дыхательного ритма и паттерна мног очисленных РН. Приведённые выше данные не позволяют столь однозна чно оценить функциональное назначение кажд ого из популяции ДН и РН ДЦ.

Известно (Костюк, 1974, Еськов, 2003), что отдельный нейрон является носителем свойств, позволяющих ему интегрировать влияние других клеток, строить свою активность на основании оценки резул ьтатов этой интеграции. В результате происходит объединение индивидуальных нейронов в системы, обладающие новыми свойствами, отсутствующими у входящих в их состав единиц. Характерной чертой таких систем является то, что активность каждого элемента в них оп ределяется не только влияниями, поступающими к нему по сенсорным каналам, но и состоянием других элементов системы. Системность в деятельности нервных образ ований возникает тогда, когда деятельность каждого нейрона оказывается функцией не только поступившего к нему сигнала, но и функцией тех процессов, которые происходят в остальных клетках нервного центра.

Данная идея убедительно подтверждается модульным ансамблевым принципом организации нейронных сетей (Чароян, 1990; 1996; Соколов, 2004). Модуль, или нейронный ансамбль, представляет собой совокупность локальных нейронных сетей, которые варьируют по числу клеток, внутренним связям и способам обработки информации. Нейронная сеть передает афферентные сигналы со своего входа на выход, подвергает ее трансформации, определяемой общими свойствами структуры и ее внешними связями. Основным функциональным признаком ансамблевой организации является локальный синергизм. Он определяет все проявления кооперативной работы нейронов сети.

При этом индивидуальное участие н ейрона в обеспечении приспос обительной реакции становится не обязательным, а вероятностным, и во зможна относительная взаимозаменяемость элементов, повышается наде жность нервного механизма управления и связи организма.

Подобный подход хорошо прослеживается в результатах нашего эксперимента. Часто нейроны, имеющие одинаковый паттерн разряда вовл екались стимуляцией соответствующих афферентных входов с различной степенью активации и с неодинаковой длительностью ЛП. Если бы па ттерн разряда полностью определял м естоположение нейрона в структуре нейронной сети, то эта клетка должна постоянно и однозначно реагир овать на приток к ней афферентных влияний. По этому данный критерий не является значимым фактором идентификации нейросет евых компонентов.

Для качественного анализа полученных в экспериментах феноменов и з акономерностей требуется ККП (Еськов, 1994; 2003).

Исследование пространственно -временной организации специфич еских и неспецифических афферентных входов ядерных образований и клеток ДЦ позволило установить, что значительная часть нейронов СРД участвует в восприятии и переработке висцеральной и соматической и нформации (Рис. 3). Однако этого оказалось недостаточно для идентифицировать структуры нейронных сетей, которые обеспечивают данные процессы.

Действительно если исходить из длительности ЛП ответов соответству ющих клеток, то можно ошибиться, так как афференты, особенно БН и АН в своём составе имеют волокна с широким диапазоном скоростей провед ения возбуждения. Для нивелирования данного фактора мы в ряде эксп ериментов находили, выделяли и подвергали стимуляции в составе БН в олокна с дыхательной модуляцией активности, а также использовали и скусственное раздувание лёгких. Этот методический приём привёл к нек оторому снижение вариабельности ЛП ВП клеток ДЦ. Однако д аже при условии возбуждения тестируемых нейронов с одного и того же входа, гр аницы колебаний данного показателя показывали наличие нескольких синаптических переключений. Поэтому в основу идентификации нейро нных сетей в качестве основных маркеров были взяты конвергентные особенности клеток и соответствие направленности и выраженности их реакций изменениям показателей внешнего дыхания насупившим в результате длительной электростимулиции афферентных нервов.

Конвергенция – одно из важнейших свойств физиологичес ких центров. Ещё на стадии регистрации ФО со специфических и неспецифич еских афферентов было подсчитано, что 61,5% зондированных участков ПМ являются конвергентными. Способностью к интеграции висцерал ьных и соматических сигналов о бладают как ДН, так и РН.

Как было отмечено, во всех ядерных структурах ДЦ имеются так н азываемые «молчащие нейроны». На наш взгляд их можно считать дете кторными клетками, первыми получающими афферентные драйвы, кот орые полностью определяют формирование паттерна их разряда. Деафф ерентация этих нейронов прекращает генерацию ими потенциалов. «Мо лчащие» нейроны не обладают конвергентными способностями. Они с оставляют первый начальный компартмент приёма афферентных сигналов РНС (Рис. 4). Несколько большая часть клеток ДЦ существенно мод ифицировала, но сохраняла после деафферентации спонтанную активность, в том числе и дыхательного типа. По-видимому, состояние их мембраны определяется не только получаемым афферентным драйвом, но и сигналами, поступающими от других нейронов.

Рис.3. Реакции клеток нейронной сети на выключение и раздражение специфических и неспецифических афферентов: А – рекрутирование «молчащих» клеток стимуляцией блуждающего (1), аортального (2), седалищного (3) и бедренного (4) нервов; вовлечение первичного конвергентного нейрона вагусом (5) и седалищным нервом (6); реакции вторичного конвергентного нейрона на раздражение аортального (7) и бедренного нервов (8); в – изменение паттерна экспираторного нейрона на последовательное выключение левого (1) и правого (2) аортальных нервов.

Рис. 4. Феноменологическая модель нейронной сети, обеспечивающей реализацию специфических и неспецифических афферентных влияний в регуляции дыхания:

ГДР – генератор дыхательного ритма; КН – командные нейроны; ПКН – первичные конвергентные нейроны; ВКН – вторичные конвергентные нейроны; ТКН –третичные конвергентные нейроны; ДТН – детекторные нейроны; ЭН –эфферентные нейроны.

Такие клетки получают афферентные сигналы с ЛП на 0,5 мс – 1,0 мс большим, чем нейроны– детекторы. Часть этих клеток вовлекалась одиночным раздражением соответствующего нерва в любую фазу респир аторного цикла, в том числе и в момент отсутствия разряда. Их реакции на длительное раздражение был и преимущественно активирующего типа и количественно и качественно почти никогда не соответствовали поведению эффекторного звена дыхател ьной ФСО.

Длительное раздражение нервов существенно нарушало паттерн спонтанного разряда таких нейронов. Восстановление исходных характеристик активности таких клеток происходило медленно, иногда ли шь через несколько дыхательных ци клов.

Интегративные возможности данных нейронов значительно ограничены. Это заключение основано на том, что лишь некоторые из них пр оявили конвергентные свойства, обеспечивая преимущественно одном одальную интеграцию афферен тных сигналов. На стимуляцию обоих ви сцеральных входов ответили 22, соматических – 28 клеток. В интеграции всех четырёх афферентных потоков участвовал о всего 4 нейрона. Важно отметить, что, несмотря на проявление конвергентных свойств, т акие клетки неодинаково реагировали на длительное раздражение афферен тных нервов. Даже в случае наличия четырёх сенсорных входов паттерн разряда данных нейронов имел большую зависимость от о дного из них.

Особенно дифференцированы были реакции на раздражение АН и БН.

Клетки этого компартмента РНС можно считать первичными конверген тными нейронами, осуществляющими начальную интеграцию афферен тной информации.

В структуре РНС есть вторичные конвергентные клетки. Этот компартмент включает в себя большее количество нейронов. Для БН таких клеток зарегистрировано 132, для АН – 124, СН – 86, БдН – 69 клеток. Из них дыхательную модуляцию разряда имели соответственно, 67, 55, 47 и 44 клетки.

В ДЦ установлено наличие нейронов, паттерн разряда котор ых ещё в меньшей степени зависит от притока афферентных сигналов. Изучение их конвергентных особенностей подтвердило первоначал ьное заключение о том, что в основу конвергенции положен преимущественно модальный принцип. Нейроны, одновременно отвечающие на стимуляцию БН и АН, составили 58,3%, СН и БдН – 65,6% всех синаптически вовлекаемых да нными афферентами клеток ДЦ. Нейронов, на которых конвергируют си гналы всех четырёх нервов, оказалось 30,3%. Конвергентные свойства в ыявлены как среди ДН, так и РН, но приоритетная роль в интегр ации сенсорных потоков принадлежит последнему типу клеток ДЦ. Важно зам етить, что конвергентные свойства зависели от длительности латентного периода ответов и паттерна разряда нейронов. Клетки, осуществляющие одно- и полимодальную конвергенцию сигналов, имели латентные пери оды, на 0,5 мс – 3,0 мс превышающие время развития реакции нейронов детекторов соответствующих афферентных входов. Нейроны, интегриру ющие сигналы всех четырёх сенсорных входов, вовлекались с ещё большим ЛП и лишь во время генерации потенциалов действия. Паттерн разряда этих третичных конвергентных клеток незначительно изменялся во время длительной стимуляции афферентных нервов, а направленность реакций могла быть как активирующего, так и тормозного типов. Такие клетки создают условия для работы командных ней ронов.

Наконец, в структурах ДЦ имеются нейроны, не получающие висц еральных и соматических афферентных входов. Паттерн их ра зряда был в основном возрастающего типа. Реакции на длительную стимуляцию по лностью соответствовали наступившим изменениям показател ей внешнего дыхания. Эти клетки на наш взгляд можно считать эффекторным звеном ДЦ.

Таким образом, нейронные сети, реализующие специфические и н еспецифические афферентные влияния, имеют сходный состав и структуру.

Это на наш взгляд вполне убедительно объясняет феномен значительной аналогии реакций дыхательной системы при воздействиях на самые ра зличные афферентные входы. По -видимому, при своём движении от начала к концу нейронной сети благодаря конвергенции сигналы теряют свою специфичность и сохраняют за собой лишь пусковое значение, что приводит к одним и тем же закономерными изменениями показателей внешнего дыхания.

Внутрисистемное взаимодействие ядерных компонентов дыхательного центра Системообразующим фактором ДЦ могут служить анатомофизиологические связи между образующими его ядерными структур ами.

Их наличие подтверждено многочисленными исследователями (Якунин, 1987; Сергиевский и соавт., 1993; Еськов, 2003; Ведясова, 2006; Сафонов, 2006; Меркулова, 2007). На возможность взаимодействия между ДДГ, ВДГ, ПБК и ЯМЗ указывает также тот факт, что ФО и клеточные ответы со специфических и неспецифических афферентных входов зафиксиров аны во всех изученных ядерных образованиях ДЦ. Для выявления мех анизмов и структуры движения информационных потоков мы исследова ли методом ВП внутрицентральные связи между компартментными ДЦ.

Электростимуляция областей ДДГ, в которых зафиксированы наиб олее выраженные фокальные ответы со специфических афферентов, позволила установить, что между ЯСТ и остальными ядерными компонентами ДЦ имеются двусторонние связи. Однако структура и функциональная н агрузка прямых и обратных связей неодинакова. Фокальные ответы сина птической природы на раздражение ЯСТ зафиксированы в обширных о бластях ДЯ, РАЯ, ВДГ, субретрофациального ядра ПБК, ГЯ и ПМ Я МЗ. В ВДГ зарегистрированы синаптические ФО с длительн остью ЛП от 0,8 мс до 3,0 мс, ПБК – от 0,8 мс до 4,0 мс в ЯМЗ – от 1,5 мс до 5,0 мс, что указывает на преимущественно моносинаптический тип взаимодействия м ежду этими компартментами ДЦ. Во многом анал огичный характер взаимосвязей структур ДЦ установлен при ст имуляции ВДГ, ПБК и ЯМЗ.

Важно отметить, что ядерные образования ДЦ связаны между собой не только на ипсилатеральной, но и со всеми структурами контрлатеральной стороны ПМ.

Особенности связей между компартментами ДЦ дополнительно уто чнена при изучении особенности вовлечения расположенных в них ДН и РН. Стимуляция ЯСТ вовлекала в ВДГ 15,2% клеток, расположенных на ипсилатеральной, и 22,4% - на контрлатеральной половине ПМ, в ПБК, соответственно 19,5% и 36,8%, в ГЯ – 25,2% и 30,8% всех тестированных нейронов. На электрораздражение ВДГ активировались 11,8% ипси - и 8,1% контр- локализованных клеток ЯСТ. В ПБК соответс твенно 8,5% и 3,9%, в ГЯ - 9,4% и 16,2% всех изученных нейронов. С ПБК активиров ались 18,3% клеток, расположенных в ипси - и 39,4% в контрлатеральном ЯСТ, соответственно 12,4% и 18,8% нейронов ВДГ, 10,8% и 22,1% клеток ЯМЗ. С ЯМЗ вовлекались 60,0% клеток ипсилатерального и 79,4% конт рлатерального ЯСТ, в ВДГ соответственно - 8,6% и 14,1%, в ПБК – 12,15 и 14,3% всех тестированных клеток.

Кроме этих связей каждый компартмент ДЦ может взаимодейств овать с одноимённой структурой, расположенной на противоположной п оловине ПМ. Количественные показатели обоюдных связей составляют для ЯСТ 40,5%, ДЯ – 51,2%, ПБК – 82,9%, ГЯ – 80,3%. Это подтверждает очень значимую роль в организации ЦНС принципа билатеральной си мметрии (Пушкарёв и соавт., 2001; Ведясова, 2006; Меркулова, 2007) и свидетельствует о возможности формирования РНС с участием правой и левой половин ПМ.

В обеспечении взаимодействия между структурами ДЦ участвуют как ДН так и РН. Большую роль во взаимосвязи между ДДГ, ВДГ и ПБК и грают ДН. Взаимодействие ЯМЗ с другими компонентами ДЦ обеспечив ается преимущественно РН.

Таким образом в ядерном компле ксе системы регуляции дыхания имеются все необходимые морфофункциональные предпосылки для ко рпоративной синергической деятельности образующих его компонентов.

Наличие взаимных связей создаёт условия для кольцевого движения и нформации, что является обязател ьным условием любого управления (Анохин, 1968).

Компартментно-кластерная и математическая идентификация синергизма структур дыхатель ного центра в реализации афферен тных влияний Успешность управления обеспечивается лишь тогда, когда деятел ьность каждого элемента системы начинает зависеть не только от инфо рмации, поступающей непосредственно к нему, но и от процессов, прот екающих в других ее компонентах (Хакен, 2001; Еськов, 2003; Трубецков, 2004; Еськов, Хадарцев, 2005).

Результаты эксперимента показали, что все выделенные нами ядерные и нейронные компоненты СРД получают афферентные входы и уч аствуют в реализации висцеральной и соматической информации. Однако изучение пространственно-временных характеристик ФО, длительности ЛП вовлеченных клеток, конвергентных свойств нейронов, а также взаимных связей между структурами ДЦ, не позволило определить роль и место к аждого компонента системы контроля дыхания в реализации афферентных влияний. Для ответа на этот вопрос мы использовали билатеральное выключение различных областей латеральной и медиальной зон ДЦ путём микроинъекции в них хлорида калия. Данная манипуляция вызывала с ущественные нарушения дыхательного ритма. Особенно значительные э ффекты получены при выключении ряда областей ДДГ, ПБК и ЯМЗ. Инъекции в центральную часть ДДГ приводили к значительному увеличению длительности инспираторной фазы, вплоть до развития инспираторного апноэ. Паттерн разрядов ДН и РН других ядер существенно нарушался.

Активность ИН становилась непрерывной. ЭН реагировали быстрее ИН.

Частота их разряда сразу после инъекции резко угнеталась и через н есколько циклов часто прекращалась.

Существенные изменения при выключении ДДГ наблюдались в состоянии специфических афферентных входов ВДГ, ПБК и ЯМЗ. В них существенно уменьшалось число ней ронов, вовлекаемых стимуляцией БН и АН. ФО в ранее установленных ФМА данных компонентов ДЦ редуцировались по амплитуде, а иногда полн остью исчезали. С учётом ранее изученной структуры связей между ядерными образов аниями ДЦ данные феномены подтверждают ведущую релейную роль ДДГ в реализации специфических афферентных влияний.

Во многом аналогичные, быстроразвивающиеся и часто необратимые реакции получены при введении хлорида к алия в ПБК. Выключение этого компонента СРД, существенно изменяя ритм и паттерн дыхания, почти не влияло на степень вовлечения нейронов остальных ядер ДЦ стимуляцией БН и АН, за исключением ряда областей ДДГ, в которые проец ировалось основное количество связей с ПБК. Сравнение эффектов выключения ДДГ, ВДГ, ЯМЗ и ПБК позволяет заключить, что наступившие изменения показателей внешнего дыхания опосредуются различными м еханизмами.

В трёх первых компонентах нарушается интегративная деятельность не йронных сетей, а в ПБК процесс генерации дых ательного ритма.

Микроинъекции в структуры ВДГ оставляло почти без изменений проявления вызванной специфическими афферентами активн ости других отделов ДЦ.

Выключение компонентов СРД почти не влияло на информац ионные потоки с соматических афферентов. Это подтверждает заключение о том, что все структуры ДЦ имеют самостоятельные входы с мышц.

Исходя из результатов проведенного нами эксперимента, а также, опираясь на данные современной научной литературы, была ра зработана компартментно-кластерная модель корпоративного взаимодействия структур ДЦ в реализации афферентных влияний (Рис. 5). По нашим представлениям, все структуры ДЦ имеют самостоятельные нейронные сети восприятия, интеграции и реализации афферентных сигналов. Благодаря конвергенции, командные нейроны формируют параметры дыхательного ритма и паттерна. Согласование управляющих команд каждого компонента ДЦ происходит за счёт прямых и обратных связей между н ими. Эти связи могут также обеспечивать формирование единых для системы управления дыхания нейронных сетей второго и последующих п орядков. Синергизм компартментов и кластеров ДЦ обеспечивает соглас ованную деятельность эффекторных звеньев дыхательной функциональной системы в достижении полезного приспособительного результата при разнообразных влияниях окружающей среды.

Приведённая модель является феномен ологической. Несмотря на то, что она построена на результатах экспериментального исследования ф изиологических механизмов движения потоков информации в нейронных сетях и ядерных компартментах ДЦ, данная модель не полностью раскрывает количественные характеристики их синергизма. Это обусловлено тем, что в реализации афферентных влияний участвуют тысячи нейронов ДЦ. При этом каждый из них имеет многочисленные синаптические ко нтакты друг с другом. В результате формируется СРД, основанная на стохастическом принципе взаимодействия образующих её элементов. Данное заключение подтверждается тем, что почти каждый исследованный нами нейрон в независимости от паттерна разряда реагировал на использова нные экспериментальные влияния вероятностным образом. Это наряду с многокомпартментностью и многокластерностью СРД делает исследование кооперативных свойств её компонентов не только затруднительным но и невозможным. В этом случае система может быть представлена как модель «чёрного ящика», что позволяет применить в изучении её состояний базовые постулаты современной синергетики (Хакен, 2001; Николис, НЦВ ЯМЗ РНС ЭН ЭН ДИНС НА НА ВДГ ПБК РНС РНС ЭН ЭН ДИНС ДИНС НА НА ДДГ РНС ЭН ЭН ДИНС СА НА Рис. 5. Компартментно-кластерная модель корпоративных механизмов реализации специфической и неспецифической афферентации в системе регуляции дыхания:

СА – специфическая афферентация; НА - неспецифическая афферентация;

ДИНС – детекторно-интегрирующая нейронная сеть; РНС – респираторная нейронная сеть; ЭН - эффекторные нейроны; НЦВ – надбульбарные центральные влияния. Толщина стрелок пропорциональна ёмкости информационного канала.

Пригожин, 2003; Еськов, 2003), разработать перспективные математические модели корпоративного поведения её элеме нтов.

Математическая трактовка синергизма в рамках ККП для РНС в своей основе имеет требование неотрицательных элементов матрицы А. Их расчёт требует соблюдения двух принципов положительности. Во-первых, это положительность координат вектора состояния x=x(t)=(x1, x2..., xm)T, что эквивалентно нахождению всех фазовых траекторий в 1 -м квадранте фазового m – мерного пространства. В противном случае компоненты x не имеют биологического смысла (они отрицательны). Во-вторых, во многих случаях требуется отсутствие торможения между компартментами РНС.

Отсутствие отрицательных элементов матрицы A межкомпартментных связей весьма важное требование в организации функциональных связей в БДС. При этом и самое главное это то, что требование A0 (aij0, для i=1, 2,..., m) является требованием синергических взаимодействий в РНС. При aij0 мы не имеем тормозных (угнетающих) отношений между компартментами и кластерами. А это и есть синергические взаимоотношения м ежду элементами БДС.

Для проверки наличия синергизма мы должны убедиться в возможности или невозможности приведения к окончательно неотр ицательному виду матрицы A. Для этого мы создали два алгоритма. В основе одного из них лежит исходная идентификация с помощью метода минимальной ре ализации самой матрицы A и ее инвариант согласно базовой модели в виде разностных уравнений вида:

x(n + 1) = Ax(n) + Bu(n) y(n) = CTx(n) m x R При чем, вектор описывает динамику процесса, матр ица m ARmxm представляет межкомпартментные связи в БДС, вектор B R и скаляр u характеризуют внешние управляющие воздействия, вектор CT описывает весовые вклады xi в функцию выхода y=y(t).

Далее процедура включала анализ собственных значений матрицы A отыскание наибольшего положительного собственного значения i и такого, что оно превышало модули любого из остальных j, т.е.:

max | i | = j, | i | < j при i j, i=1,..., m По теореме Фробениуса - Перрона возможно приведение матрицы A к окончательно неотрицательной (подобной) матрице Q. Это сводится к вычислению ряда промежуточных матриц A0, F, S-1, G. После этих предварительных расчетов находится пр еобразование:

X = (1 - p)G + pI, используя которое (путем перебора p от 1 до 0) можно найти окончател ьно неотрицательную матрицу Q. В результате таких матрично-векторных вычислений по данным эксперимента мы получаем модель вида:

r(n + 1) = (A)Qr(n) + dU(n) g(n) = gTr(n), где d = x - 1S - 1b, gT = eTx, r(n) = xSx(n).

Наши многочисленные эксперименты показали, что получить строго Q0 удаётся не всегда т.к. условие Фробениуса – Перрона – это необходимое, но не всегда достаточное. В этой всей процедуре есть один весьма существенный момент – она в любом случае уменьшает число отриц ательных элементов qij (в сравнении с таковым числом aij для исходной матрицы A) и, главное, уменьшает абсолютную величину этих отриц ательных элементов.

Эти два факта позволили ввести некоторый обобщенный параметр для оценки степени синергичности БДС, что дает величину отхода РНС от идеальной синергичной системы. П араметр был рассчитан следующим образом:

=k*(qij(<0))*(max qij(<0)), В этой формуле: величина k обозначает число отрицательных элементов вновь вычисленной матрицы Q (Q={ qi}}mi, j=1,), символ qij(<0) означает сумму модулей этих отрицательных элементов, входящих в Q, а max qij(<0) означает абсолютную величину наибольшего из этих отриц ательных значений.

Безусловно, если k=0, то =0 и это означает полный синергизм в и сследуемой БДС, а небольшие значения указывают на незначительность тормозных (угнетающих) взаимодействий между компартментами БДС.

Использование параметра показало успешность его применения для ра зных классов БДС.

Представим конкретный пример идентификации компартментной структуры ИНС и расчет условия частичного или полного сине ргизма. На рис. 6 представлены ответы диафрагмального нерва кошки при стимул яции (с увеличением длительности стимула) инспир аторных структур ретикулярного гигантоклеточного ядра (интегральная активность). Для сл уt tmin, tmax 15мс, 210мс чая U 18В в интервале собственные значения A матрицы удовлетворяли условиям теоремы Фроб ениуса-Перрона, а при кратном изменении длительности раздражающих импул ьсов выполнялись условия приблизительной неизменности собственных значений ма трицы A.

Рис. 6. Интегрированная активность диафрагмального нерва при электрораздражении ФМА с висцеральных афферентов гигантокл еточного ядра стимулами различной длительности.

В таблице 2 указаны (в условных единицах) значения марковских п араметров для разных вариантов дл ительностей раздражающего стимула.

Таблица Марковские параметры для различных длительностей стимула (в усло вных единицах) yi y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 yt 15 мсек 5,0 11,5 15,5 17,0 16,7 14,5 11,0 7,0 4,t 20 мсек 6,0 12,0 17,0 18,5 19,0 16,7 9,1 3,0 1,t 50 мсек 14,0 20,0 22,1 22,0 22,0 18,0 14,0 11,0 6,t 100 мсек 14,5 22,9 27,0 28,3 26,0 20,0 15,0 11,0 2,При идентификации РНС методом минимальной реализации для t 15 мсек A, B, C были получены численные значения тройки матриц разностного уравнения. При этом инварианты матрицы A, для этого случая удовлетворяли условиям теор емы Фробениуса-Перрона:

1. 1.08 0.41i 1.08 0.41i.

0, 0, 1,Полученное собственное число будет являться перроновым ко рнем, т.к. оно положительно и превосходит по модулю все оставшиеся со бственные значения.

Для случая t 20 мсек также получено системное представление л инейной модели и для этого варианта собственные значения матрицы A удовлетворяли условиям теоремы Фробениуса -Перрона, а именно, перроi нов корень – 1 1,40 1 i и при.

t 50 мсек Применяя ММР для варианта, мы получали системные матрицы и собственные значения матрицы A, которые также удовлетво1 2,64 1 i ряли условиям теоремы Фробениуса-Перрона: и при i 1 t 100 мсек также выполнялись условия. В последнем случае, при i теоремы: перронов корень – 1 6,08 1 i и при.

Используя разработанные алгоритмы и программы ЭВМ мы идентифицировали наличие перронова корня для всех указанных в табл.2 рассмотренных случаев. Это свидетельствует о существовании окончательно неотрицательной матрицы межкомпартментных связей, что указывает на согласованный, взаимоподдерживающий характер взаимодействий между компартментами.

Существенно, что такая зависимость получалась для разных интерв алов изменения длительности стимулов раздражения и для разных живо тных. Иными словами процесс формирования полного синегизма в РНС – это не стабильный процесс, его динамика постоянна меняется. Это нашло отражение в формулировке открытия.

Одновременно исследовалась зависимость основных параметров ст епени асинергизма РНС от вариаций 1 -го марковского параметра, наход ящегося в некотором аттракторе. Установлено наличие оптимума (Рис.7).

Идентифицировать полный или част ичный синергизм позволяет н аличие перронова корня. Существование окончательно неотрицательной матрицы по результатам тестирования РНС стимуляцией как специфич еских, так и неспецифических афферентов обеспечивает идентификацию полного синергизма. Последнее у казывает на согласованный, взаимопо ддерживающий характер взаимодействия между компартментами РНС в реализации внешнего управляющего драйва, которым являются афф ерентные потоки.

Рис. 7. Зависимость от вариаций 1-го марковского параметра yi для t=50 ms.

Полученные значения параметров свидетельствуют о том, что ст епень синергизма компонентов РНС зависит от корпоративности во вза имодействии компартментов в условиях специфических и неспецифич еских афферентных влияний.

Детальное исследование зависимости параметров синергизма от вариативности значений, полученных на выходе РНС при перроновом корне =2,64, подтвердило значимость именно первых марковских параметров.

Аналогичные расчёты, сделан ные для результатов стимуляции ФМА афферентных входов в други х ядрах ДЦ, также подтвердили синергич еский принцип реализации СРД висцеральных и соматических сенсорных потоков.

ВЫВОДЫ:

1. Полученные в ходе диссертационного исследования закономерности полностью укладываются в базовые аксиомы концепции компартментно – кластерной теории БДС и подтверждают эффективность ККП в познании системных механизмов функционирования ДЦ.

2. Компьютерная идентификация явления полного синергизма с и спользованием разработанных методов и алгоритмов позволила установить согласованный, взаимоподдерживающий характер функци онирования компартментов РНС в реализации неспецифических и, особенно, специфических афферентных влияний.

3. В основе физиологических механизмов синергизма структур дых ательного центра лежат внутрицентральные связи между ними, п ространственно-временные особенности их афферентных входов, детерминистский и вероятностный принципы функционирования респираторных нейронных сетей.

4. Компоненты системы регуляции дыхания имеют самостоятельные, но сходные по структуре нейронные сети, осущест вляющие восприятие, интеграцию и реализацию в ритме и паттерне эффекторных драйвов специфической и неспецифичес кой информации.

5. Изучены качественные и количественные особенности движения потоков информации в системном комплексе компартментов дыхательного центра. Установленные закономерности позволяют понять алгоритмы формирования приспособительных реакций дыхательной функциональной системы в условиях многообразного внутреннего состояния организма и внешних влияний на него.

6. Установлены различия в организации висцерального и соматического входов дыхательного центра. Ведущая роль в приёме и распред елении афферентных сигналов с бл уждающего и аортального нервов принадлежит дорсальной дыхательной группе нейронов. Для приёма и реализации соматической информации кажд ый компартмент системы контроля дыхания имеет самостоятельный вход.

7. Полученные экспериментальные данные поз волили идентифицировать роль, место и синергизм компонентов компартментно – кластерной системы дыхательного центра в реализации специфических и неспецифических афферентных влияний.

8. Результаты маркирования поведения системы регуляции дыхания путем выключения её компонентов, симуляции притока к ним информации и другими экспериментальными воздействиями позвол или разработать компартментно-кластерную модель механизмов включения афферентных сигналов в контроль респираторной фун кции организма.

Открытие:

1. Закономерность изменения синергических взаимоотношений в си стемах регуляции биологических динамических систем организма млекопитающих под действием внешних фак торов. Диплом на открытие №248. / Еськов В.М., Попов Ю.М., Филатова О.Е. // Научные открытия. Сборник кратких оп исаний. Вып.1. М. – 2004. - С. – 13.

Монографии:

1. Попов, Ю.М. Системный анализ, управление и обработка и нформации в биологии и медицине / А.А. Хадарцев, В.М. Еськова, Ю.М. Попов // Часть IV. Обработка информации, системный анализ и упра вление (общие вопросы в клинике, в эксперименте). – Тула: Изд-во ТулГУ. – 2003. – 203 с.

2. Попов, Ю.М. Реабилитационно-восстановительные технологии в ф изической культуре, спорте, восстановительной, клинической медиц ине и биологии / Н.А.Фудин, А.А. Хадарцев, Ю.М. Попов. – Тула:

«Тульский полиграфист». – 2004. – 280 с.

3. Попов, Ю.М. Системный анализ, управление и обработка информ ации в биологии и медицине / А.А. Хадарцев, В.М. Еськов, Ю.М. П опов // Часть V. Системный анализ и управление гомеостазом орг анизма и биологических динамических систем в целом в аспекте ко мпартментно – кластерного подхода. – Самара: Офорт. – 2005. – 220 с.

4. Попов, Ю.М.Системный анализ, управление и обработка информ ации в биологии и медицине / В.М. Еськов, А.А. Хадарцев, Ю.М. П опов // Часть VI.– Самара : Офорт. – 2005. 220 с.

Публикации в научных изданиях, рекомендованных ВАК при соиск ании ученой степени доктора биологических наук:

1. Попов, Ю.М. Влияние соматической афферентации на деятельность дыхательного центра / Р.Ш. Габдрахманов, Ю.М. Попов, Н.Б. Пр окофьева // Физиологический журнал СССР им. И.М, Сеченова, 1990.

– Т.76., №5. – С. 588 – 594.

2. Попов, Ю.М. Пуловые принципы в математическом моделировании динамики распространения биопотенциалов в нейросетевых системах мозга / В.М. Еськов, Ю.М. Попов // Вестник новых медицинских технологий. – 1996. – № 3. – С. 104 - 106.

3. Попов, Ю.М. Исследование переходных процессов в респираторных нейронных сетях (РНС) в условиях действия ГАМК и ее производных / В.В. Бондарева, В.М. Еськов, Ю.М. Попов // Вестник новых медицинских технологий. – 2002. – Т. IX, № 3. – С. 7 - 8.

4. Попов, Ю.М. Влияние дыхательной ритмики на произвольное и н епроизвольное движение человека в норме и при сосудисто-мозговой патологии / В.М. Еськов, Д.А. Жарков, Ю.М. Попов // Архив клинической и экспериментальной медиц ины. – 2003. – Т.12, № 1. – С.63.

5. Попов, Ю.М. Центральные механизмы регуляции дыхательной ри тмики. Компартментно-кластерный подход / В.М. Еськов, С.В. Кулаев, Ю.М. Попов // Архив клинической и экспериментальной медицины. – 2003. – Т.12, № 1. – С.12.

6. Попов, Ю.М. Стационарные режимы функциональных систем орг анизма и их идентификация в рамках компартментно -кластерного подхода / В.М. Еськов, Н.А. Фудин, Ю.М. Попов // Вестник новых медицинских технологий. – 2003. – Т. X, № 4. – С. 63 – 67.

7. Попов, Ю.М. Биосенсорные системы продолговатого мозга в измер ениях влияния вихревых бегущих электромагнитных полей на дифф узионные процессы в тканях / В.М. Еськов, В.А. Папшев // Вестник новых медицинских технологий. – 2003. – Т. X, № 4. – С.13-14.

8. Попов, Ю.М. Фазатон мозга в норме и при патологии / В.М. Еськов, В.В. Еськов, Ю.М. Попов // Вестник новых медицинских технологий.

2004. – Т. XI, № 4. – С.5 –8.

9. Попов, Ю.М. Идентификация явления синергизма в функциональных системах организма человека и животных с позиций компартментно кластерного подхода / В.М. Еськов, Н.А. Фудин, Ю.М. Попов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2004. – Т.3, № 2 – С.143-145.

10. Попов, Ю.М.Системная трактовка понятия фазатона мозга человека применительно к норме и патоло гии / В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, Ю.М. Попов // Вестник новых медицинских технологий. – 2005. – Т.

ХII, № 1. – С. 14-17.

11. Попов, Ю.М. Понятие нормы и патологии в фазовом пространстве состояний с позиции компартментно-кластерного подхода / В.М.

Еськов, А.А. Хадарцев, Ю.М. Попов // Вестник новых медицинских технологий. – 2005. – Т. ХII, №.1. – С. 12 - 14.

12. Попов, Ю.М. Детерминизм и хаос в изучении синергизма и устойч ивости биологических динамических систем / В.М. Еськов, Ю.В. Добрынин, Ю.М. Попов // Системный анализ и управление в биомед ицинских системах. – 2005. – № 2.- С. 19-21.

13. Попов, Ю.М. Системный анализ и компьютерная идентификация синергизма в биологических динамических системах / В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, Ю.М. Попов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2005. –№ 1.- С. 108-112.

14. Попов, Ю.М. Компартментно – кластерный анализ состояния нормы и патологии в фазовом пространстве состояний / В.М. Еськов, Т.В.

Зуевская, Ю.М. Попов // Системный анализ и управление в биомед ицинских системах. – 2005. – № 2. – С. 17- 18.

15. Попов, Ю.М. Исследование гомеостаза динамических биосистем в рамках нового системно – кластерного подхода / О.Е. Филатова, Т.Ю.

Зуевкая, Ю.М. Попов // Приложение к журналу Открытое образов ание. Информационные технологии в науке, образовании, телекомм уникации и бизнесе (IT+S&E’05). – Москва, 2005. – С. 27-28.

16. Попов, Ю.М. Интеллектуальные экспертные системы для идентиф икации синергизма в биологических динамических системах / В.М.

Еськов, В.А. Папшев, Ю.М. Попов // Приложение к журналу Откр ытое образование. Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе (IT+S&E’05). – Москва, 2005. – С. 5859.

17. Попов, Ю.М. Идентификация интервалов устойчивости респирато рных нейросетей в аспекте компартментно – кластерного подхода / О.А. Ведясова, В.М. Еськов, Ю.М. Попов // Вестник новых медицинских технологий. – 2006. – Т. XIII, № 1.– С. 12–15.

18. Попов, Ю.М. Применение компьютерных технологий при измерении нестабильности в стационарных режимах биологических динамич еских систем / В.М. Еськов, С.В. Кулаев, Ю.М. Попов // Измерительная техника - №1. – 2006. – С. 40-45.

19. Попов, Ю.М. Методы идентификации степени синергизма в биолог ических системах / А.С. Ануфриев, В.В. Еськов, Ю.М. Попов // Вестник новых медицинских технологий. – 2007. – Т. XIV, №1 – С. 6-9.

Статьи и сообщения в научных журналах и сборниках:

1. Попов, Ю.М. Асимметрия биоэлектрической активности правого и левого дыхательного центров продолговатого мозга при раздражении блуждающих нервов // Вопросы теории и методики преподавания ф изиологии. Научн. труды Куйбышевского пед. и н-та. – Куйбышев, 1976. – С.46-49.

2. Попов, Ю.М. Биоэлектрическая активность наружных межреберных мышц правой и левой половин тела при в оздействиях на блуждающие нервы // Мат-лы Всесоюзной конференции «Физиология вегет ативной нервной системы». – Куйбышев, 1979. – Т.2. – С. 27 – 28.

3. Попов, Ю.М. О механизме интеграции деятельности правой и левой половин дыхательного центра / Н.А. Меркулова, Н.Л. Михайлова, Ю.М. Попов // Мат-лы 13-го съезда Всесоюзного физиол. о бщества СССР им. И.П. Павлова. – Л., 1979. – Т.2. – С. 27-28.

4. Попов, Ю.М. Роль супрабульбарных структур и специфической и н еспецифической афферентации в парной де ятельности дыхательного центра / О.А. Ведясова, Т.В. Косарева, Ю.М. Попов // Мат-лы 14-го съезда Всесоюзного физиол. общества СССР им. И.П. Павлова. – Л., 1983. – Т.2. – С. 248.

5. Попов, Ю.М. Особенности фазной возбудимости дыхательного центра / Р.Ш. Габдрахманов, Н.Б.Прокофьева, Ю.М. Попов // Мат-лы Всесоюзной научной конференции «Физиология вегетативной нер вной системы». – Ереван, 1986. – С. 257.

6. Попов, Ю.М. Особенности вызванных потенциалов в области дыхательного и сосудодвигательного центров / Р.Ш. Габдрахманов, Н.А.

Гордиевская, Ю.М. Попов // Мат-лы Всесоюзной научной конфере нции “Проблемы нейрогуморальной деятельности висцеральных си стем”. – Л., 1987. – С. 25-26.

7. Попов, Ю.М. Структурно – функциональные основы взаимодействия дыхательного центра с висцерно – соматическими системами / Р.Ш.

Габдрахманов, Н.А. Гордиевская, Ю.М. Попов // Мат-лы 15-го съезда Всесоюзного физиол. общества СССР им. И.П. Павлова. – Л., 1987. – С. 332 – 333.

8. Попов, Ю.М. Роль специфической и неспецифической афферентации в деятельности дыхательного центра // Мат-лы Всесоюзной научной конференции «Физиология вегетативной нервной системы». – Куйбышев, 1988. – С. 103.

9. Попов, Ю.М. Функциональные особенности “молчащих” нейронов дыхательного центра / Р.Ш. Габдрахманов, Ю.М. Попов // Мат-лы Всесоюзной научной конференции “Центральные механизмы регул яции дыхания и кровообращения”. – Куйбышев, 1988. – С.10 -11.

10. Попов, Ю.М. Пространственно-временные характеристики вызванных ответов нейронов дыхательного центра на раздражение блу ждающих и седалищных нервов // Мат-лы Всесоюзной научной конференции “Центральные механизмы регуляции дыхания и кровообр ащения”. – Куйбышев, 1988.- С.19.

11. Попов, Ю.М. Центральные механизмы взаимодействия дыхательной и сердечно – сосудистой систем / Р.Ш. Габдрахманов, Н.А. Гордиевская, Ю.М. Попов // Мат-лы Всесоюзной конференции “Функци ональная организация дыхательного центра и его связи с другими си стемами”. – Куйбышев, 1990. – С. 122 – 136.

12. Попов, Ю.М. Пространственно – временные характеристики вызва нных ответов структур дыхательного центра на раздражение блуждающих и седалищных нервов // Мат-лы Всесоюзной научной конференции “Функциональная организация дыхательного центра и его связи с другими системами”. – Куйбышев, 1990. – С. 96 – 99.

13. Popov, Yu. M. Stationary regimes of the respiratory neuron networks and their identification / V.M. Eskov, O.E. Filatova, Yu. M. Popov // Proceeding of the 2 – nd international symposium on neuroinformations and neurocomputers. – Rostov – on – Don. IEEE Services center. New York, 1995. – P. 156-165.

14. Popov, Yu. M. Computer identification of the optimum stimules parameters in neurophysiology / V.M. Eskov, O.E. Filatova, Yu. M.

Popov) // Proceeding of the 2 – nd international symposium on neuroinformations and neurocomputers. - Rostov – on – Don. IEEE Services center. New York, 1995. – P. 166-172.

15. Popov, Yu. M. Modern criteria of biological dynamic systems stability with using the computer control / S.M. Obeechkin, V.M. Eskov, Yu.M.

Popov // International Conferens. Troitck, October, 1996.– P. 15.

16. Попов Ю.М. Нейронные механизмы формирования патологических ритмов дыхания / А.В. Буракова, Н.А. Гордиевская, Ю.М. Попов // Мат-лы первого Российского конгресса по пат офизиологии. – М., 1996. – С.103-104.

17. Попов, Ю.М. Влияние афферентации на стационарные режимы функционирования респираторных сетей / В.М. Еськов, О.Е. Филатова // Мат-лы первого Российского конгресса по патофи зиологии. – М., 1996. – С. 111-112.

18. Попов, Ю.М. Автоматизированная система диагностики стациона рных состояний нейронных сетей / О.Е. Филатова, В.М. Еськов, Ю.М.

Попов) // Мат-лы IV- го международного совещания – семинара “Инженерно – физические проблемы новой техники". – М., 1996. С. 2627.

19. Popov, Yu. M. Moving magnetic fields in control eqwipment for neuron network / V.A. Papshev, O.E. Filatova, Yu. M. Popov // Proceeding of international conference on deterministic and stochastic modeling of biointeraction. - Destovo, 1997. – P.25 - 26.

20. Попов, Ю.М. Афферентные особенности реализации медуллярных дыхательных и кардиоваскулярных рефлексов / Н.А Гордиевская, А.В. Буракова, Ю.М. Попов // Мат-лы 17-го съезда физиологов России. - Ростов-на-Дону, 1998. – С. 238 – 239.

21. Попов Ю.М. Медуллярные механизмы интеграции дыхательных и сердечно – сосудистых рефлексов / Н.А. Гордиевская, А.В. Буракова, Ю.М. Попов // В кн. Механизмы функционирования висцеральных систем. С.- Петербург, 1999. – С.96.

22. Попов, Ю.М. Особенности физического развития детей и подростков г. Самары и области / Н.А. Гордиевская, В.Ф. Молчатская, Ю.М. Попов // Мат-лы международной конференции, посвященной 55 – летию Института возрастной физиологии РАО “Физиология развития человека”. – М., 2000. – С. 135-136.

23. Попов, Ю.М. Структурно – функциональные компоненты механизмов формирования адаптивных дыхательных реакций /А.В. Буракова, Н.А. Гордиевская, Ю.М. Попов // Мат-лы второго Всероссийского конгресса по патофизиологии. – М., 2000. – С. 113-114.

24. Попов, Ю.М. Автоматизированные комплексы для исс ледования вязко-упругих свойств тканей / В.А. Папшев В.А., И.С. Тихонов, Ю.М.

Попов // Мат-лы международной конференции “Датчики и преобр азователи информации систем изм ерения”. – М.: МГИЭМ, 2000. – С.

227 – 228.

25. Попов, Ю.М. Диагностический комплекс для и дентификации периодических режимов работы респираторных нейронных сетей /В.М.

Еськов, О.Е. Филатова, Ю.М. Попов // Мат-лы международной конференции “Датчики и преобразователи информации систем измерения”. – Гурзуф, 2000. – С. 470 - 471.

26. Попов, Ю.М. Нейронные механизмы реализации дыхательных и се рдечно-сосудистых рефлексов / Н.А. Гордиевская, А.Ю. Гордиевский, Ю.М. Попов // Мат-лы XVIII съезда физиологического общества им.

Павлова. – Казань, 2001. – С. 200.

27. Попов, Ю.М. Информационно-измерительные системы для мониторинга афферентных управляющих воздействий на дыхательный центр животных / В.М.

Еськов, О.Е. Филатова, Ю.М. Попов // Мат-лы XIV научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления». – Москва, 2002. – С.

166 – 167.

28. Попов, Ю.М. Основные принципы компартментно -кластерной теории биосистем (ККТБ), составляющие базу математической теории функциональных систем организма (ФСО) / В.М. Еськов, О.Е Филатова, Ю.М. Попов // Достижения биологической функциологии и их место в практике образования: Мат -лы Всероссийской научной конференции с международным участием. – Самара: Перспектива, 2003.

– С.89 – 92.

29. Попов, Ю.М. Нейронные механизмы реализации афферентных си гналов с позиции компартментно – кластерной теории дыхательного ритмогенеза // Достижения биологической функциологии и их место в практике образования: Материалы Всероссийской конференции с международным участием. – Самара: Перспектива, 2003. - С. 185 – 186.

30. The existence of formal criteria of synergetic property of neuron networks as an example of biological dynamic system / В.М. Еськов, С.В. Кулаев, С.А. Третьяков // International Conference Lion – Villeurbane, 2004. - P.

13.9 – 13.12.

31. Попов, Ю.М. Информационно-измерительная система для идентиф икации синергизма в нейронных сетях / В.М. Еськов, О.Е. Филатова, С.В. Кулаев, С.А. Третьяков // Мат-лы международной конференции “Датчики и преобразователи информации систем измерения”. – М.:

МГИЭМ, 2004. – С. 274-276.

32. Попов, Ю.М. Метод оптимизации порядка математических моделей биологических динамических систем / В.М. Еськов, В.А. Папшев, Ю.М. Попов // Мат-лы международной конференции “Датчики и пр еобразователи информации систем измерения, контроля и управл ения”. – М.:МГИЭМ, 2004. – С. 276.

33. Попов, Ю.М. Экологические системы Югры – объект теории неравновесных систем / О.А. Ведясова, В.М. Еськов, Ю.М. Попов // Экологический вестник Югории. – 2004. – Т. 1, № 3 - 4. – С.4-10.

34. Popov, Yu. M. The determination of synergetic property of respiratory neuron network with computer using / O.E. Filatova, V.M. Eskov, S.V.

Kulaev, A.S. Pashnin, S.A. Tretiakov // Proсeeding of international conference on modellling&simulation (ICMS’04). Spain, P.59 - 60.

Vallodolid -2004.

35. Popov, Yu. M. Identification of stationary and unstationary regimes of respiratory neuron with computer using / V.M. Eskov, S.V. Kulaev, Yu.M.

Popov // Proceeding of international conference on modelling and simulation. – Minsk, Belarus, 2004. – P.62-65.

36. Popov, Yu. M. The existence of formal criteria of synergetic property of neuron networks as an example of biological dynamic system / V.M.

Eskov, S.V. Kulaev, Yu.M. Popov // Proceedings of (Astes de) MS’2004, Lyon – Villeurbanne, 2004. – P.13.9-13.12.

37. Попов, Ю.М. Идентификация синергизма и интервалов устойчиво сти в респираторных нейросетях / О.А. Ведясова, В.М. Еськов, Ю.М. Попов // Нейронауки (Украина). – 2005. – №1. – С. 16-17.

38. Попов, Ю.М. Нейрохимическая регуляция дыхательной активности реализуемой лимбическими структурами / О.А. Ведясова, В.М. Еськов, Ю.М. Попов // Нейронауки (Украина). – 2005. – №1. – С. 15-16.

39. Попов, Ю.М. Фазатонная теория мозга и гомеостаз / В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, Ю.М. Попов // Нейронауки (Украина). – 2005. – №1. – С. 40-41.

40. Попов, Ю.М. Явление синергизма в респираторных нейронных с етях.

Теория и экспериментальные подтверждения / В.М. Еськов, С.В. Кулаев, Ю.М. Попов // Мат-лы международной конференции по нейр окибернетике. – Ростов-на-Дону. – 2005. – С.23.

41. Попов, Ю.М. Явление синергизма в биологических динамических системах / В.М. Еськов, В.А. Папшев, Ю.М. Попов // Экологический вестник Югории. 2005. – № 1. – С. 45-48.

42. Попов Ю.М. Механизмы реализации гипоксического стимула в не йронных сетях дыхательного центра / А.Ю. Гордиевский, Ю.М. Попов // Материалы четвёртой международной конференции «Гипоксия:

механизмы адаптации и коррекции». – М.: 2005. – С. 91.

43. Попов, Ю.М. Сравнительная характеристика показателей вегетати вной нервной системы у тренированных и нетренированных лиц, пр оживающих в условиях Севера и средней полосы РФ / О.Е. Филатова, Л.У. Гайнуллина, Ю.М. Попов // Мат-лы открытой окружной конференции “Спасти и сохранить” (Сургут): Изд -во СурГУ. – 2006. – С.

136-139.

44. Попов, Ю.М. Основные законы и противоречия синергетики в э кологии и общей теории познания мира / В.М. Еськов, Г.А. Хадарцев, Ю.М. Попов // Экологический вестник Югории. – 2007. – Т.IV, №2-3.

– С. 4-16.

45. Попов, Ю.М. Показатели кардио-респираторной системы у жителей города Лянтора в зависимости от сезонов года / К.А. Баев, А.Р. Балтиков, Ю.М. Попов // Экологический вестник Югории. – 2007. – Т.IV, №2-3 – С. 75-82.

46. Попов Ю.М. Интегративные особенности нейр онов ядра солитарного тракта / Ю.М. Попов, А.Ю. Гордиевский // В сб. «Вопросы экспериментальной клинической физиологии дыхания» РАМН. Тверь, 2007.

– С. 197 – 204.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ АН – аортальный нерв;

БдН – бедренный нерв;

БДС – биологическая динамическая система ;

БН – блуждающий нерв;

ВДГ – вентральная дыхательная группа;

ВП – вызванные потенциалы;

ГДР – генератор дыхательного ритма;

ГЯ – гигантоклеточное ядро;

ДДГ – дорсальная дыхательная группа;

ДН – дыхательный нейрон;

ДЦ – дыхательный центр;

ДЯ – двойное ядро;

ИН – инспираторный нейрон;

ККП – компартментно-кластерный подход;

МЗ – медиальная зона;

ПБК – пре-Бетцингер комплекс;

ПМ – продолговатый мозг;

ПМЯ – парамедианное ядро;

РАЯ – ретроамбигуальное ядро;

РН – ретикулярный нейрон;

РНС – респираторная нейронная сеть;

РФЯ – ретрофациальное ядро;

СН – седалищный нерв;

СРД – система регуляции дыхания;

ФМА – фокус максимальной активности;

ФО – фокальный ответ;

ЭН – экспираторный нейрон;

ЯМЗ – ядра медиальной зоны;

ЯСТ – ядро солитарного тракта.

Формат 6084/16. Объем 0,97 уч.-изд.л. Тираж 60 экз. Заказ №313. Отпечатано на ризограф е в полиграфическом отделе СурГУ, 628400, г. Сургут, ул. Лермонтова, 5.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.