Информация

Какие ионные каналы кардиостимуляторов могут работать на очень низких частотах при экстрасистолии?

Какие ионные каналы кардиостимуляторов могут работать на очень низких частотах при экстрасистолии?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

На частоте 0-3 Гц. Как компьютерные процессоры, которые могут работать на низких частотах и ​​контролировать пониженное и повышенное напряжение.

Нормальные наиболее значимые каналы - это Ca2 + и K +, которые меняются. Однако я не уверен, что они могут работать с такими низкими частотами. Должны быть какие-то другие каналы, которые вызывают экстрасистолию.

Какие ионные каналы кардиостимуляторов могут работать при частоте 2–3 Гц, вызывая экстрасистолию?


Думаю, нет. Это настолько специфический частотный диапазон, что возможные источники

  • вегетативная нервная система и
  • какая-то рефлекторная дуга.

Кроме того, частота логически низкая при автономном запуске. Я предполагаю, что симпатический нерв запускает экстрасистолию. Я думаю, что он должен пройти через некую рефлекторную дугу, чтобы быть таким конкретным.


Функция ионного канала в действии Создание потенциала: текущая перспектива

Более 50 лет назад Ходжкин и Хаксли заложили основы современного понимания ионных каналов. В последующие годы был достигнут впечатляющий прогресс, который привел к раскрытию деталей структуры калиевых каналов. Тем не менее, даже сегодня мы не можем хорошо разделить токи, зарегистрированные в центральных нейронах млекопитающих. Многие современные представления о функции натриевого и калиевого токов основаны на экспериментах, проведенных на клетках не млекопитающих. Недавнее признание тока выпрямителя с быстрой задержкой указывает на необходимость переоценки биофизической роли натриевых и калиевых токов. В этом обзоре будут рассмотрены высококачественные данные фиксации напряжения, полученные из сомы центральных нейронов млекопитающих с учетом наших текущих знаний о белках, образующих ионные каналы. Здесь обсуждаются быстрые натриевые токи и три типа выходящих калиевых токов: запаздывающий выпрямитель, подпороговые токи А-типа и калиевые токи D-типа. Приведена обновленная текущая классификация с биофизической ролью каждого текущего подтипа. Этот обзор показывает, что детали кинетики как натриевого, так и выходящего калиевого токов значительно отличаются от классических описаний, и эти различия могут иметь функциональное значение.

Это предварительный просмотр содержимого подписки, доступ через ваше учреждение.


Абстрактный

Электрокардиостимулятор вызывает перистальтические и сегментарные сокращения желудочно-кишечного тракта. Интерстициальные клетки Кахаля (ICC) ответственны за спонтанную активность водителя ритма. ICC остаются ритмичными в культуре и генерируют независимые от напряжения внутренние токи за счет неселективной катионной проводимости. Высвобождение Ca 2+ из эндоплазматического ретикулума и поглощение митохондриями инициирует токи кардиостимулятора. Этот новый механизм составляет основу электрической ритмики в мышцах желудочно-кишечного тракта.

Ритмоневромышечный аппарат желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) более сложен, чем синцитий гладкомышечных клеток, иннервируемых мотонейронами. В течение многих лет морфологические исследования мышечной оболочки отмечали наличие дополнительных специализированных клеток, которые обычно называют интерстициальными клетками Кахаля (ICC). ICC часто обнаруживали в тесной связи с нервами, и во многих случаях они описывались как «вставленные» между нервными окончаниями и гладкомышечными клетками (2). Также было обнаружено, что ICC образуют соединения щелевых соединений друг с другом и с соседними гладкомышечными клетками. Таким образом, электрический синцитий мышечной оболочки желудочно-кишечного тракта состоит по крайней мере из двух типов клеток. Морфология также предполагает, что иннервация гладкой мускулатуры может быть непрямой и в основном происходить через синапсоподобные структуры между нервами и ICC. Эти исследования были интересными и провокационными, но предположить о функции МКК можно было только на основании морфологического анализа.

Интенсивная работа на животных моделях (в основном на мышах, морских свинках и собаках) в течение последнего десятилетия предоставила физиологические доказательства того, что ICC обеспечивает активность кардиостимулятора, типичную для фазовых GI-мышц желудка, тонкой кишки и толстой кишки (т. Е. Медленные электрические волны cf Ссылка 9). ИКК кардиостимулятора обычно находятся в области миантериального сплетения в пространстве между круговым и продольным слоями мышц. Мы называем клетки в кишечной области кишечника IC-MY. ICC вдоль подслизистой поверхности кругового мышечного слоя в толстой кишке (IC-SM) также может генерировать активность кардиостимулятора, особенно у крупных животных, таких как собака. IC-MY и IC-SM образуют разветвленные сети в регионах с кардиостимуляторами. Эти клетки также распространяются в большую часть мышечных слоев в перегородках, которые разделяют пучки гладкомышечных клеток. Таким образом, активность кардиостимулятора не обязательно ограничивается областями кардиостимулятора в кишечнике и подслизистой оболочке, но эти кардиостимуляторы преобладают в неповрежденных мышцах. Тонкие процессы ICC кардиостимулятора соединяются через щелевые соединения, а электрические соединения также выполняются с соседними гладкомышечными клетками. Таким образом, электрические события, происходящие в ICC, способны вести к гладкомышечным клеткам. Одновременные записи электрической активности от IC-MY и ближайших гладкомышечных клеток продемонстрировали, что электрическая активность сначала возникает в IC-MY, а затем инициирует электрические ответы в гладкомышечных клетках (3). Связи между ICC необходимы для регенеративного распространения медленных волн, а расширение сетей ICC в перегородки между мышечными пучками может обеспечить пути распространения для передачи медленных волн через мышечную оболочку (возможно, аналогично волокнам Пуркинье в сердце). Сети IC-MY и некоторые ультраструктурные особенности IC-MY показаны на рис.1.

РИСУНОК 1. Морфологические особенности интерстициальных клеток водителя ритма Кахаля (ICC) и ICC, участвующих в нейротрансмиссии. А: сеть МИК кишечника (IC-MY) в антральном отделе желудка мышей, иммуноокрашенных антителами против Kit. Множественные отростки исходят от тел клеток (стрелки). B: электронная микрофотография (ЭМ) с низким увеличением, показывающая положение IC-MY в области миэнтериального сплетения. Большой нервный ствол (мг), вероятно, представляет собой межганглионарную соединительную ткань мышечно-кишечного сплетения. CM, круговая стрелка мышечного слоя, ICC идет рядом с CM. Большое количество митохондриальных профилей заполняет отображаемую часть IC-MY. C: ЭМ большей мощности части IC-MY в B. Обратите внимание на большое количество митохондриальных (m) профилей и очень тесные ассоциации между митохондриями и плазматической мембраной. Обратите внимание на саркоплазматический ретикулум (наконечники стрелок SR) и частые тесные контакты между SR и митохондриями. D: кардиостимулятор ICC в культуре дважды мечен антителами Kit (красный) и MitoTracker green FM (зеленый). Пиксели с обоими метками отображаются желтым цветом. Митохондрии широко распространены по телам клеток (стрелки) и отросткам (наконечники стрелок) кардиостимулятора ICC. E: Внутримышечный ICC (IC-IM) дна желудка мыши, дважды меченный антителами к Kit (зеленые стрелки) и везикулярному переносчику ацетилхолина (красные стрелки). Обратите внимание на тесную связь между холинергическими двигательными нейронами и IC-IM. Один нейронный процесс иннервирует несколько IC-IM (*). F: монтаж ЭМ IC-IM и его связь с нервным окончанием, содержащим синтазу оксида азота (NOS *). Обратите внимание на очень тесный синапсовый контакт между нейронами NOS и IC-IM (стрелка). Также показан щелевой стык между IC-IM и соседней гладкомышечной клеткой (стрелка). грамм: сверхмощное ЭМ детализирующее соединение щелевого перехода между IC-IM в F и гладкомышечная клетка. ЧАС: увеличенное изображение синаптической структуры между IC-IM и терминалом двигательного нерва, содержащим NOS (стрелка), показано на F. I: аналогичная синаптическая связь (стрелка) между IC-IM и мотонейроном, содержащим иммунореактивность, подобную везикулярному переносчику ацетилхолина (*). F — I воспроизводятся из работы. 14.

Другие типы МКК также можно найти в мышцах желудочно-кишечного тракта. ICC перемешаны с волокнами циркулярного и продольного мышечных слоев пищевода, желудка, толстой кишки и сфинктеров. Мы назвали эти внутримышечные ICC (IC-IM). IC-IM широко и тесно связаны с нервными волокнами кишечной нервной системы (1) и образуют очень тесные (<20 нм) синапсоподобные связи с варикозными нервными окончаниями возбуждающих и тормозных мотонейронов. Клетки со схожими характеристиками, называемые IC-DMP, вероятно, являются специализированным типом IC-IM и обнаруживаются в области глубокого мышечного сплетения в тонкой кишке. IC-IM и ассоциации с кишечными нейронами показаны на рис. 1, E – I.

IC-IM и IC-DMP функционально иннервируются и, по-видимому, опосредуют значительную часть моторной активности кишечной нервной системы. У мутантных мышей, лишенных IC-IM, полевая стимуляция внутренних нейронов желудка приводила к значительному снижению постсинаптических ответов на холинергическую и нитрергическую стимуляцию нервов (1, 14). Хотя роль ICC в нейротрансмиссии чрезвычайно важна для моторики желудочно-кишечного тракта, этот краткий обзор будет посвящен новым открытиям о том, как ICC генерирует электрическую ритмичность. IC-IM и IC-DMP могут иметь или не обладать способностью генерировать токи, подобные кардиостимулятору, но эти клетки играют чрезвычайно важную роль в регулировании реакции гладких мышц на активность кардиостимулятора.


Абстрактный : Взаимодействие между мембранным осциллятором, генерируемым зависимыми от напряжения ионными каналами, и осциллятором внутриклеточного кальциевого сигнала присутствовало в самых ранних моделях (1984–1985), использующих представления саркоплазматического ретикулума. Колебательное высвобождение кальция является неотъемлемой частью процесса высвобождения кальция, вызванного кальцием. Эти исторические результаты полностью подтверждают синтез, предложенный в статьях этой серии обзоров. Механизмы осцилляторов в первую очередь не конкурируют друг с другом, они увлекают друг друга. Однако есть некоторая асимметрия: мембранный осциллятор может работать бесконечно в отсутствие кальциевого осциллятора. Обратное кажется верным только при патологических состояниях. Исследования на уровне тканей и развития сердца также дают ценную информацию об интегративном действии кардиостимулятора.

Самые ранние модели сердечного ритма, начиная с модели Нобла, 1 ограничивались взаимодействиями между ионными каналами поверхностных мембран. Первой моделью сердечной клетки, включающей внутриклеточную сигнальную систему кальция, участвующую в взаимодействии возбуждения и сокращения, была модель ДиФранческо и Ноубл. 2 Эта модель была разработана для овечьих волокон Пуркинье, и она была первой, кто предсказал большую роль тока обмена натрия / кальция во время потенциала действия. Фактически, он определил более медленные компоненты входящего тока, которые ранее приписывались току кальциевых каналов, как относящиеся к обменнику. Активность кардиостимулятора в этой модели почти полностью объяснялась медленным началом неспецифического катионного тока, т.е.е, активируется гиперполяризацией. В этом случае не было предсказано, что обменный ток будет играть какую-либо роль в ритме кардиостимулятора.

Однако модель волокна Пуркинье ДиФранческо-Нобла была почти сразу же разработана для создания первой математической модели, воспроизводящей формы волны напряжения, подобные тем, которые наблюдаются в клетках синоатриального узла (SAN) кролика. 3 Позднее он был также разработан для создания первых моделей предсердных клеток кролика. 4,5 Что касается механизмов передачи сигналов внутриклеточного кальция, модели 1980-х годов были основаны на работе Фабиато по индуцированному кальцием высвобождению кальция. 6

Экспериментальной основой модели SAN была работа Брауна и др. [7,8], которая показала наличие очень медленных компонентов входящего тока, подобных тем, которые предсказывались для тока обмена натрия / кальция во время потенциала действия. Фактически, моделирование дало уверенность в том, что эти экспериментальные записи не были артефактами фиксации напряжения.

Один из участников этой экспериментальной работы, Джунко Кимура, позже сотрудничал с Акинори Нома, чтобы измерить зависимость тока обмена натрия / кальция от напряжения и концентрации ионов в строго контролируемых условиях. 9,10 Результаты были замечательно согласуются с уравнениями, используемыми в моделях. Все последующие разработки моделей передачи сигналов кальция и обмена натрия / кальция в сердце можно рассматривать как производные от моделей 1980-х годов.

Среди экспериментальных результатов на кроличьем SAN было два важных вывода, которые относятся к существующим противоречиям. Во-первых, при исследовании внутренних токов во время деполяризации с фиксацией напряжения часто наблюдались 2 четких компонента. Основываясь на работе по моделированию, первое из них было связано с активацией кальциевого тока L-типа (называемого яси в ранних работах), тогда как второй, гораздо более медленный, компонент был приписан активации обмена натрия / кальция во время высвобождения кальция после начала потенциала действия.

Компьютерная модель правильно воспроизвела эти 2 компонента (см. Рисунок 9 в книге Брауна и др. 8). Эти оригинальные вычисления были выполнены с использованием OXSOFT HEART. Мы повторили вычисления для этой статьи, используя общедоступное программное обеспечение COR (www.cor.physiol.ox.ac.uk) и версию модели в кодировке CellML, загруженную из репозитория моделей CellML (www.cellml.org). Результаты показаны на рисунке 1. Они очень похожи на исходный рисунок, но расширяют его, показывая отдельные вклады яCaL а также яNaCa. Более поздняя экспериментальная работа 11 полностью подтвердила предсказания моделей относительно тока обмена натрия / кальция во время потенциала действия.

Рисунок 1. Обменные токи натрия / кальция в модели ДиФранческо-Нобля (1985). 2 Верх (А), Экспериментальные результаты, полученные Кимурой и др. В 1987 г. с использованием клеток желудочков морской свинки. 10 Обменный ток во внутреннем режиме (соответствующий притоку натрия и оттоку кальция) как функция мембранного потенциала при различных концентрациях внеклеточных ионов натрия. Верх (B), Соответствующие кривые, рассчитанные на основе уравнений, используемых для тока обмена натрия / кальция в модели (обратите внимание, что эти результаты были получены раньше экспериментальных). Нижний, Вариации ионных токов (яK, яCa, f [Теперь яCaL], яж, а также яNaCa) при вычислении потенциалов действия и кардиостимуляторов. Обратите внимание на существенный ток обмена внутрь, предсказанный во время плато потенциала действия. Это вычисление было выполнено для этой статьи с использованием COR и точно такое же, как и опубликованное в 1985 году.

Установив эффективность этих моделей в том, что касается потенциала действия, мы теперь переходим к деполяризации кардиостимулятора. Это критический вопрос. Во время деполяризации с фиксацией напряжения обменный ток натрия / кальция, отражающий динамику внутриклеточного переходного процесса кальция, неизменно следует за началом и инактивацией тока кальциевого канала. Напротив, на этот раз отношения часто менялись во время деполяризации кардиостимулятора. На рисунке 2 показан экспериментальный протокол, использованный для выявления этого в работе 1984 года. Естественная деполяризация кардиостимулятора прерывалась в разное время путем ограничения напряжения до уровня, достигнутого во время начала фиксации. Если это время было достаточно поздно (примерно во время последней трети деполяризации кардиостимулятора), регистрировался медленный входящий ток, ход которого во времени напоминал медленный компонент, записанный во время стандартной деполяризации с фиксацией напряжения. Однако не было видимой предшествующей активации кальциевого тока. Это было интерпретировано как указание на возможность того, что высвобождение кальция во время активности водителя ритма синусового узла может предшествовать активации кальциевого тока, как наблюдали Lakatta et al. 12 На рисунке 2 показаны новые вычисления этого явления с использованием COR и загруженного файла CellML для модели SAN 1984 года.

Фигура 2. Высвобождение кальция перед активацией ICaL. Верхний левый, Одна из экспериментальных записей, сделанных на синоатриальном узле кролика Брауном и др. (Рисунок 9 в статье, 8 кривых при -44 мВ). Мембранный потенциал мог изменяться спонтанно во время потенциала действия и в течение большей части последующей деполяризации пейсмекера. Ближе к концу этой деполяризации, но явно перед повышением потенциала действия, мембранный потенциал был ограничен на достигнутом уровне. Был зарегистрирован медленный переходный внутренний ток, начало которого намного медленнее, чем у кальциевого тока L-типа. Для достижения пика требуется ≈100 мс. Нижняя леваяПротокол напряжения, используемый для повторения моделирования этих результатов в 1984 году с использованием модели SAN, разработанной на основе модели ДиФранческо-Нобла. Вертикальная шкала в милливольтах. Горизонтальная шкала в секундах. В правом верхнем углу, Вычисленные чистые ионные токи, соответствующие трем уровням зажимного потенциала в нижний левый протокол. Зажатие в середине деполяризации кардиостимулятора просто создает плавное развитие чистого входящего тока, соответствующего затуханию яK и наступление яж. Средняя кривая (прерывистая) генерирует медленный переходный внутренний ток, аналогичный тому, который показан на экспериментальной кривой. (верхний левый). В пунктирная кривая генерирует двойной пик, когда начинает активироваться кальциевый ток L-типа. Вертикальный масштаб в нА горизонтальной шкалы в секундах. Внизу справа, Расчетные изменения тока обмена натрия / кальция во время трех протоколов напряжения.

Таким образом, суть гипотезы Лакатты присутствовала в самых ранних моделях передачи сигналов кальция в сердечных клетках.

Почему Браун и др. Не связали деполяризацию кардиостимулятора с этим механизмом? Основная причина заключалась в том, что, хотя в экспериментах часто регистрировались такие медленные входящие ионные токи, они почти всегда гасли после 1-2 колебаний. Таким образом, обслуживание кальциевого генератора сигналов не зависело от напряжения-зависимого генератора ионного тока.

Таблица 2. Нестандартные сокращения и акронимы

Как взаимодействуют разные осцилляторы?

Чтобы исследовать вклад различных ионных токов, мы сравнили результаты моделирования 6 математических моделей ячеек SAN, доступных в репозитории CellML: Demir et al, 12a Dokos et al, 12b Kurata et al, 12c Maltsev and Lakatta, 12d Noble и Noble, 12e и Zhang et al. 12f Для ясности рисунков мы показываем на рисунках только результаты последних 4 моделей, но включаем результаты всех моделей в текст.

На рисунке 3 показан мембранный потенциал, внутриклеточная концентрация кальция и входящие токи, общие для всех моделей: ток Ca 2+ L-типа (яCaL), Обменник Na + / Ca 2+ (яNaCa), смешное течение (яж) и фонового натриевого тока (яbNa).

Рисунок 3. Обзор моделей, колебаний и основных токов. Обратите внимание, что яж(сплошная линия на нижних графиках) всегда наименьший из входящих токов (яCaL, яNaCa, яbNa, а также яж).

В яCaL показывает наибольшую амплитуду токов во всех моделях, а максимальную яNaCa ток больше, чем яж а также яbNa, за исключением модели Zhang, которая имеет постоянную внутриклеточную концентрацию кальция для упрощения модели. яж во всех моделях меньше, чем яbNa.

Когда мы теперь блокируем различные токи, по одному (см. Рисунок 4), что происходит с колебаниями мембранного потенциала (и кальция) в моделях ячеек SAN? Все модели (Демир, Жанг, Мальцев, Докос, Нобл, Курата) сходятся во мнении о важности яCaL: без активации этого кальциевого тока колебания SAN не возникают. Модели согласуются с экспериментальным наблюдением, что без поглощения или высвобождения кальция из саркоплазматического ретикулума (SR) колебания не прекращаются (а увеличение фонового натриевого тока на 2% приводит к отсутствию пропущенных биений в модели Мальцева). Кроме того, полный блок яж не останавливает колебания ни в одной из моделей.

Рисунок 4. Напряжение отслеживается при полной блокировке одного или нескольких модельных токов при t = 2 секунды. Строки обозначают блок яCaL а также яКот, из яNaCa, фоновых токов (см. ниже), яж, и из явверх. Отсутствующие биения в модели Мальцева на блоке SERCA исчезают при яbNa увеличивается на 2%. «Фоновые токи» заблокированы в соответствующих моделях: Мальцева (яbCa а также яbNa), Курата (яbNa а также яулNa), Чжан (яbCa а также яbNa), Докос (яbNa а также яNa).

Итак, только яCaL необходимо для колебаний? Что на самом деле вызывает колебания в моделях? Во всех моделях существует ряд фоновых или устойчивых внутренних токов (яbNa, яbCa, яул), и установка их на ноль устраняет или уменьшает колебания в 4 моделях (Курата, Мальцев, Нобл, Демир), означает ли это, что фоновые токи могут быть более важными, чем яж и внутриклеточный цикл Ca 2+? Ясно, что здесь мы имеем дело с многофакторной системой, в которой даже ионные токи, не проявляющие внутренних динамических свойств (что является определением «фонового» тока), или токи, которые еще предстоит полностью охарактеризовать (например, яул) играют важную количественную роль. яул был впервые охарактеризован Guo et al (1995) как устойчивый входящий ток Na +, который активен во время фазы деполяризации, но из-за недоступности конкретного блокатора было невозможно исследовать важность этого тока для целых клеток SAN. .

Удаление яNaCa также устраняет колебания (во всех моделях, кроме модели Чжана, которая имеет фиксированные концентрации ионов). яNaCa большую часть времени это внутренний ток, вытесняющий Ca 2+ из ячейки (см. рисунок 4). При дополнительной установке постоянной концентрации SR Ca 2+ блок яNaCa только изменяет частоту, но не устраняет колебания полностью. Следовательно, это результирующая перегрузка Ca 2+ с полной яNaCa блок, приводящий к прекращению колебаний. Поскольку в ячейках SAN существуют также другие насосы и обменники для вытеснения Ca 2+ из ячейки (во избежание перегрузки Ca 2+), которых нет в математических моделях, неясно, будет ли полный блок яNaCa устранит колебания в реальных ячейках.

Анализ чувствительности периода SAN по отношению к блокировке ионных токов и насосов проводился в установившемся состоянии модели (300 секунд после изменения). Таблица показывает, что модели последовательно показывают увеличение периода от 0,7 до 1,87%, от 0,77 до 4,82%, от 0,14 до 0,83% и от 0,83 до 1,34% с блоком 10%. яКот, яbNa, Яж, а также яул, соответственно. Токи и насосы, связанные с внутриклеточной кальциевой системой, показывают довольно разные результаты для разных моделей (блок яCaL, яNaCa, а также явверх привел к уменьшению периода у Демира и увеличению у Мальцева). Мы предполагаем, что это отсутствие согласованности связано с различиями в обработке кальция в моделях.

Таблица 1. Анализ чувствительности периода SAN

В целом наибольшая чувствительность наблюдается для яbNa/яул и второе приходит яКот (игнорируя несовместимые значения для яCaL). Модель Мальцева представляет собой исключение: явверх вызывая наибольшее изменение периода (за которым следует яbNa а также яКот).

Бифуркационный анализ может предоставить дополнительную информацию о динамическом поведении моделей, но выходит за рамки данной статьи. Также обратите внимание, что все подробные результаты следует интерпретировать с осторожностью, потому что модели не были настроены и построены для такого рода исследований, т. Е. Анализ может выходить за пределы прогнозируемого диапазона моделей.

Модели предполагают 3 важные особенности согласованного действия, приводящего к колебаниям в ячейках SAN и поддерживающих их: фаза медленной деполяризации через входящие токи (яж, яул, [яbNa]), активация входящих кальциевых токов (яCaL, яКот), экструзия кальция (яNaCa, яpCa?). Важность высвобождения SR может заключаться в стабилизации колебаний по частотам, как указано Мальцевым и Лакатта, 12d, но в своей статье они также показывают, что высвобождение SR на самом деле не вызывает колебания (см. Рис. 5C в их статье).

Выводы из исследований тканей и развития сердца

Исследования, которые мы прокомментировали до сих пор, сосредоточены на уровне ионных каналов и интеграции их активности на уровне отдельных клеток. Другие статьи в этом вопросе вносят ценный вклад в дискуссии на уровне тканей, особенно в отношении использования визуализации с помощью индикаторов, чувствительных к напряжению или кальцию 13, и выводов, полученных в результате изучения развития тканей кардиостимулятора. 14

Эти исследования показывают, что интегративная физиология активности водителя ритма не заканчивается анализом клеточной активности. Фактически, со времени первых работ по электрофизиологическому картированию стало очевидно, что синусовый узел действует как более чем несколько тысяч синхронно бьющихся клеток. В зависимости от точных физиологических условий очевидное происхождение активности водителя ритма может переходить из одной области узла в другую. 15–17 Мы говорим о «кажущемся происхождении», потому что было бы чрезмерным упрощением предполагать, что область, ведущая к деполяризации, однозначно определяет то, что происходит (см. Также в другом месте 18). Электрический ток протекает между любыми двумя соединенными ячейками, имеющими разные потенциалы, и этот ток должен влиять на ведущие ячейки (замедляя их) так же, как они влияют на последующие ячейки (ускоряя их). Самые ранние вычисления межклеточного взаимодействия в синусовом узле с использованием параллельных компьютеров показали, что даже очень низкая связность (всего несколько каналов коннексина между каждой клеткой) может синхронизировать клетки с различными по своей природе ритмами. 19–21 Эти расчеты также показали, что клетки с внутренне быстрым ритмом, расположенные на периферии узла и, следовательно, «ведущие» деполяризацию в изолированном узле, становятся подчиненными клетками, когда узел соединяется с предсердием. . Бойетт и его коллеги экспериментально и вычислительно 22 показали, что изоляция синусового узла изменяет направление распространения, при этом ведущие клетки смещаются от центра к периферии, а более поздняя работа Бойетта и его коллег дополнительно подчеркнула, как архитектура узла влияет на его распространение. функция. 23 Анатомия и физиология обязательно взаимодействуют на тканевом уровне. Ценный набор идей из дискуссии между Ефимовым и Федеровым против Юнга и Линь в Циркуляционные исследования 13 заключается в том, что импульс имеет многоцентровое происхождение и что отдельные клетки и неповрежденный узел по-разному реагируют на лекарства и генетические изменения.

Может ли работа на тканевом уровне пролить свет на относительную роль мембранных и генерируемых кальцием колебаний? Это центральная тема дебатов между Ефимовым и Федеровым против Юнга и Линя. В принципе, использование чувствительных к напряжению маркеров для поиска нескольких сигналов может внести важный вклад. И действительно, чувствительные к напряжению красители действительно дают результаты, которые отличаются от результатов, полученных с помощью микроэлектродных записей. Ефимов и Федеров связывают это с тем, что красители записываются из протяженной области, которая может включать клетки и ткани разных типов, и поэтому обязательно дают смешанные результаты. В противоположность этому, Joung и Lin указывают на тот факт, что конфокальная визуализация кальция иногда может показать изменения кальция, ведущие к изменениям напряжения в конце деполяризации кардиостимулятора, особенно в присутствии изопротеренола. Вычленить такой сложный набор взаимосвязей будет сложно. Мы согласны с замечанием о том, что будущая работа «потребует тесного сотрудничества между разработчиками математического моделирования и экспериментаторами для анализа роли отдельных компонентов» 13, но добавим, что «анализ» уже искажает анализ. В нелинейных интерактивных системах приписывание относительных ролей различным компонентам может ввести в заблуждение. Важна именно «интегративная» функция. Как также отмечалось в этом исследовании, различные механизмы работают синергетически. Из-за нелинейности это обязательно означает, что определение количественного вклада отдельных компонентов зависит от физиологического и патологического контекста. Этот контекст включает тот факт, что поток информации между геномом и фенотипом не является односторонним. Фенотип не является статическим продуктом своих генов (см. Другие статьи 24,25). Существует обратная связь, направленная вниз от фенотипа для контроля экспрессии генов. Хорошие примеры доступны в этой серии обзоров, включая, в частности, подавление двух важных токов кардиостимуляторов: яж а также яKs, при предсердных тахиаритмиях. Следовательно, активность в предсердии может реконструировать профиль экспрессии генов в синусовом узле.

Ремоделирование экспрессии генов, естественно, заставляет нас рассмотреть другой важный вклад в этот специализированный выпуск журнала, потому что, как показывают Кристоффельс и др., Развитие сердца зависит от подавления экспрессии генов по мере того, как эмбрион развивается во взрослую особь. Все сердечные миоциты в раннем эмбрионе демонстрируют ритм кардиостимулятора. Переход к взрослым формам происходит за счет подавления паттернов экспрессии генов, которые развиваются, чтобы позволить взрослым работающим клеткам миокарда дифференцироваться. Как следствие, клетки водителя ритма взрослого человека напоминают клетки раннего эмбриона. Таким образом, идентификация задействованных репрессоров транскрипции является важной целью. Как показывают Кристоффельс и др., Это быстро развивающаяся область, и она дает надежду на то, что в конечном итоге мы узнаем молекулярную основу эмбрионального развития сердца. Эти идеи также будут важны для понимания функций взрослых, потому что происходит непрерывный оборот экспрессии генов. Ponard et al.18 недавно показали, что вариации уровней экспрессии во время оборота ионных каналов играют роль в вариабельности сердечного ритма с использованием комбинации культур миоцитов и компьютерного моделирования.

Выводы

Экспериментальные данные и работы по моделированию in silico показывают сложность многофакторной системы возбуждения SAN. Вклад яж и его важность в качестве фармацевтической мишени была доказана успешной разработкой ивабрадина и более подробно описывается в обзорной статье DiFrancesco 26 в этой серии обзоров. Похоже, что в фазу деполяризации вовлечены и другие токи (яул, механочувствительные токи 27 и др.), относительные вклады которых еще предстоит определить.

Кажется почти очевидным, что быстрый ход вверх в конце фазы деполяризации также оказывает большое влияние на частоту деполяризации за счет регулировки порога активации. Доказательства, представленные Lakatta et al. 12 в этой серии обзоров, также подчеркивают влияние высвобождения SR Ca 2+ на формирование восходящего удара (помимо яКот а также яCaL), в крайнем случае демонстрируя сходство с отложенной постдеполяризацией.

Уже самые ранние моделирование и экспериментальные работы показали (в соответствии с текущими выводами), что ни яж ни спонтанное высвобождение Ca 2+ из SR сам по себе не является или не может управлять кардиостимуляционной активностью, всегда необходимы согласованные действия и взаимодействие между различными ионными каналами. Кроме того, регулирование частоты сердечных сокращений с помощью цАМФ находится под влиянием и влияет на несколько ионных каналов, насосов и обменников, тем самым создавая надежную и стабильную, но все же гибкую систему, которая поддерживает миллиарды сердечных сокращений в нормальной жизни.

Дальнейшая работа, скорее всего, откроет еще больше механизмов, влияющих на частоту сердечных сокращений, которые могут быть даже более актуальными целями при определенных заболеваниях и патологиях, чем известные в настоящее время пути.

Оригинал получен 12 февраля 2010 г. Исправление получено 27 апреля 2010 г. Принято 28 апреля 2010 г.

Источники финансирования

Работа в лаборатории авторов финансируется Европейским Союзом (Framework 6, BioSim и Framework 7, VPH-PreDiCT) и British Heart Foundation.


ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Одноканальная кинетика каналов ГИРК1 / 5 и ГИРК1 / 4

Инъекция РНК GIRK1 вызывает появление функциональных каналов GIRK в Ксенопус ооциты (даскаль и другие. 1993 Кубо и другие. 1993), из-за присутствия эндогенного белка GIRK5, который образует гетеромеры с GIRK1 (Hedin и другие. 1996). Каналы GIRK1 / 5 представляют собой удобную модель для исследования, поскольку их низкая плотность в мембране ооцитов, скорее всего, является результатом ограниченной доступности GIRK5, что позволяет выбирать записи с одним каналом. Поэтому мы начали это исследование с кинетического анализа GIRK1 / 5. В ооциты вводили 500–1000 пг РНК GIRK1, что всегда давало максимально достижимую экспрессию тока GIRK1 / 5 в записях целых клеток (Vorobiov и другие. Данные за 1998 год не показаны). Активность GIRK измеряли в вывернутых наизнанку пластырях с ~ 150 мМ KCl с обеих сторон мембраны и с 6 мМ NaCl, 4 мМ MgCl.2 и 2 мМ АТФ в ванне. Эти условия гарантируют отсутствие «разрушения» мембранного фосфатидилинозитолбисфосфата (PIP2), что необходимо для активности канала (Sui и другие. 1998 Хуанг и другие. 1998). Следует отметить, что записи в прикрепленных к клеткам пластырях с ACh в пипетке (данные не показаны) выявили две особенности, которые подрывают значимый одноканальный анализ. Во-первых, даже если пластырь оказался одноканальным, дальнейшее иссечение в растворе ванны, содержащем GTPγS или Gβγ увеличили вероятность открытия канала (по) и обычно выявляли наличие более одного канала. Во-вторых, при высоких концентрациях АХ (10 мкМ) по часто было ниже, а среднее время закрытия больше, чем при низких концентрациях ACh (10–100 нМ), что свидетельствует об участии вызванного агонистом процесса десенсибилизации, который хорошо описан как в предсердных клетках, так и в ооцитах (Bunemann и другие. 1996 Воробьев и другие. 1998). Поэтому мы решили проанализировать стробирование канала в вырезанных участках с использованием очищенного Gβγ, что не вызывало временной десенсибилизации (см. ниже рис.1 и 2) и давало более высокую по, обеспечивая настоящую одноканальную запись (см. Обсуждение).

Анализ кинетики канала GIRK1 / 4, активированного 20 нМ Gβγ в репрезентативном патче

А, запись активности канала после активации 20 нМ Gβγ. граммβγ наносился примерно за 1 мин до начала верхнего следа. Конец верхней кривой соответствует моменту окончания эксперимента. Средние и нижние кривые показывают сегменты записи в увеличенном масштабе времени. B, распределение времени открытия в п.о.ф. форма. Всего было проанализировано & gt 5500 событий. Для одноэкспоненциальной подгонки τ = 2,58 мс для двухэкспоненциальной подгонки τo1= 0,69 мс, аo1= 0,451 τo2= 4,14 мс, аo2= 0.548. C, закрытое распределение времени. Всего было проанализировано & gt 5500 событий. Закрытая гистограмма времени с логарифмическими временными интервалами была построена с использованием параметров п.о.ф. подогнать (см. вставку), как показано на рис.C. На вставке показан график плотности вероятности и четырех- и пятиэкспоненциальные аппроксимации п.о.р. форма. Для четырехэкспоненциальной аппроксимации τc1= 0,63 мс, аc1= 0,417 τc2= 8,56 мс, аc2= 0,302 τc3= 129,5 мс, аc3= 0,231 τc4= 1085 мс, аc4= 0,049 для пятиэкспоненциальной аппроксимации, τc1= 0,564 мс, аc1= 0,377 τc2= 4,58 мс, аc2= 0,235 τc3= 26,32 мс, аc3= 0,172 τc4= 190 мс, аc4= 0,183 τc5= 1352 мс, аc5= 0.033. D, вероятности открытия каналов GIRK1 / 5 и GIRK1 / 4, активированных 20 нМ Gβγ. E, вклад компонентов распределения времени открытия и закрытия в общее время открытия и закрытия. В D а также E, звездочками обозначены статистически значимые различия ( п & lt 0,05).

Как в прикрепленной к клетке конфигурации, так и после иссечения пластыря, без какого-либо агониста в пипетке, наблюдались очень низкие уровни базальной активности.На участках, позже проверенных как содержащие один канал, часто наблюдались от одного до четырех отверстий в минуту. Добавление 20 нМ очищенного рекомбинантного Gβ1γ2 через 0,2–2 мин последовала резкая активация канала (рис. 1).А ср. Шрайбмайер и другие. 1996), характеризуемый всплесками отверстий, разделенных периодами переменной продолжительности, в течение которых отверстия не обнаруживались (рис.Ab а также Ac). После полной активации Gβγ (судя на глаз) запись продолжалась без перерыва при -80 мВ в течение 6–11 мин. На патч обычно присутствовало от нуля до четырех каналов с электродами с сопротивлением 1–1,8 МОм (внутренний диаметр 3,5–2,5 мкм). Тринадцать из пятидесяти патчей, которые показали активацию Gβγ содержал единственный канал.

Для кинетического анализа мы выбрали девять записей, в которых не было перекрытия отверстий в течение всего времени записи. Отбор по этому критерию с высокой степенью достоверности гарантирует наличие в патче единственного канала (см. Обсуждение). Каждую из записей подвергали кинетическому анализу в среде Matlab с использованием процедуры, описанной в разделе "Методы". Пример такого анализа показан на рисунке 1. Распределение открытого времени, представленное в виде гистограммы функции плотности вероятности (p.d.f.) на рисунке 1.B, может быть хорошо подогнан к биэкспоненциальной функции с постоянными времени (τo1 и τo2) ∼0,8 и 5 мс (подробности см. в таблице 1 [ссылка]). Подбор одной экспоненты не дал удовлетворительного описания данных.

GIRK1 / 4
ГИРК1 / 5 (9 ячеек) ГИРК1 / 4 (4 ячейки) В режиме серийной съемки Низкий-пп Режим GIRK1 / 4 + Gαi1(4 ячейки)
Время работы
τo1 (РС) 0.81 ± 0.11 0.71 ± 0.01 1.24 0.50 0.57
тo1 (РС) 0.23 ± 0.04 0.38 ± 0.05 0.86 0.41 0.35
аo1 0.30 ± 0.04 0.52 ± 0.06 0.698 0.81 0.605
τo2 (РС) 5.00 ± 0.80 2.86 ± 0.52 4.07 2.63 3.59
тo2 (РС) 3.43 ± 0.52 1.40 ± 0.36* 1.23 0.50 1.42
аo2 0.70 ± 0.04 0.47 ± 0.06 0.302 0.19 0.395
Общий то (РС) 3.85 ± 0.55 1.98 ± 0.32 2.09 0.91 1.77
Закрытое время
τc1 (РС) 0.54 ± 0.04 0.62 ± 0.02 0.67 0.93 0.78
тc1 (РС) 0.27 ± 0.03 0.22 ± 0.02 0.30 0.22 0.34
аc1 0.503 ± 0.046 0.355 ± 0.029 0.444 0.239 0.438
τc2 (РС) 3.97 ± 0.55 4.9 ± 0.95 5.67
тc2 (РС) 0.64 ± 0.08 1.41 ± 0.38 2.36
аc2 0.171 ± 0.018 0.279 ± 0.051* 0.415
τc3 (РС) 35.7 ± 5.05 31.4 ± 3.7 46.6 23.3 14.4
тc3 (РС) 8.33 ± 2.04 6.73 ± 1.42 5.83 8.29 4.66
аc3 0.208 ± 0.030 0.209 ± 0.019 0.125 0.356 0.324
τc4 (РС) 236 ± 61.4 240.4 ± 31 238.5 314.1
тc4 (РС) 18.6 ± 2.5 31.3 ± 7.2 84.1 48.5
аc4 0.104 ± 0.014 0.128 ± 0.026 0.352 0.154
τc5 (РС) 1432 ± 215 2200 ± 403 760 2637 6703
тc5 (РС) 15.2 ± 2.2 54.6 ± 19.4* 11.87 138.7 561.3
аc5 0.013 ± 0.002 0.029 ± 0.012 0.016 0.053 0.084
Общий тc (РС) 43.4 ± 5.6 94.3 ± 25.2* 20.3 231.3 614.8
  • Данные в пакетном и низко-пп режимы были объединены из всех ячеек ( п= 4) перед анализом. * Статистически значимое отличие от GIRK1 / 5 ( п & lt 0,05).

Распределение закрытого времени было значительно более сложным. Это распределение представлено на рис.1.Ca в форме, в которой выполнялась фактическая процедура подгонки (с линейными временными интервалами переменной длины, см. Методы), и в более традиционной форме гистограммы с логарифмическими временными интервалами на рис.Cb. Экспоненциальные подгонки данных к функции плотности вероятности были выполнены с использованием алгоритма максимального правдоподобия с двумя, тремя, четырьмя или пятью показателями. Для описания этого распределения требовалось по крайней мере четыре экспоненциальных компонента, но пятиэкспоненциальное соответствие было заметно лучше в большинстве ячеек (рис.Cb). Характерные постоянные времени τc1 к τc5 составляли в среднем примерно 0,5, 4, 36, 236 и 1432 мс (Таблица 1 [ссылка]). (Несколько очень длинных замыканий продолжительностью> 10 с, например, на рис.Аа, были исключены из подгонки в нескольких камерах. Они могли представлять собой дополнительную совокупность замыканий, но были слишком редкими для надежной подгонки.)

Каналы GIRK1 / 4 изучали в ооцитах, инъецированных гораздо меньшими, равными количествами РНК GIRK1 и GIRK4 (25–100 пг ооцитов -1). Важно подчеркнуть, что при введении только РНК GIRK1 в этих концентрациях токи целых клеток были очень малы (Воробьев и другие. 1998), и мы обычно не могли обнаружить какую-либо активность канала GIRK с патч-электродами с сопротивлением 1–1,8 МОм. Напротив, когда GIRK4 коэкспрессировался, даже эти небольшие количества РНК вызывали токи всей клетки в несколько микроампер (не показаны). Несколько каналов обычно активировались 20 нМ Gβγ на небольших участках (пипетки с сопротивлением 1,5–2,5 МОм, внутренний диаметр 2,7–1,5 мкм) и одноканальные записи были получены только на четырех участках из> 70. Каждая из четырех одноканальных записей анализировалась отдельно.

Общий паттерн активности GIRK1 / 4 был аналогичен таковому GIRK1 / 5 (рис. 2).А). Распределение открытого времени можно удовлетворительно описать биэкспоненциальной функцией с постоянными времени 0,7 и 2,9 мс (рис. 2).B и Таблица 1 [ссылка]). Как и в GIRK1 / 5, для описания замкнутого распределения времени требовалось по крайней мере четыре показателя степени, но аппроксимация была существенно улучшена за счет использования пятиэкспоненциальной функции (рис.C). Значения замкнутых постоянных времени τc1 к τc5 были аналогичны ГИРК1 / 5. Доля общей площади под подобранной кривой (аk) второго компонента существенно отличался (Таблица 1 [ссылка]).

Самая разительная разница между GIRK1 / 4 и GIRK1 / 5 была в ∼3 раза ниже. по ГИРК1 / 4 (рис. 2D). Чтобы понять факторы, определяющие низкий по GIRK1 / 4, результаты были дополнительно обработаны, как описано в Методах (уравнения (4) - (8)). Чтобы оценить вклад в по из k-я совокупность событий (экспоненциальная составляющая) открытого или закрытого распределения времени, необходимо было вычислить среднее время открытия и закрытия каждой совокупности (то,k а также тc,k, соответственно). Это среднее время, а также общее среднее время открытия и закрытия всей записи (то а также тcсоответственно), были рассчитаны по результатам описанных выше экспоненциальных аппроксимаций. Вклад совокупности отверстий в общее среднее открытое время и, следовательно, в по дан кем-то то,k/то то же самое относится и к закрытому времени (уравнения (8а) и (8б)). С тk=аkτk (уравнение (4)), используя долю общей площади под подобранной кривой (аk) для оценки вклада данной экспоненциальной совокупности в по вводит в заблуждение, что редкость длительных событий компенсируется их большой продолжительностью. Также важно отметить, что в одном экспоненциальном распределении среднее время (т) равна кинетической постоянной времени (τ). В мультиэкспоненциальном распределении среднее время открытия или закрытия k-я экспоненциальная составляющая (совокупность событий) не соответствует τk на самом деле они могут отличаться на порядки (сравните, например, τc5 а также тc5 в таблице 1 [ссылка]).

фигура 2E суммирует вклад различных экспоненциальных компонентов в общее время открытия и закрытия. В распределении открытого времени GIRK1 / 5 и GIRK1 / 4 показали статистически значимые различия: совокупность событий с более длинными τоo2) составляли более 90% общего открытого времени в GIRK1 / 5 и менее 75% в GIRK1 / 4, соответственно, вклады генеральной совокупности с более короткими τоo1) показали обратную зависимость. В распределении закрытого времени примечательной особенностью обоих типов каналов был выдающийся вклад длительного закрытого времени. Самые длинные замыкания с τc около 1–2 с (τc5), которые составляли всего 1–3% от всех закрытых периодов по площади (Таблица 1 [ссылка]), составляли от 30% (GIRK1 / 5) до 55% (GIRK1 / 4) от общего времени закрытия (Рис. 2E). В GIRK1 / 4 эта совокупность закрытий составляла значительно большую часть общего времени закрытия, чем в GIRK1 / 5. Вторая по длине совокупность замыканий с τc ∼240 мс (τc4) составлял & lt 13% по площади, но ∼33–44% по времени. Короткие замыкания с τc 0,5–0,6 и 4–4,9 мс составляли менее 5%, хотя они были самыми многочисленными по площади.

Дальнейшее изучение таблицы 1 [ссылка] показывает, что общее среднее время открытия GIRK1 / 4 было в ~ 1,9 раза меньше, а общее среднее время закрытия было в ~ 2,2 раза больше ( п & lt 0,05), чем у GIRK1 / 5. Чем дольше тo2 GIRK1 / 5 является единственным фактором, лежащим в основе разницы в общем времени открытия, чем выше значение самого длительного времени закрытия, тc5, GIRK1 / 4 является основной причиной более длительного общего времени закрытия GIRK1 / 4. Различия в открытом и закрытом времени объясняют и примерно в равной степени способствуют наблюдаемой разнице в по значения двух каналов. Длинные застежки (тc4 а также тc5) составляют 89% от общего времени активности GIRK1 / 4 и объясняют низкое значение по.

Анализ частоты открытий ГИРК1 / 4

Рисунок 3А показывает частотную диаграмму 100-секундной части записи после активации Gβγ (из общего числа ∼460 с в этой ячейке такое же пятно, как на рис. 2). Подобно тому, что наблюдалось в клетках предсердий (Иванова-Николова и другие. 1998), эта диаграмма демонстрирует наличие сегментов 400 мс с большим количеством отверстий (высокая частота открывания), вероятно, отражая возникновение всплесков отверстий, перемежающихся сегментами с низкой частотой открывания. Аналогичная картина наблюдалась в течение всего времени записи в этом патче и в трех других протестированных патчах. Для повышения точности и разрешения дальнейшего анализа данные со всех четырех участков были объединены в одно распределение (общее время записи 27 мин). Доля «нулевых» сегментов (без отверстий) составила 0,48.

Гистограмма частот наилучшим образом соответствовала трем геометрическим фигурам с характеристическими частотами 0,6, 4 и 34,5 Гц (рис. 3).B) фитинг с четырьмя геометрическими фигурами не дал лучших результатов. Таким образом, как и в клетках предсердий (Иванова-Николова и другие. 1998), по крайней мере, три популяции сегментов по 400 мс с разными частотными характеристиками могут быть обнаружены после активации Gβγ.

Затем мы проанализировали распределение времени открытия в сегментах 400 мс. Рисунок 3C показывает представление этого распределения по всем точкам. Интересно, что сегменты с наименьшим жо (то есть те, которые показали одно или несколько открытий за 400 мс) показали широкий диапазон времени открытия вместо самого короткого то как и следовало ожидать, если бы они представляли активность канала с наименьшим числом связанных Gβγ и самый плохой дебют (Иванова-Николова и другие. 1998). Рисунок 3D показывает, что усредненная тОперационные системы значения в разных частотных классах были довольно похожи по всему диапазону частот. Важно отметить, что эти данные практически идентичны данным, полученным Ивановой-Николовой. и другие. (1998) после активации сердечной GIRK с помощью Gβ1γ5, что убедительно подтверждает актуальность изучения GIRK1 / 4 в ооцитах. Значение то составила 1,77 ± 0,10 мс (1920 сегментов), что очень близко к значению 1,86 ± 0,09 мс, полученному Ивановой-Николовой. и другие. (1998) с Gβ1γ5 (а также аналогично 1,98 ± 0,32 мс, рассчитанному на основе кинетического анализа, таблица 1 [ссылка]).

Медленное модальное стробирование ГИРК1 / 4

Визуально изучив наши записи, стало очевидно, что канал «циклически переключается» между периодами в несколько секунд с всплесками активности и даже с более длинными периодами, в которых преобладают одиночные открытия, длинные закрытия и редкие короткие всплески. Это проиллюстрировано на рис. 4, который показывает отрезок записи 320 с из того же патча, что и на рис. 2 и 3.А. Такое поведение является признаком модального стробирования, обнаруженного в зависимых от напряжения каналах Ca 2+ и Na + (Delcour & Tsien, 1993, Keynes, 1994).

GIRK1 / 4 активируется Gβγ "Циклы" между периодами низкого и высокого по

320-секундный сегмент записи активности GIRK1 / 4 после активации 20 нМ Gβγ. Перевернутые треугольники показывают границы между кластерами всплесков и низких частот.по режимах, как на рис.5А.

п о дневники с ячейками 0,4, 2 или 5 с (рис.А 2 с) поддерживает впечатление, что канал циклически переключается между длительными периодами «импульсного» режима открывания и «низким уровнем».по' Режим. Данные бина 2 с были выбраны для выбора периодов записи (кластеры или прогоны) с низким или высоким по, со средним по всей записи как отсечка по (были включены нулевые сегменты). В | Z | значения были рассчитаны, как описано Colquhoun & Sakmann (1985) для каждой записи, и находились в диапазоне 5,8–7,3. Такие значения | Z | предполагаем, что сегменты с похожими по вряд ли будут случайным образом распределены и, следовательно, сегменты с похожими по вероятно, сгруппируйтесь вместе. Хотя анализ серий является относительно грубым индикатором модального стробирования (Colquhoun & Sakmann, 1985), он дополнительно подтверждает предположение о модальном поведении GIRK1 / 4 при постоянной концентрации Gβγ в долгосрочном масштабе.

Для дальнейшего анализа кластеры сегментов с по выше уровня отсечки были обозначены как принадлежащие к пакетному режиму, а остальные были классифицированы как принадлежащие к низкоуровневому режиму.по для каждого кластера составлялись отдельные списки событий. Процесс выбора показан на рисунках 4 и 5.А, где границы всплеска / низко-по кластеры обозначены треугольниками. Некоторые периоды записи были опущены, потому что они были низкого качества или для простоты (например, относительно короткие серии или низкие частоты).по периоды, обычно менее 10 с, что делает анализ очень утомительным). Примером может служить отрезок от ∼310 до ∼365 с на записи рис.А (обозначено пунктирной линией между двумя треугольниками). Средняя продолжительность кластеров составила 19,8 ± 3,9 с ( п= 15) в пакетном режиме и 46,8 ± 7,6 с ( п= 16) в низкомпо режим. В целом, были обработаны данные из ~ 70% от общего времени записи, что содержало 77,3% всех отверстий. Данные из кластеров пакетного режима и из низкоуровневыхпо Кластеры режимов из всех четырех участков были объединены, образуя два набора данных, которые анализировались отдельно. Общий по в двух наборах данных было 0,102 в пакетном режиме и 0,0034 в низкомпо режим (рис.6C).

Кинетический анализ стробирования GIRK1 / 4 в пакетном и низкоуровневом режиме.по режимы

Перед анализом данные были объединены с четырех участков. А, распределения открытого времени (в форме п.о.ф.), соответствующие пакетному и низко-по режимы, показанные наложенными. Сплошными линиями показаны соответствующие двухэкспоненциальные аппроксимации. Параметры подгонки приведены в таблице 1 [ссылка]. B, замкнутые временные распределения (с логарифмическими временными интервалами), соответствующие пакетным и низко-по режимы, показанные наложенными. Только для целей презентации первые две ячейки были разделены на более мелкие, а количество событий в каждой ячейке было интерполировано. Кривые показывают результаты стандартной процедуры аппроксимации линейной п.о.с. гистограммы (как показано на рис.C и 2C) с четырьмя показателями. Параметры подгонки приведены в таблице 1 [ссылка]. C, открытые вероятности в двух режимах. D, вклад экспоненциальных составляющих распределений времени открытия и закрытия в общее время открытия и закрытия в пиковом и маломпо режимы.

Частотный анализ с сегментами по 400 мс, который проводился ранее для всей записи, выявил разительные различия между пакетными и низкочастотными сигналами.по режимы. Двести из 712 сегментов в пакетном режиме (28%) и 1244 из 2130 сегментов в низкоскоростном режиме.по режим (58%) был пустым, то есть не содержал проемов. Средние времена открытия двух наборов данных явно различались во всем частотном диапазоне (рис. 5).B). В малом-по Режим, тОперационные системы всегда в 2–3 раза ниже, чем в соответствующем частотном классе пакетного режима в большинстве частотных классов, разница статистически значима. Обратите внимание на самый низкий частотный класс, 2,5 Гц (одно открытие на сегмент 400 мс), который должен быть самым низким. то класс в модели Иванова-Николова и другие. (1998). Он существовал как в серийном, так и в низкоуровневом режиме.по режимов, хотя было больше в низко-по режим, но средний тОперационные системы сильно различались: 3,41 ± 0,58 мс (64 сегмента) против. 1,14 ± 0,06 мс (468 сегментов, п & lt 0,001) для серийной и низкой частотыо режим соответственно. Средний общий то составила 2,74 ± 0,11 мс (502 сегмента) в пакетном режиме и 1,24 ± 0,04 мс (886 сегментов) в низкоскоростном режиме.по в режиме 2,2-кратная разница была высокозначимой ( п & lt 0,001). Большая часть открытого времени приходилась на пакетный режим: 79% всех открытий появлялись в периоды пакетного режима, и только 21% появлялись в периодическом режиме.по режим. Таким образом, низко-по и пакетный режим характеризовались разными то значения, которые обычно считаются указанием различных способов стробирования (Delcour и другие. 1993). Гистограммы частоты открывания также заметно различались между двумя режимами (рис. 5).C а также D).В обоих случаях частотные распределения могли быть подогнаны к двум геометрическим параметрам, предполагая, что три геометрических параметра не улучшили подгонку. Эти два режима разделяли только низкочастотную совокупность с характеристической частотой 1,24–1,46 Гц. Каждый из режимов имел только одну дополнительную частотную совокупность: импульсный режим имел характеристическую частоту 88,6 Гц, а низкий -по режим имел характеристическую частоту 10,7 Гц.

Чтобы дополнительно охарактеризовать различия между двумя режимами стробирования, мы провели полный кинетический анализ высоких частот.по и низкий-по наборы данных. Результаты представлены на рис. 6 и в таблице 1 [ссылка]. Визуальный осмотр гистограмм открытого и закрытого времени, показанных на рис.6.А а также B обнаруживает существенные различия между серийным и низко-по режимы (использование графиков плотности вероятности, которые показывают нормированные частоты открытий и закрытий, позволяет напрямую сравнивать различные наборы данных). Гистограммы открытого времени (рис.6А) выявили относительное обилие более коротких отверстий в низко-по режим (серые полосы) по сравнению с пакетным режимом (открытые полосы). Распределение времени открытия в каждой моде не могло быть удовлетворительно подогнано к одноэкспоненциальной функции (не показана), и в обоих случаях потребовались две экспоненты (показаны на рис.А). Обе постоянные открытого времени, особенно более короткая, были существенно меньше в низкоскоростном диапазоне.по больше, чем в пакетном режиме (Таблица 1 [ссылка]). Эти результаты свидетельствуют о том, что полное распределение открытого времени без разделения на режимы (рис. 2), вероятно, содержит более двух экспоненциальных компонентов, несмотря на разумное соответствие, полученное с помощью двухэкспоненциальной функции. Среднее открытое время было более чем в 2 раза больше в пачке, чем в низкоскоростной.по (Таблица 1 [ссылка]), однако одна эта разница не может объяснить 30-кратное увеличение по серийного режима.

Различия между закрытыми временными распределениями были еще более разительными (рис.B) длинные закрытые периоды, очевидно, были гораздо более многочисленны в низко-по режиме (серые полосы), чем в серийном режиме (белые полосы). Были обнаружены четыре экспоненциальных компонента как в пакетном, так и в низкоуровневом режиме.по режимах (рис.6B Таблица 1 [ссылка]). Использование пяти показателей не улучшило ни качество, ни стабильность посадки ни в том, ни в другом случае. Более того, некоторые характерные постоянные времени, полученные при четырехэкспоненциальной подгонке в модах, показали поразительное сходство с пятью замкнутыми постоянными времени полного распределения (Таблица 1 [ссылка]). Самый короткий, τc1, был очень похож в общем распределении патчей GIRK1 / 4 и в двух режимах, составляя 0,6–0,9 мс. τc2 (∼5 мс) от общего распределения было выделено жирным шрифтом в пакетном режиме, но отсутствовало в низкоуровневом режиме.по режим. Следующая постоянная времени 23 и 46 мс для всплеска и низкогопо режима соответственно, вероятно, соответствует τc3 от общего распределения (31 мс). Следующая совокупность замыканий, характеризуемая τc4 240 мс, несомненно, была обеспечена исключительно основной субпопуляцией, которая присутствует в низкопо режим (τ = 238,5 мс), но отсутствует в пакетном режиме. Наконец, самая большая постоянная времени τc5, оказался меньше в пакетном режиме (760 мс), чем в генеральной совокупности или в низкоскоростном режиме.по однако, оценка этой постоянной времени была не очень точной из-за относительной редкости длительных замыканий в пакетном режиме.

Общее среднее время закрытия в нижнемпо режим был более чем в 10 раз больше, чем в пакетном режиме (Таблица 1 [ссылка]), что позволяет предположить, что большая разница в по в основном было связано с этим фактором. Анализ вкладов компонент экспоненциальных распределений в двух режимах (рис.D) показал, что популяции с коротким и длинным открытым временем вносят примерно равный вклад в общее открытое время. Опять же, различия между режимами в закрытое время замечательны. В низко-по режиме короткие замыкания не важны, и две популяции с самыми длинными τ, τc4 и τc5 (∼240 и ∼2700 мс) составляют> 95% от общего времени закрытия. Напротив, в пакетном режиме два из трех более коротких классов замыканий (τc2 и τc3 ∼6 и 47 мс) вносят существенный вклад (> 40%) в общее время закрытия.

Модальное поведение каналов GIRK1 / 5

Из визуального осмотра записей и по данных (сегменты 2 с) оказалось, что модальное поведение гораздо менее очевидно в GIRK1 / 5, чем в каналах GIRK1 / 4. Тем не менее, запускает анализ визуализированных | Z | значения в диапазоне 4–8,4, предполагая, что кластеризация сегментов с похожими по вряд ли случится случайно. Поэтому более подробный анализ был проведен для каналов GIRK1 / 4 (чтобы избежать неоднозначности различных частот дискретизации, для настоящего анализа были выбраны 5 ячеек с частотой дискретизации 2,5 кГц). Иметь в виду то значения, соответствующие двум предполагаемым режимам, значительно различались (4,37 ± 0,16 мс для пакетного режима и 2,73 ± 0,07 мс для низкоскоростного режима).по Режим, п & lt 0,001). Общий по значения в пакетном и низко-по mode составляли 0,122 и 0,029 соответственно. Обратите внимание, что эта ∼4-кратная разница в средних по было намного меньше, чем в каналах GIRK1 / 4 (∼30 раз).

Частотный анализ не выявил явных различий между режимами так же, как для каналов GIRK1 / 4. Оба режима серийной съемки и низкийо Распределение частот мод могло быть хорошо согласовано с двумя геометрическими фигурами, которые давали довольно близкие значения характеристических частот (1,16 и 38,03 Гц для импульсного режима, 1,09 и 18,66 Гц для низких частот).о Режим). Точно так же кинетический анализ высоких и низкихпо наборы данных не давали такой четкой картины, как в случае GIRK1 / 4. Распределения открытого времени в обоих режимах удовлетворительно соответствовали двум показателям, из которых только более длинный, по-видимому, существенно расходился между режимами (1,06 и 6,28 мс для пакетного режима, 0,85 и 3,52 мс для низкогоо Режим). Согласно закрытому анализу временного распределения оказалось, что низкийо режим, вероятно, содержал все пять компонентов закрытого времени, которые были обнаружены во всех записях. Распределение времени закрытого режима пакетного режима можно было бы снабдить четырьмя показателями, исключая длинный показатель, найденный в нижнемо режим.

GIRK1 / 4 стробирование после ингибирования Gαi1

Каналы GIRK1 / 5 ингибируются GTPγS-активированным миристоилированным Gαi1 с ИС50 около 15 пМ при 100 пМ ингибирование достигает 95% (Schreibmayer и другие. 1996). Это ингибирование не связано с секвестрацией Gβγ но к другому, неизвестному механизму. В миоцитах предсердий крыс ингибирование составляло ~ 85%, что, по-видимому, меньше, чем у GIRK1 / 5 (Schreibmayer и другие. 1996). Хотя в той же работе мы также наблюдали ингибирование каналов GIRK1 / 4, экспрессируемых в ооцитах, ни кинетика каналов, ни механизм ингибирования Gαi1 был детально проанализирован. Паттерн активности канала в присутствии Gαi1 характеризовался длительными периодами простоя и низким по, напоминающий низко-по и повышая вероятность того, что Gαi1 может быть одним из клеточных факторов, контролирующих модальное поведение GIRK. Поэтому мы решили провести детальный анализ Gαi1-индуцированное ингибирование GIRK1 / 4.

Иссеченные участки подвергали воздействию 20 нМ Gβγ отдельно или вместе с 25 или 100 мкМ Gαi1. Как видно из рис.7А, во многих пластырях угнетающее действие Gαi1 можно было легко увидеть. Однако в большинстве случаев значительная активация GIRK1 / 4 все же наблюдалась в присутствии Gαi1. Для количественной оценки эффектов Gβγ и Gαi1, степень активации Gβγ в каждом пластыре было нормализовано к базовой активности в том же пластыре путем расчета НПо в присутствии Gβγ делится на базальный НПо. НПо в присутствии Gβγ измеряли в течение 1-минутного периода максимальной активности, от 2 до 7 минут после добавления Gβγ. Базальный НПо измеряли в течение второй минуты после удаления пластыря. Оценка НПо на участках с очень низкой базальной активностью (менее 3–4 отверстий в минуту -1) был ненадежным, поэтому участки с базальной активностью НПо & lt 0,00005 были исключены из анализа (4 из 37 участков).

Сводка этих экспериментов представлена ​​на рис. 7.B. граммβγ один активировал канал более чем в 770 раз. В присутствии GTPγS-активированного Gαi1 активация ослаблялась примерно на 70%, но все еще оставалась очень значительной в ~ 200 раз. Ингибирование можно легко не заметить, если провести тщательное сравнение с контрольной активацией Gβγ не проводились в одних и тех же партиях ооцитов.

В четырех патчах, активированных Gβγ в присутствии Gαi1перекрытия отверстий за все время записи (7–10 мин после Gβγ заявление). Поскольку в каждой из этих записей было относительно мало отверстий, данные из этих четырех пятен были объединены, и открытая и закрытая кинетика были проанализированы, как и ранее. Распределение открытого времени было аппроксимировано двумя показателями (рис. 7).C и Таблица 1 [ссылка]). Распределение замкнутого времени было аппроксимировано четырьмя экспонентами (рис. 7).D), близкие, но не идентичные таковым низко-по режим (Таблица 1 [ссылка]). Частотный анализ стробирования GIRK1 / 4 в присутствии Gαi1 воспроизведены характеристические частоты 1,13 и 7,47 Гц, аналогичные тем, которые встречаются в низкихо режим ГИРК1 / 4 (1,46 и 10,7 Гц).


3 МОДЕЛИ ИОННОГО ТОКА

Модели сердечного AP состоят из нескольких подмоделей, описывающих конкретные ионные токи через каналы и переносчики, диффузионные потоки между внутриклеточными компартментами, а также буферизацию и высвобождение кальция в саркоплазматическом ретикулуме. Из этих компонентов первыми были смоделированы токи чувствительных к напряжению пассивных ионных каналов, а проблема согласования математических моделей с электрофизиологическими данными экспериментов с «фиксацией напряжения на всей клетке» была особенно хорошо изучена в сердечной, нейронной и других областях. и общая физиология возбудимых клеток.

3.1 Чувствительные к напряжению ионные каналы

(2)

3.1.1 Стационарные состояния и постоянные времени

Несколько исследований были сосредоточены на проблеме оценки установившихся токов и постоянных времени затухания / активации тока на основе записи тока всей клетки при определенных напряжениях. Хотя эти анализы часто выполняются на синтетических данных и могут быть в высшей степени математическими, их результаты актуальны как для экспериментаторов, так и для разработчиков моделей, поскольку постоянные времени и установившиеся состояния по-прежнему обычно используются для сообщения экспериментальных результатов (хотя по причинам, которые станут ясны, мы умоляем экспериментаторов, которые читают, чтобы доставить удовольствие также опубликовать текущие курсы времени в цифровом формате).

Многие опубликованные исследования рассматривают конкретную проблему подбора модели Ходжкина-Хаксли с двумя воротами (то есть с воротами активации и инактивации). Такие модели могут быть записаны в форме, в которой кинетика каждого затвора описывается зависящим от напряжения установившимся состоянием и постоянной времени, а процедура подбора включает извлечение этих величин из измерений тока. независимо на несколько напряжений. Подробные примеры этих методов анализа приведены в дополнительных материалах к Clerx, Beattie, et al. (2019). Затем выполняется «подгонка» модели путем подгонки (часто несколько произвольно) кривых через полученные точки и вставки полученного уравнения непосредственно в модель. Схематический обзор этой процедуры показан на рисунке 5a.

Ключевой момент в отношении этого метода был сделан Бомонтом, Роберже и Леоном (1993), которые показали, что устойчивые состояния могут быть правильно измерены только в том случае, если постоянные времени различных ворот (например, активации и инактивации) «хорошо разделены». . » Другими словами, наша способность измерять устойчивые состояния активации и деактивации при любом напряжении. V, зависит от наличия большой разницы в постоянных времени активации и деактивации при этом напряжении. К такому же выводу пришли Уиллмс, Баро, Харрис-Уоррик и Гукенхаймер (1999) и Ли, Смейл и Смит (2006). Наличие хорошо разделенных постоянных времени часто означает, что один из процессов либо очень быстрый (например, яNa активация) или очень медленная (например, яKr активация). Здесь есть интересное экспериментальное соображение, заключающееся в том, что очень быстрые процессы трудно измерить и могут потребовать специального оборудования (Sherman, Shrier, & Cooper, 1999), в то время как для медленных процессов необходимо уделять особое внимание тому, чтобы шаги напряжения были достаточно длинными ( Clerx, Beattie, et al., 2019 Vandenberg et al., 2012), что создает трудности, если клетки становятся нестабильными во время измерения. Желательно не дожидаться появления стационарных состояний, чтобы соответствовать параметрам модели.

3.1.2 Параметры модели Ходжкина – Хаксли

Во второй статье Бомона, Робержа и Лемье (1993) исследовалась проблема нахождения стационарных состояний модели HH с неотделимыми постоянными времени. В рамках своего решения, которое они назвали процедура инверсии, они использовали кривую Больцмана, чтобы связать установившиеся состояния при всех измеренных напряжениях (что обеспечивает более сильное ограничение данных, чем подгонка каждого напряжения независимо), а затем подогнали ее, используя пиковый ток и время до пика, рассуждая, что эти точки обеспечивают наивысшее отношение сигнал / шум. Окончательные параметры затем получаются с помощью численной оптимизации. Дальнейшее расширение этого метода было представлено в Wang and Beaumont (2004), которое позволяет избежать численной оптимизации, но требует обновленного протокола изменения напряжения, который не поддерживается всеми типами ячеек. Четвертая статья в серии (Raba, Cordeiro, Antzelevitch, & Beaumont, 2013) предоставила экспериментальное подтверждение необходимости обновленного экспериментального протокола и содержала эксперименты на синтетических данных, показывающие улучшенную версию метода Ванга и Бомонта (2004). .

Willms et al. (1999) и Ли и др. (2006) выполнили аналогичный анализ двух вентильных моделей HH, и обе показали, что оценка установившихся состояний и постоянных времени независимо (или «несвязно») приводит к ошибке в оценке установившейся активации, которая масштабируется с соотношением времени константы активации и инактивации. Работа Ли и др. (2006) далее рекомендовали подход, который сводит к минимуму ошибку в пиковых токах, времени до пика и установившемся токе, в то время как Willms et al. (1999) рекомендовали прямую подгонку токовых трасс (см. Рисунок 5c). В обоих исследованиях использовалось моделирование, чтобы показать превосходство их методов над традиционным подходом.

Другой подход был использован Csercsik et al. (2010) и Csercsik, Hangos и Szederkenyi (2012), которые исследовали теоретическую идентифицируемость стационарных состояний и постоянных времени с помощью одного шага напряжения. Для моделей HH с двумя воротами, каждый с экспонентой 1, они смогли показать, что постоянные времени можно идентифицировать, в то время как максимальная проводимость и установившиеся состояния образуют неидентифицируемую пару. Этот анализ был распространен на общие модели HH (любое количество вентилей с любыми показателями) Уолчем и Айзенбергом (2016) с дополнительным результатом, заключающимся в том, что сами показатели идентифицируемы. Это ценная работа для анализа отдельных ступеней напряжения, но этот анализ еще предстоит распространить на протоколы с несколькими ступенями напряжения, где мы знаем из практических экспериментов по идентификации, что знание взаимосвязи между параметрами при разных напряжениях может обеспечить полную идентификацию параметры (например, предполагая зависящие от напряжения коэффициенты формы, показанной на рисунке 1).

3.1.3 Марковские модели и подходы к оптимизации

Многие модели постулируют более сложную кинетическую схему, чем независимые вентили HH, так что система больше не может быть описана набором независимых постоянных времени и стационарных состояний. Вместо этого эти модели подбираются путем определения меры ошибки между экспериментальными данными и моделированиями с использованием некоторого начального предположения для параметров, а затем итеративной корректировкой параметров до минимизации ошибки. В отличие от методов, обсуждаемых в предыдущих разделах, которые ограничены моделями HH, методы, основанные на оптимизации, могут использоваться для любой модели ионного тока.

Распространенным методом оптимизации для калибровки модели является моделирование обычных протоколов фиксации напряжения, вычисление установившихся состояний и постоянных времени (временное использование формализма HH), а затем корректировка параметров до минимума разницы между смоделированными и экспериментальными значениями (см. Рисунок 5б). Преимущество этого метода состоит в том, что он требует в качестве входных данных только установившихся состояний и постоянных времени, которые легко найти в экспериментальной литературе, но он может привести к большим ошибкам и излишне сложной процедуре подгонки (Clerx, Beattie, et al., 2019 ).

Альтернативный метод, показанный на рисунке 5c, заключается в прямом сравнении зарегистрированного и моделируемого токов. Ранний пример этого метода был показан в Balser, Roden и Bennett (1990), которые смоделировали вероятность открытия канала в модели Маркова с тремя состояниями (с коэффициентами Эйринга) и подогнали ее к оцененной вероятности открытия из макроскопических записей целых клеток. . Они показали применимость своего метода к измерениям в миоцитах желудочков морских свинок, но также проверили его эффективность на смоделированном наборе из 90 виртуальных «клеток».

Идентифицируемость параметров марковской модели сосредоточена на местный анализ, который начинается с известного решения в пространстве параметров. Если на этом этапе будет установлено, что модель не может быть идентифицирована, это доказывает отсутствие глобальной идентифицируемости, но не может быть предоставлено никаких гарантий для глобальной идентифицируемости локально идентифицируемых результатов. Некоторые модели и протоколы напряжения были протестированы на локальную идентифицируемость Финком и Ноублом (2009), которые использовали их, чтобы выделить несколько неидентифицируемых параметров в опубликованных марковских моделях. Расширение этого метода, основанное на разложении по сингулярным числам, было позже представлено в Sher et al. (2013) и используется для создания сокращенных моделей за счет исключения избыточных параметров. Обратите внимание, что даже практический анализ идентифицируемости, основанный на глобальной оптимизации, по-прежнему является локальным по отношению к единственному набору параметров, который сгенерировал синтетические данные, поэтому также рекомендуется повторить эти упражнения с несколькими возможными наборами параметров.

3.1.4 Дизайн протокола

Практический анализ идентифицируемости был использован в качестве инструмента для разработки протоколов фиксации напряжения.Например, Финк и Нобл (2009) проанализировали и сократили популярные протоколы фиксации напряжения, удалив шаги, которые не влияли на идентифицируемость параметров. Чжоу и др. (2009) также протестировали различные протоколы на идентифицируемость перед проведением экспериментов, а работа по идентифицируемости модели HH, проведенная Csercsik et al. (2012) заканчивается несколькими рекомендациями по разработке протокола.

Более радикальный подход к разработке протокола ранее применялся Миллонасом и Хэнком (1998b), которые измеряли яNa токи, возникающие в результате протоколов, которые быстро колебались между высоким и низким напряжением и использовались для калибровки модели. Затем они приспособили модель к токам из обычных протоколов фиксации напряжения и показали, что она не может предсказать реакцию на новый протокол, показывая, что быстро меняющийся протокол потенциально может раскрыть новую информацию (Millonas & Hanck, 1998b, 1998a). . В последующем исследовании (Kargol, Smith, & Millonas, 2002) изучался систематический дизайн протокола и был показан пример, в котором протокол был разработан для максимизации прогнозов двух конкурирующих моделей, которые показали аналогичный ответ на обычные протоколы. Одним из методов систематической генерации (и сравнения) протоколов является их создание путем наложения похожих сигналов, например, синусоидальных волн разных частот и амплитуд, и авторы кратко обсуждают это, прежде чем предлагать вейвлеты в качестве более подходящей основы (которую они дополнительно исследовали в Hosein-Sooklal and Kargol, 2002 Kargol, 2013).

Суперпозиция синусоидальных волн также легла в основу протокола, представленного в Beattie et al. (2018). В этом исследовании мы измерили яKr тока в ответ на 8-секундный оптимизированный протокол и использовал его для соответствия модели Маркова с четырьмя состояниями (эквивалентной модели Ходжкина – Хаксли с двумя независимыми вентилями). Затем модель была использована для прогнозирования реакции на протокол проверки формы сигнала AP (т.е.не используется в данных подгонки), и было обнаружено, что она превосходит модели, опубликованные в литературе, которые были приспособлены к стандартным пошаговым протоколам. Примечательно, что в этом исследовании были выполнены протокол синусоидальной калибровки и независимые протоколы проверки в форме (сокращенных версий) обычных протоколов фиксации напряжения и фиксации точек доступа, все в одних и тех же ячейках. В последующей публикации (Clerx, Beattie, et al., 2019) мы использовали этот набор данных для сравнения четырех различных методов подгонки (каждый из которых характеризует общую группу методов, найденных в литературе) с точки зрения предсказательной силы и надежности. Эти методы кратко представлены на рисунке 5. В соответствии с теоретическими исследованиями, обсужденными выше, мы обнаружили, что подгонка всей трассы значительно превосходит подгонку, основанную на приближении установившегося состояния и постоянной времени, и что новый сокращенный протокол работает так же хорошо, как и его традиционные аналоги. .

Платформы с автоматическим зажимом заплаток стали доступны недавно и дают возможность проводить эксперименты в гораздо большем количестве, чем это было возможно раньше. Недавнее исследование Lei, Clerx, Beattie, et al. (2019) адаптировали работу Битти и соавт. (2018) для этих машин, заменив синусоидальные волны лестничным протоколом (чтобы преодолеть практические ограничения) и создав 124 модели для конкретных ячеек за один проход.

3.1.5 Объединение источников данных

Преимущество методов подгонки на основе оптимизации состоит в том, что они обеспечивают простой способ включения данных из разных источников. Например, Vandenberg и Bezanilla (1991) и Irvine, Saleet Jafri и Winslow (1999) объединили измерения тока всей клетки, одноканального тока и тока стробирования (микроскопический ток, генерируемый зарядом, смещенным в конформационных каналах). изменения) в единой модели. В последнее время измерения флуорометрии с фиксацией напряжения использовались в сочетании с данными электрофизиологии для калибровки и / или проверки математических моделей стробирования ионных каналов (Moreno, Zhu, Mangold, Chung, & Silva, 2019 Zaydman et al., 2014) . Хотя объединение данных таким образом имеет большой потенциал, оно также может привести к проблемам с поиском уникального решения, если разные наборы данных предлагают другой «лучший» ответ. Это может произойти, если модель известна и считается несовершенной, и в этом случае корректировка взвешивания различных наборов данных может позволить разработчику модели «настроить» результат, направляя его к модели, которая считается наиболее полезной в ожидаемом контексте. использования. Но даже если мы предположим, что модель способна соответствовать всем наборам данных сразу, мы все равно можем ожидать трудностей от такого многоцелевой проблема оптимизации, например, если каждое измерение проводилось в разных ячейках или в немного разных условиях.

Наконец, несколько авторов исследовали подгонку моделей чувствительных к напряжению ионных каналов к данным из источников, отличных от записи тока всей клетки. Например, одноканальные измерения напряжения с фиксатором (см. Ниже), а также одноканальные токовые клещи (Tveito, Lines, Edwards, & McCulloch, 2016). В нескольких исследованиях изучали соответствие измерения АД и переходного процесса кальция (Bueno-Orovio et al., 2008 Cairns, Fenton, & Cherry, 2017 Dokos & Lovell, 2004), что позволило бы определить кинетику миоцитов без использования блокаторов каналов. или протоколы разделения тока (см. раздел 4.3.2). Другой подход к многоканальной идентификации был предложен Milescu, Yamanishi, Ptak, Mogri, and Smith (2008), которые измерили AP в ячейке, а затем заблокировал текущий интерес, вводил моделируемый ток с помощью динамического зажима и настраивал параметры моделирования до тех пор, пока ячейка не покажет свое исходное поведение. Затем этот процесс можно повторить, добавив дополнительные блокираторы и модели для последующих токов.

3.2 Модулированная чувствительность к напряжению

Следующим шагом по сложности от чисто чувствительных к напряжению каналов является изучение ситуации, когда поведение чувствительного к напряжению ионного тока модулируется другими факторами, например температурой или связыванием лигандов. Это проявляется несколькими способами в физиологии сердца, например, когда измерения корректируются по температуре для включения данных о комнатной температуре или исследуются лихорадка и гипотермия, при изучении эффектов мутаций, лекарств или передачи сигналов (например, через фосфорилирование каналов) или при моделировании токов, таких как кальций L-типа, которые демонстрируют как напряжение, так и Ca-зависимую кинетику.

Модификации для включения модуляции могут включать изменения (а) максимальной проводимости, например, блокировку пор, вызванную лекарством (Mirams et al., 2011), мутации, которые уменьшают ток всей клетки (Sadrieh et al., 2014) или ионную -концентрационная зависимость (Fink, Noble, Virag, Varro, & Giles, 2008) (b) кинетические параметры, например, для изменений температуры (Li et al., 2016), мутаций (Clancy & Rudy, 2001) или снова ионных -концентрационная зависимость (Fink et al., 2008 Mazhari, Greenstein, Winslow, Marbán, & Nuss, 2001) или (c) сама кинетическая схема, например, для моделирования доступности сайтов рецепторов лекарств (Starmer, Grant, & Strauss, 1984) или включить новые «режимы», созданные мутациями (Clancy & Rudy, 2002) или связыванием лиганда (Bondarenko, 2014). Что касается конкретно изменений, вызванных лекарствами, полезный обзор можно найти у Brennan, Fink и Rodriguez (2009).

Самый простой случай с точки зрения моделирования - это когда каналы можно разделить на измененную и неизменную группу, так что мы просто дважды выполняем логический вывод, чтобы создать две независимые модели, совместное поведение которых представляет интересующую ситуацию. Например, гомозиготные мутации в SCN5A (где один ген кодирует всю альфа-субъединицу) были смоделированы простой заменой всего яNa модель (Clancy & Rudy, 1999). Гетерозиготные мутации моделировались, предполагая определенное соотношение между двумя унаследованными типами (Loewe et al., 2014), хотя часто гетерозиготный ток целой клетки вместо этого моделируется как единое целое (Whittaker, Ni, Harchi, Hancox, & Zhang , 2017). Для процессов, таких как фосфорилирование каналов, также обычно включают две независимые модели каналов (O'Hara et al., 2011), но с различным, а не фиксированным соотношением между ними.

Альтернативным представлением той же идеи является соединение двух моделей в единой кинетической схеме с (возможно, нечувствительными к напряжению) константами скорости, позволяющими каналу переключаться из одного режима в другой. Это представление является общим для моделей кальция L-типа (Jafri, Rice, & Winslow, 1998 Mahajan et al., 2008), но также используется для моделирования эффектов лекарств (Brennan et al., 2009 Li et al., 2017).

Для некоторых модулирующих факторов может быть более подходящим оставить структуру модели фиксированной, но изменить константы скорости. Это обычная стратегия для температуры (Destexhe & Huguenard, 2000), но также и для мутаций (см. Carbonell-Pascual, Godoy, Ferrer, Romero, & Ferrero, 2016, где обсуждается изменение скоростей по сравнению со структурой модели). Недавно Лей, Клеркс, Гаваган и др. (2019) измерено и подогнано яKr-кинетики независимо при нескольких температурах, так что можно было построить графики зависимости кинетических скоростей от температуры. Обратите внимание, что идентифицируемость имеет решающее значение для такого упражнения, поскольку отсутствие идентифицируемости может привести к бессмысленным изменениям в полученных параметрах (в этом случае ранее были продемонстрированы хорошие свойства идентифицируемости [Lei, Clerx, Beattie, et al., 2019]). Можно экстраполировать эту стратегию независимой подгонки на другие области, например, чтобы увидеть, на какие показатели влияет лекарство, и в этом контексте могут быть особенно полезны сокращенные, насыщенные информацией протоколы. Наконец, если известно уравнение модулирующего воздействия на скорости, также может быть возможно изменить как напряжение, так и модулирующие факторы в течение одного эксперимента и подогнать одну модель к результатам.

3.3 Лиганд-закрытые каналы

Каналы, управляемые исключительно лигандами, не получили такого внимания в кардиологической литературе, как их потенциал-управляемые аналоги. Заметным исключением является рецептор (канал) рианодина, который играет решающую роль в обработке кальция и был включен в модели сердечного AP со времен работы Hilgemann and Noble (1987). В неврологической литературе имеется множество исследований каналов, управляемых лигандами, при этом особый интерес уделяется проблеме подгонки марковских моделей к одноканальным токам. Например, Colquhoun и Sigworth (1995), Horn and Lange (1983) и Bauer, Bowman и Kenyon (1987) предоставляют подробные ранние обзоры задействованных статистических методов (максимального правдоподобия), а Fredkin, Montal и Rice (1985) ) получил важный результат об идентифицируемости ставок. Обзор ранней литературы по этой теме был составлен Боллом и Райсом (1992), а более поздняя оценка методов максимального правдоподобия дана Колкухоуном, Хаттоном и Хоуксом (2003).

В этом контексте идентифицируемость рассматривалась в нескольких исследованиях как аналитически (Edeson, Ball, Yeo, Milne, & Davies, 1994), так и с использованием методов байесовской выборки (MCMC) (Hines et al., 2014 Siekmann et al., 2012). Широкое распространение статистических методов также естественным образом привело к появлению методов, основанных на правдоподобии, для выбора моделей (Hodgson & Green, 1999, Horn & Vandenberg, 1984) и байесовского анализа (Epstein, Calderhead, Girolami, & Sivilotti, 2016 Hodgson, 1999). В ходе интересной параллели с работой фиксации напряжения на всей клетке, исследования, такие как VanDongen (2004), сравнивали методы, которые предварительно анализируют («идеализируют») данные перед подгонкой, с методами, которые выполняют оба шага одновременно.

3.4 Насосы и транспортеры

Насосы и транспортеры играют ключевую роль в сердечных миоцитах, восстанавливая электрохимические градиенты, необходимые для пассивного транспорта через ионные каналы, и наполняя саркоплазматический ретикулум после высвобождения кальция для сокращения (Eisner, Caldwell, Kistamás, & Trafford, 2017). Несмотря на это, литература по моделированию активного транспорта в кардиомиоцитах немногочисленна. Например, анализ, проведенный Bueno-Orovio, Sánchez, Pueyo и Rodriguez (2014), показал, что составы насосов Na / K в AP были преимущественно унаследованы либо от DiFrancesco and Noble (1985), либо от Luo and Rudy (1994), тогда как Niederer, Финк, Ноубл и Смит (2009) показали, что в этом процессе связь (и соответствие) с исходными данными иногда терялась.

Очень систематический подход к созданию модели насоса Na / K был применен Смитом и Крампином (2004). Начиная с детальной (но трудно параметризуемой) кинетической схемы с 15 состояниями (модель Пост-Альберса), они использовали большие различия в (оценочных) скоростях реакции модели для значительного сокращения модели, что привело к упрощенной модели с четырьмя состояниями. с 14 параметрами. Первоначальные предположения для каждого параметра были сделаны с использованием множества опубликованных экспериментальных результатов, после чего была использована оптимизация, чтобы подогнать модель к опубликованному исследованию зависимости продолжительности цикла от напряжения. Интересно, что некоторые из окончательных показателей, показанных в статье, равны начальным значениям, что может указывать на проблемы с идентифицируемостью, если не было обнаружено, что качество соответствия изменилось при изменении этих параметров. Уточнение модели было сделано Теркилдсеном, Крампином и Смитом (2007) с использованием того же подхода, но с учетом расширенного набора экспериментальных данных. Затем та же группа создала модель насоса SERCA, на этот раз уменьшив кинетическую схему с 12 состояниями до модели с 3 состояниями и снова приспособив к объединенному набору данных из нескольких источников (Tran, Smith, Loiselle, & Crampin, 2009 г.). Недавняя публикация Pan, Gawthrop, Tran, Cursons и Crampin (2019) представляет расширение этого подхода, в котором используется графики облигаций для получения редуцированных моделей, которые автоматически подчиняются законам термодинамики, это повышает вероятность того, что они будут давать реалистичные прогнозы при экстраполяции (см. раздел 2.2).

Хотя текущие записи сердечных насосов (человека) (особенно при физиологических температурах) редки, данные о кристаллической структуре доступны. В обзоре Gadsby (2009) они используются, чтобы утверждать, что принципы, лежащие в основе активного транспорта, больше похожи на пассивный транспорт по ионным каналам, чем считалось ранее. В этом случае могут быть применимы методы, используемые при анализе лиганд-управляемых каналов: в то время как ток, проходящий через один насос, слишком мал, чтобы его можно было измерить изолированно, в исследованиях изучались возможности расширения методов одноканального анализа для согласования с макроскопическими данными (Celentano & Hawkes, 2004 Milescu, Akk, & Sachs, 2005).


Поликонденсация

5.10.2.3.2 Окислительная полимеризация анилиновых соединений

Полианилин (ПАНИ) известен более века. В настоящее время PANI является одним из самых популярных проводящих полимеров из-за его стабильности и хороших электрических и оптических свойств, которые привлекательны для технологических применений в легких аккумуляторах, микроэлектронике, электрохромных дисплеях, светодиодах, электромагнитном экранировании, датчиках и т. Д. . Хорошо известными методами синтеза ПАНИ являются химическая или электрохимическая окислительная полимеризация мономера анилина. Однако условия реакции суровые, включая экстремальный pH, высокую температуру, сильные окислители и высокотоксичные растворители.

Напротив, ферментативная полимеризация анилина, его производных и других ароматических соединений представляет собой альтернативный метод «зеленого процесса» для образования растворимых и пригодных для обработки проводящих полимеров. Эти реакции обычно проводят при комнатной температуре и в водных органических растворителях при нейтральном pH. Условия реакции значительно улучшаются, а процесс очистки конечных продуктов упрощается по сравнению с традиционными методами ( Схема 28 ). 54

Схема 28. Окислительная полимеризация анилина, катализируемая HRP.

Водорастворимый проводящий ПАНИ был получен полимеризацией анилина, катализируемой HRP, с использованием H2О2 окислитель в присутствии сульфированного полистирола (SPS), который действовал как полианионный шаблон. Полученный полимер образовывал комплекс с SPS и проявлял электроактивность. Измеренная проводимость комплекса PANI / SPS составляла 0,005 См см -1. Значения увеличиваются до 0,15 См см -1 после легирования HCl и могут быть дополнительно увеличены с увеличением молярного отношения анилина к SPS. Утверждается, что ферментативный подход обеспечивает непревзойденную простоту синтеза, технологичность, стабильность (электрическую и химическую) и экологическую совместимость. 55

Ферментативная полимеризация анилина в присутствии шаблона, такого как SPS, дает PANI, имеющий линейную структуру из-за электростатического выравнивания мономера и SPS, способствующего пара-направленному связыванию. Без шаблона структура PANI стала разветвленной, что нежелательно для проводящих материалов. 56 Ферментативно синтезированный PANI обычно находится в протонированной форме, которая может быть преобразована в непротонированную основную форму обработкой водным раствором аммиака или другими подходящими основаниями. Непротонированная основная форма PANI состоит из восстановленных основных единиц «A» и окисленных основных единиц «B» в качестве повторяющихся единиц, где степень окисления полимера увеличивается с уменьшением значений у (0 ≤ у ≤ 1). Три крайние возможности для значений у равны 1, 0,5 и 0, что соответствует полностью восстановленному PANI (лейкоэмеральдин), полуокисленному PANI (эмеральдин) и полностью окисленному PANI (пернигранилин), соответственно ( Схема 29 ). 57

Схема 29. Три крайних варианта степени окисления полианилина.

Коллоидные частицы PANI получали окислительной полимеризацией анилина в дисперсной среде, катализируемой HRP или SBP, вместе с толуолсульфоновой кислотой с использованием поли (винилового спирта), поли (N-изопропилакриламид) или хитозан в качестве стерического стабилизатора. Коллоидные частицы чувствительны к pH и термочувствительности и, как утверждается, имеют потенциальное применение в интеллектуальных устройствах, таких как термохромные окна, чувствительные к температуре электрореологические жидкости, исполнительные механизмы и коллоиды для технологий разделения. 58


Вступление

Интерстициальные клетки Кахаля (ICC), идентифицированные с использованием иммунореактивности c-Kit, распределяются по желудочно-кишечному тракту (GI). Считается, что эти клетки играют важную роль в моторике ЖКТ, например в стимуляции ритма (например, Thuneberg, 1982 Suzuki, 2000 Hirst and Ward, 2003 Takaki, 2003). В настоящее время накапливается масса доказательств того, что некоторые гастроэнтеропатии связаны с нарушением ICC. Например, было показано, что количество МКК уменьшается у пациентов с сахарным диабетом, что часто осложняется нарушением моторики желудочно-кишечного тракта и, как следствие, затрудняет контроль концентрации глюкозы в крови после приема пищи (Koch, 2001 Camilleri, 2002).

Потенциалы кардиостимулятора лежат в основе спонтанной механической активности в желудочно-кишечном тракте. Есть несколько исследований, сообщающих, что Ca 2+ -зависимые ионные каналы плазмалеммы периодически активируются в ICC (Tokutomi et al., 1995 Huizinga et al., 2002 Walker et al., 2002). Следовательно, предполагается, что колебания внутриклеточной (цитозольной) концентрации Ca 2+ ([Ca 2+]я) в этих клетках являются основным механизмом, генерирующим потенциалы водителя ритма. Действительно, ранее мы продемонстрировали, что спонтанная электрическая активность происходит синхронно с [Ca 2+]я осцилляции в регионах, богатых c-Kit-иммунопозитивными клетками (Torihashi et al., 2002).

Во многих областях желудочно-кишечного тракта было широко показано, что спонтанная механическая и электрическая активность сильно зависит от температуры и чувствительна к метаболическим ингибиторам (например, Tomita, 1981, Conner et al., 1974, Nakayama et al., 1997). Если кардиостимулятор [Ca 2+]я колебания в ICC генерируются посредством механизмов, включающих и / или влияющих на сигналы, относящиеся к уровню энергии, такие механизмы могут быть ответственны за эту характерную спонтанную ритмичность кишечника.

Из мышечных слоев желудочно-кишечного тракта мы недавно разработали препарат кластера культивируемых клеток, содержащий необходимый минимум клеток для исследования моторики желудочно-кишечного тракта: гладкие мышцы, кишечные нейроны и ICC (c-Kit-иммунопозитивные интерстициальные клетки). Этот препарат демонстрирует спонтанные сокращения и сохраняет некоторые характерные особенности, наблюдаемые в экспериментах на тканевом уровне (Nakayama and Torihashi, 2002 Torihashi et al., 2002). Предполагается, что связь между активностью водителя ритма кишечника и энергетическим метаболизмом может быть опосредована KАТФ каналы и рецепторы сульфонилмочевины (SUR). Таким образом, в настоящем исследовании мы изучили влияние KАТФ открыватели каналов на кардиостимуляторе [Ca 2+]я колебания ICC и сокращения гладких мышц с использованием препаратов кластера клеток из подвздошной кишки мыши. Мы также провели наши исследования с помощью ОТ-ПЦР и иммуноокрашивания и обнаружили, что SUR2 встречается в гладкомышечных клетках, в то время как неожиданно SUR1 преобладает в ICC. Соответственно, мы наблюдали модуляцию кардиостимулятора [Ca 2+]я активность и сокращение, отражающие эти отдельные изоформы SUR в ICC и гладких мышцах. Наши результаты могут дать новое представление о механизмах контроля уровня глюкозы в крови, а также о связи между моторикой желудочно-кишечного тракта и метаболическими заболеваниями.


Мембранный резонанс

Подпороговые колебания мембранного потенциала в нейронах часто связаны с мембранным резонансом - способностью усиливать входной сигнал на определенной частоте. В целом, колебания мембранного потенциала и мембранные резонансы в нейронах аналогичны по механизму (Lampl and Yarom 1997 Moca et al. 2014 Tseng и Nadim 2010 Wu et al.2001), что позволяет предположить, что комбинация CaV1, CaV2.2, а CaCCs могут объяснять мембранный резонанс в LTS-интернейронах.

Управляемые по напряжению кальциевые каналы необходимы для мембранного резонанса.

Мембранный резонанс измеряли с помощью стимула с чирпом в зажиме напряжения (см. Материалы и методы). Подобно колебаниям мембранного потенциала (рис.А), мембранный резонанс зависел от напряжения (рис.B) и блокировался кадмием 400 мкМ (рис.C). Резонанс измеряется как частотно-зависимое уменьшение амплитуды тока, генерируемого ячейкой во время команды напряжения постоянной амплитуды. Помимо своего влияния на резонанс, кадмий увеличивал ток удержания, необходимый для поддержания мембранного потенциала на уровне -30 мВ (с 9,0 ± 5,4 пА в TTX до 41,2 ± 6,2 пА в кадмии t = -5,62, df = 8, п & lt 0,001 Рис. 6D). Это отражает отрицательный сдвиг мембранного потенциала, вызванный кадмием в токовых клещах (рис. 2).D). Входное сопротивление (измеренное с шагом напряжения) не изменилось при применении кадмия (TTX = 217 ± 58 МОм против Cd 2+ = 215 ± 24 МОм), как показано на рис.E, сопротивление нулевой частоты.

Рис. 6.Мембранный резонанс в интернейронах LTS требует наличия кальциевых токов. Сравнение чувствительности по напряжению колебания мембранного потенциала (А) с мембранным резонансом (B). Кривые импеданса показывают относительный импеданс, нормированный входным сопротивлением, измеренным при каждом удерживающем потенциале. C: пример ответа мембраны на протокол щебета, показанный до и после применения 400 мкМ кадмия. D: ток удержания для поддержания мембранного потенциала на уровне -30 мВ был значительно увеличен после нанесения кадмия. E: данные образца отображают изменение кривых импеданса, когда потенциал-управляемые кальциевые каналы были заблокированы. Импеданс нулевой частоты указывает входное сопротивление. F: фаза мембранного ответа потеряла положительный фазовый сдвиг после внесения кадмия. Планки погрешностей - SE ***п & lt 0,005.

Кадмий полностью блокировал мембранный резонанс. Кривые среднего импеданса мембраны для образца до и после нанесения кадмия показаны на рис.6.E. Было статистически значимое снижение импеданса между 1 и 5 Гц, как измерено с помощью ANOVA смешанного дизайна (F = 11,8, df = 1, 17, п & lt 0,005).

Изменения фазы мембранного ответа соответствовали устранению резонанса (рис. 6).F). Резонансы связаны с положительными фазами (напряжение, опережающее ток) ниже резонансной частоты, и они были потеряны после применения кадмия.

Роль специфических потенциалзависимых кальциевых каналов в мембранном резонансе.

Подобно колебаниям мембранного потенциала, на резонанс не влияла блокада CaV2.1 токи с 100 нМ ω-агатоксина (рис. 7A1). Также не было изменений в токе удержания (ТТХ = 34,2 ± 5,1, ω-агатоксин = 39,6 ± 5,4 рис.A2) или входных сопротивлений (TTX = 166 ± 24 МОм, ω-агатоксин = 172 ± 28 МОм Рис.7A1, 0-частотный импеданс). Аналогичным образом, фаза мембранного ответа относительно входной частоты не была затронута применением ω-агатоксина (рис. 7).A2).

Рис. 7.Для мембранного резонанса необходимы токи L-типа, а не P / Q-типа. A1: кривые импеданса образца и входного сопротивления не показали влияния блокировки токов P / Q-типа. Импеданс нулевой частоты указывает входное сопротивление. A2: фаза мембранного ответа также не зависела от ω-агатоксина вставка: удерживающий ток (H. Current) не изменялся под действием ω-агатоксина (A). Т, ТТХ. B1: напротив, применение 5 мкМ исрадипина значительно снизило импеданс на всех частотах, но не изменило существенно входное сопротивление. Би 2: положительный фазовый сдвиг в мембранном ответе уменьшился после применения исрадипина вставка: исрадипин (I) значительно увеличивает требуемый ток удержания. Планки погрешностей - SE *п & lt 0,05.

CaV1 антагонизм с 5 мкМ исрадипином оказался эффективным в блокировании мембранного резонанса (рис. 7).B1). Поскольку исрадипин действует медленно, мы не сравнивали данные для отдельных клеток до и во время применения исрадипина, а вместо этого срезы инкубировали в исрадипине на протяжении всего эксперимента, а отдельные группы клеток использовали для контроля и лечения лекарствами. Исрадипин значительно увеличивал ток, необходимый для удержания нейронов на уровне -30 мВ после применения исрадипина (TTX = 28,5 ± 7,0 пА, исрадипин = 53,5 ± 6,9 пА, t = -2,28, df = 7, п & lt 0,05, непарный т-тестовое задание). Удерживающий ток в исрадипине был аналогичен току, наблюдаемому в кадмии (сравните рис.7.Би 2 с 6C, соответственно). Не было значительного изменения входного сопротивления в установившемся режиме (TTX = 196 ± 21 МОм, израдипин = 171 ± 14 МОм), как показано на рис.7.B1, сопротивление нулевой частоты.

Исрадипин значительно снижал импеданс, измеренный в интернейронах LTS (F = 4,14, df = 1,37, п & lt 0,05 Рис.7B1). Антагонизм Саv1 также привело к уменьшению размера мембранного резонанса, измеренного как разница в наклонах частотно-импедансной кривой между 1 и 5 Гц (F = 3,07, df = 9, 342, п & lt 0,005), но остаточный мембранный резонанс сохранялся (F = 4,16, df = 9, 342, п & lt 0,05). Эффект CavАнтагонизм канала 1 на фазе мембранного ответа показан на рис.7.Би 2. Положительный фазовый сдвиг в ответе мембраны на низких частотах значительно уменьшился после применения исрадипина, что согласуется с уменьшением размера резонанса мембраны.

Блокада СаV2.2 также сильно изменили мембранный резонанс нейронов. Применение 1 мкМ ω-конотоксина GVIA устраняет мембранный резонанс (F = 3.93, df = 8, 162, п & lt 0,005 Рис. 8A1). Импеданс был увеличен на низких частотах, включая значительное увеличение входного сопротивления в установившемся режиме с 206 ± 29 до 313 ± 59 МОм (t = −2,67, df = 8, п & lt 0,05 Рис. 8A1, 0-частотный импеданс). В отличие от израдипина, ω-конотоксин GVIA не изменял требуемый ток удержания при этих напряжениях (рис. 8).A2). В соответствии со своим влиянием на мембранный резонанс, ω-конотоксин GVIA сдвигал фазу импеданса с опережения на запаздывание на низких частотах (рис. 8).A2).

Рис. 8.Кальциевые токи N-типа и хлоридные каналы, активируемые кальцием, необходимы для мембранного резонанса. A1: кривая импеданса образца показывает блокаду мембранного резонанса после нанесения 1 мкМ ω-конотоксина GVIA. Входное сопротивление (сопротивление нулевой частоты) значительно увеличилось. A2: фазовый прогресс в мембранном ответе был предотвращен после применения ω-конотоксина GVIA вставка: ток удержания не изменился после блокировки кальциевых токов N-типа (C). B1: блокирование CaCCs с помощью 100 мкМ нифлумовой кислоты предотвращает проявление мембранного резонанса, уменьшая пик в профиле импеданса. Входное сопротивление (сопротивление нулевой частоты) не изменилось после нанесения нифлумовой кислоты. B1: нифлумовая кислота предотвращает фазовый сдвиг в мембранном ответе вставка: ток выдержки существенно не изменился после нанесения нифлумовой кислоты (N). Планки погрешностей - SE.

И израдипин, и ω-конотоксин GVIA подавляли мембранный резонанс, но действовали по-разному. Эффекты исрадипина на резонанс мембраны и удерживающий ток были аналогичны эффектам кадмия. Как исрадипин, так и кадмий блокируют резонанс, уменьшая импеданс в широком диапазоне частот, не влияя на входное сопротивление. Напротив, ω-конотоксин GVIA увеличивал импеданс на низких частотах и ​​входное сопротивление до уровней, близких к измерениям пикового импеданса в TTX.

CaCCs необходимы для мембранного резонанса.

Блокада CaCC с помощью 100 мкМ NFA устраняет мембранный резонанс (рис. 8).B1). Значительного изменения тока удержания не произошло (рис. 8).Би 2) или входное сопротивление (рис. 8B1, 0-частотный импеданс). Изменение кривых импеданса напоминает эффект применения кадмия или исрадипина. После блокировки CaCCs мембранный резонанс был значительно снижен (F = 4,42, df = 13, 208, п & lt 0,005), хотя на кривой импеданса все еще оставался небольшой пик (F = 8,05, df = 13, 208, п & lt 0,01). Фаза реакции мембраны изменилась с набега фазы ниже резонансной частоты на отсутствие набега фазы после применения NFA (рис.Би 2).


Абстрактный : Взаимодействие между мембранным осциллятором, генерируемым зависимыми от напряжения ионными каналами, и осциллятором внутриклеточного кальциевого сигнала присутствовало в самых ранних моделях (1984–1985), использующих представления саркоплазматического ретикулума. Колебательное высвобождение кальция является неотъемлемой частью процесса высвобождения кальция, вызванного кальцием. Эти исторические результаты полностью подтверждают синтез, предложенный в статьях этой серии обзоров. Механизмы осцилляторов в первую очередь не конкурируют друг с другом, они увлекают друг друга. Однако есть некоторая асимметрия: мембранный осциллятор может работать бесконечно в отсутствие кальциевого осциллятора. Обратное кажется верным только при патологических состояниях. Исследования на уровне тканей и развития сердца также дают ценную информацию об интегративном действии кардиостимулятора.

Самые ранние модели сердечного ритма, начиная с модели Нобла, 1 ограничивались взаимодействиями между ионными каналами поверхностных мембран. Первой моделью сердечной клетки, включающей внутриклеточную сигнальную систему кальция, участвующую в взаимодействии возбуждения и сокращения, была модель ДиФранческо и Ноубл. 2 Эта модель была разработана для овечьих волокон Пуркинье, и она была первой, кто предсказал большую роль тока обмена натрия / кальция во время потенциала действия. Фактически, он определил более медленные компоненты входящего тока, которые ранее приписывались току кальциевых каналов, как относящиеся к обменнику. Активность кардиостимулятора в этой модели почти полностью объяснялась медленным началом неспецифического катионного тока, т.е.е, активируется гиперполяризацией. В этом случае не было предсказано, что обменный ток будет играть какую-либо роль в ритме кардиостимулятора.

Однако модель волокна Пуркинье ДиФранческо-Нобла была почти сразу же разработана для создания первой математической модели, воспроизводящей формы волны напряжения, подобные тем, которые наблюдаются в клетках синоатриального узла (SAN) кролика. 3 Позднее он был также разработан для создания первых моделей предсердных клеток кролика. 4,5 Что касается механизмов передачи сигналов внутриклеточного кальция, модели 1980-х годов были основаны на работе Фабиато по индуцированному кальцием высвобождению кальция. 6

Экспериментальной основой модели SAN была работа Брауна и др. [7,8], которая показала наличие очень медленных компонентов входящего тока, подобных тем, которые предсказывались для тока обмена натрия / кальция во время потенциала действия. Фактически, моделирование дало уверенность в том, что эти экспериментальные записи не были артефактами фиксации напряжения.

Один из участников этой экспериментальной работы, Джунко Кимура, позже сотрудничал с Акинори Нома, чтобы измерить зависимость тока обмена натрия / кальция от напряжения и концентрации ионов в строго контролируемых условиях. 9,10 Результаты были замечательно согласуются с уравнениями, используемыми в моделях. Все последующие разработки моделей передачи сигналов кальция и обмена натрия / кальция в сердце можно рассматривать как производные от моделей 1980-х годов.

Среди экспериментальных результатов на кроличьем SAN было два важных вывода, которые относятся к существующим противоречиям. Во-первых, при исследовании внутренних токов во время деполяризации с фиксацией напряжения часто наблюдались 2 четких компонента. Основываясь на работе по моделированию, первое из них было связано с активацией кальциевого тока L-типа (называемого яси в ранних работах), тогда как второй, гораздо более медленный, компонент был приписан активации обмена натрия / кальция во время высвобождения кальция после начала потенциала действия.

Компьютерная модель правильно воспроизвела эти 2 компонента (см. Рисунок 9 в книге Брауна и др. 8). Эти оригинальные вычисления были выполнены с использованием OXSOFT HEART. Мы повторили вычисления для этой статьи, используя общедоступное программное обеспечение COR (www.cor.physiol.ox.ac.uk) и версию модели в кодировке CellML, загруженную из репозитория моделей CellML (www.cellml.org). Результаты показаны на рисунке 1. Они очень похожи на исходный рисунок, но расширяют его, показывая отдельные вклады яCaL а также яNaCa. Более поздняя экспериментальная работа 11 полностью подтвердила предсказания моделей относительно тока обмена натрия / кальция во время потенциала действия.

Рисунок 1. Обменные токи натрия / кальция в модели ДиФранческо-Нобля (1985). 2 Верх (А), Экспериментальные результаты, полученные Кимурой и др. В 1987 г. с использованием клеток желудочков морской свинки. 10 Обменный ток во внутреннем режиме (соответствующий притоку натрия и оттоку кальция) как функция мембранного потенциала при различных концентрациях внеклеточных ионов натрия. Верх (B), Соответствующие кривые, рассчитанные на основе уравнений, используемых для тока обмена натрия / кальция в модели (обратите внимание, что эти результаты были получены раньше экспериментальных). Нижний, Вариации ионных токов (яK, яCa, f [Теперь яCaL], яж, а также яNaCa) при вычислении потенциалов действия и кардиостимуляторов. Обратите внимание на существенный ток обмена внутрь, предсказанный во время плато потенциала действия. Это вычисление было выполнено для этой статьи с использованием COR и точно такое же, как и опубликованное в 1985 году.

Установив эффективность этих моделей в том, что касается потенциала действия, мы теперь переходим к деполяризации кардиостимулятора. Это критический вопрос. Во время деполяризации с фиксацией напряжения обменный ток натрия / кальция, отражающий динамику внутриклеточного переходного процесса кальция, неизменно следует за началом и инактивацией тока кальциевого канала. Напротив, на этот раз отношения часто менялись во время деполяризации кардиостимулятора. На рисунке 2 показан экспериментальный протокол, использованный для выявления этого в работе 1984 года. Естественная деполяризация кардиостимулятора прерывалась в разное время путем ограничения напряжения до уровня, достигнутого во время начала фиксации. Если это время было достаточно поздно (примерно во время последней трети деполяризации кардиостимулятора), регистрировался медленный входящий ток, ход которого во времени напоминал медленный компонент, записанный во время стандартной деполяризации с фиксацией напряжения. Однако не было видимой предшествующей активации кальциевого тока. Это было интерпретировано как указание на возможность того, что высвобождение кальция во время активности водителя ритма синусового узла может предшествовать активации кальциевого тока, как наблюдали Lakatta et al. 12 На рисунке 2 показаны новые вычисления этого явления с использованием COR и загруженного файла CellML для модели SAN 1984 года.

Фигура 2. Высвобождение кальция перед активацией ICaL. Верхний левый, Одна из экспериментальных записей, сделанных на синоатриальном узле кролика Брауном и др. (Рисунок 9 в статье, 8 кривых при -44 мВ). Мембранный потенциал мог изменяться спонтанно во время потенциала действия и в течение большей части последующей деполяризации пейсмекера. Ближе к концу этой деполяризации, но явно перед повышением потенциала действия, мембранный потенциал был ограничен на достигнутом уровне.Был зарегистрирован медленный переходный внутренний ток, начало которого намного медленнее, чем у кальциевого тока L-типа. Для достижения пика требуется ≈100 мс. Нижняя леваяПротокол напряжения, используемый для повторения моделирования этих результатов в 1984 году с использованием модели SAN, разработанной на основе модели ДиФранческо-Нобла. Вертикальная шкала в милливольтах. Горизонтальная шкала в секундах. В правом верхнем углу, Вычисленные чистые ионные токи, соответствующие трем уровням зажимного потенциала в нижний левый протокол. Зажатие в середине деполяризации кардиостимулятора просто создает плавное развитие чистого входящего тока, соответствующего затуханию яK и наступление яж. Средняя кривая (прерывистая) генерирует медленный переходный внутренний ток, аналогичный тому, который показан на экспериментальной кривой. (верхний левый). В пунктирная кривая генерирует двойной пик, когда начинает активироваться кальциевый ток L-типа. Вертикальный масштаб в нА горизонтальной шкалы в секундах. Внизу справа, Расчетные изменения тока обмена натрия / кальция во время трех протоколов напряжения.

Таким образом, суть гипотезы Лакатты присутствовала в самых ранних моделях передачи сигналов кальция в сердечных клетках.

Почему Браун и др. Не связали деполяризацию кардиостимулятора с этим механизмом? Основная причина заключалась в том, что, хотя в экспериментах часто регистрировались такие медленные входящие ионные токи, они почти всегда гасли после 1-2 колебаний. Таким образом, обслуживание кальциевого генератора сигналов не зависело от напряжения-зависимого генератора ионного тока.

Таблица 2. Нестандартные сокращения и акронимы

Как взаимодействуют разные осцилляторы?

Чтобы исследовать вклад различных ионных токов, мы сравнили результаты моделирования 6 математических моделей ячеек SAN, доступных в репозитории CellML: Demir et al, 12a Dokos et al, 12b Kurata et al, 12c Maltsev and Lakatta, 12d Noble и Noble, 12e и Zhang et al. 12f Для ясности рисунков мы показываем на рисунках только результаты последних 4 моделей, но включаем результаты всех моделей в текст.

На рисунке 3 показан мембранный потенциал, внутриклеточная концентрация кальция и входящие токи, общие для всех моделей: ток Ca 2+ L-типа (яCaL), Обменник Na + / Ca 2+ (яNaCa), смешное течение (яж) и фонового натриевого тока (яbNa).

Рисунок 3. Обзор моделей, колебаний и основных токов. Обратите внимание, что яж(сплошная линия на нижних графиках) всегда наименьший из входящих токов (яCaL, яNaCa, яbNa, а также яж).

В яCaL показывает наибольшую амплитуду токов во всех моделях, а максимальную яNaCa ток больше, чем яж а также яbNa, за исключением модели Zhang, которая имеет постоянную внутриклеточную концентрацию кальция для упрощения модели. яж во всех моделях меньше, чем яbNa.

Когда мы теперь блокируем различные токи, по одному (см. Рисунок 4), что происходит с колебаниями мембранного потенциала (и кальция) в моделях ячеек SAN? Все модели (Демир, Жанг, Мальцев, Докос, Нобл, Курата) сходятся во мнении о важности яCaL: без активации этого кальциевого тока колебания SAN не возникают. Модели согласуются с экспериментальным наблюдением, что без поглощения или высвобождения кальция из саркоплазматического ретикулума (SR) колебания не прекращаются (а увеличение фонового натриевого тока на 2% приводит к отсутствию пропущенных биений в модели Мальцева). Кроме того, полный блок яж не останавливает колебания ни в одной из моделей.

Рисунок 4. Напряжение отслеживается при полной блокировке одного или нескольких модельных токов при t = 2 секунды. Строки обозначают блок яCaL а также яКот, из яNaCa, фоновых токов (см. ниже), яж, и из явверх. Отсутствующие биения в модели Мальцева на блоке SERCA исчезают при яbNa увеличивается на 2%. «Фоновые токи» заблокированы в соответствующих моделях: Мальцева (яbCa а также яbNa), Курата (яbNa а также яулNa), Чжан (яbCa а также яbNa), Докос (яbNa а также яNa).

Итак, только яCaL необходимо для колебаний? Что на самом деле вызывает колебания в моделях? Во всех моделях существует ряд фоновых или устойчивых внутренних токов (яbNa, яbCa, яул), и установка их на ноль устраняет или уменьшает колебания в 4 моделях (Курата, Мальцев, Нобл, Демир), означает ли это, что фоновые токи могут быть более важными, чем яж и внутриклеточный цикл Ca 2+? Ясно, что здесь мы имеем дело с многофакторной системой, в которой даже ионные токи, не проявляющие внутренних динамических свойств (что является определением «фонового» тока), или токи, которые еще предстоит полностью охарактеризовать (например, яул) играют важную количественную роль. яул был впервые охарактеризован Guo et al (1995) как устойчивый входящий ток Na +, который активен во время фазы деполяризации, но из-за недоступности конкретного блокатора было невозможно исследовать важность этого тока для целых клеток SAN. .

Удаление яNaCa также устраняет колебания (во всех моделях, кроме модели Чжана, которая имеет фиксированные концентрации ионов). яNaCa большую часть времени это внутренний ток, вытесняющий Ca 2+ из ячейки (см. рисунок 4). При дополнительной установке постоянной концентрации SR Ca 2+ блок яNaCa только изменяет частоту, но не устраняет колебания полностью. Следовательно, это результирующая перегрузка Ca 2+ с полной яNaCa блок, приводящий к прекращению колебаний. Поскольку в ячейках SAN существуют также другие насосы и обменники для вытеснения Ca 2+ из ячейки (во избежание перегрузки Ca 2+), которых нет в математических моделях, неясно, будет ли полный блок яNaCa устранит колебания в реальных ячейках.

Анализ чувствительности периода SAN по отношению к блокировке ионных токов и насосов проводился в установившемся состоянии модели (300 секунд после изменения). Таблица показывает, что модели последовательно показывают увеличение периода от 0,7 до 1,87%, от 0,77 до 4,82%, от 0,14 до 0,83% и от 0,83 до 1,34% с блоком 10%. яКот, яbNa, Яж, а также яул, соответственно. Токи и насосы, связанные с внутриклеточной кальциевой системой, показывают довольно разные результаты для разных моделей (блок яCaL, яNaCa, а также явверх привел к уменьшению периода у Демира и увеличению у Мальцева). Мы предполагаем, что это отсутствие согласованности связано с различиями в обработке кальция в моделях.

Таблица 1. Анализ чувствительности периода SAN

В целом наибольшая чувствительность наблюдается для яbNa/яул и второе приходит яКот (игнорируя несовместимые значения для яCaL). Модель Мальцева представляет собой исключение: явверх вызывая наибольшее изменение периода (за которым следует яbNa а также яКот).

Бифуркационный анализ может предоставить дополнительную информацию о динамическом поведении моделей, но выходит за рамки данной статьи. Также обратите внимание, что все подробные результаты следует интерпретировать с осторожностью, потому что модели не были настроены и построены для такого рода исследований, т. Е. Анализ может выходить за пределы прогнозируемого диапазона моделей.

Модели предполагают 3 важные особенности согласованного действия, приводящего к колебаниям в ячейках SAN и поддерживающих их: фаза медленной деполяризации через входящие токи (яж, яул, [яbNa]), активация входящих кальциевых токов (яCaL, яКот), экструзия кальция (яNaCa, яpCa?). Важность высвобождения SR может заключаться в стабилизации колебаний по частотам, как указано Мальцевым и Лакатта, 12d, но в своей статье они также показывают, что высвобождение SR на самом деле не вызывает колебания (см. Рис. 5C в их статье).

Выводы из исследований тканей и развития сердца

Исследования, которые мы прокомментировали до сих пор, сосредоточены на уровне ионных каналов и интеграции их активности на уровне отдельных клеток. Другие статьи в этом вопросе вносят ценный вклад в дискуссии на уровне тканей, особенно в отношении использования визуализации с помощью индикаторов, чувствительных к напряжению или кальцию 13, и выводов, полученных в результате изучения развития тканей кардиостимулятора. 14

Эти исследования показывают, что интегративная физиология активности водителя ритма не заканчивается анализом клеточной активности. Фактически, со времени первых работ по электрофизиологическому картированию стало очевидно, что синусовый узел действует как более чем несколько тысяч синхронно бьющихся клеток. В зависимости от точных физиологических условий очевидное происхождение активности водителя ритма может переходить из одной области узла в другую. 15–17 Мы говорим о «кажущемся происхождении», потому что было бы чрезмерным упрощением предполагать, что область, ведущая к деполяризации, однозначно определяет то, что происходит (см. Также в другом месте 18). Электрический ток протекает между любыми двумя соединенными ячейками, имеющими разные потенциалы, и этот ток должен влиять на ведущие ячейки (замедляя их) так же, как они влияют на последующие ячейки (ускоряя их). Самые ранние вычисления межклеточного взаимодействия в синусовом узле с использованием параллельных компьютеров показали, что даже очень низкая связность (всего несколько каналов коннексина между каждой клеткой) может синхронизировать клетки с различными по своей природе ритмами. 19–21 Эти расчеты также показали, что клетки с внутренне быстрым ритмом, расположенные на периферии узла и, следовательно, «ведущие» деполяризацию в изолированном узле, становятся подчиненными клетками, когда узел соединяется с предсердием. . Бойетт и его коллеги экспериментально и вычислительно 22 показали, что изоляция синусового узла изменяет направление распространения, при этом ведущие клетки смещаются от центра к периферии, а более поздняя работа Бойетта и его коллег дополнительно подчеркнула, как архитектура узла влияет на его распространение. функция. 23 Анатомия и физиология обязательно взаимодействуют на тканевом уровне. Ценный набор идей из дискуссии между Ефимовым и Федеровым против Юнга и Линь в Циркуляционные исследования 13 заключается в том, что импульс имеет многоцентровое происхождение и что отдельные клетки и неповрежденный узел по-разному реагируют на лекарства и генетические изменения.

Может ли работа на тканевом уровне пролить свет на относительную роль мембранных и генерируемых кальцием колебаний? Это центральная тема дебатов между Ефимовым и Федеровым против Юнга и Линя. В принципе, использование чувствительных к напряжению маркеров для поиска нескольких сигналов может внести важный вклад. И действительно, чувствительные к напряжению красители действительно дают результаты, которые отличаются от результатов, полученных с помощью микроэлектродных записей. Ефимов и Федеров связывают это с тем, что красители записываются из протяженной области, которая может включать клетки и ткани разных типов, и поэтому обязательно дают смешанные результаты. В противоположность этому, Joung и Lin указывают на тот факт, что конфокальная визуализация кальция иногда может показать изменения кальция, ведущие к изменениям напряжения в конце деполяризации кардиостимулятора, особенно в присутствии изопротеренола. Вычленить такой сложный набор взаимосвязей будет сложно. Мы согласны с замечанием о том, что будущая работа «потребует тесного сотрудничества между разработчиками математического моделирования и экспериментаторами для анализа роли отдельных компонентов» 13, но добавим, что «анализ» уже искажает анализ. В нелинейных интерактивных системах приписывание относительных ролей различным компонентам может ввести в заблуждение. Важна именно «интегративная» функция. Как также отмечалось в этом исследовании, различные механизмы работают синергетически. Из-за нелинейности это обязательно означает, что определение количественного вклада отдельных компонентов зависит от физиологического и патологического контекста. Этот контекст включает тот факт, что поток информации между геномом и фенотипом не является односторонним. Фенотип не является статическим продуктом своих генов (см. Другие статьи 24,25). Существует обратная связь, направленная вниз от фенотипа для контроля экспрессии генов. Хорошие примеры доступны в этой серии обзоров, включая, в частности, подавление двух важных токов кардиостимуляторов: яж а также яKs, при предсердных тахиаритмиях. Следовательно, активность в предсердии может реконструировать профиль экспрессии генов в синусовом узле.

Ремоделирование экспрессии генов, естественно, заставляет нас рассмотреть другой важный вклад в этот специализированный выпуск журнала, потому что, как показывают Кристоффельс и др., Развитие сердца зависит от подавления экспрессии генов по мере того, как эмбрион развивается во взрослую особь. Все сердечные миоциты в раннем эмбрионе демонстрируют ритм кардиостимулятора. Переход к взрослым формам происходит за счет подавления паттернов экспрессии генов, которые развиваются, чтобы позволить взрослым работающим клеткам миокарда дифференцироваться. Как следствие, клетки водителя ритма взрослого человека напоминают клетки раннего эмбриона. Таким образом, идентификация задействованных репрессоров транскрипции является важной целью. Как показывают Кристоффельс и др., Это быстро развивающаяся область, и она дает надежду на то, что в конечном итоге мы узнаем молекулярную основу эмбрионального развития сердца. Эти идеи также будут важны для понимания функций взрослых, потому что происходит непрерывный оборот экспрессии генов. Ponard et al.18 недавно показали, что вариации уровней экспрессии во время оборота ионных каналов играют роль в вариабельности сердечного ритма с использованием комбинации культур миоцитов и компьютерного моделирования.

Выводы

Экспериментальные данные и работы по моделированию in silico показывают сложность многофакторной системы возбуждения SAN. Вклад яж и его важность в качестве фармацевтической мишени была доказана успешной разработкой ивабрадина и более подробно описывается в обзорной статье DiFrancesco 26 в этой серии обзоров. Похоже, что в фазу деполяризации вовлечены и другие токи (яул, механочувствительные токи 27 и др.), относительные вклады которых еще предстоит определить.

Кажется почти очевидным, что быстрый ход вверх в конце фазы деполяризации также оказывает большое влияние на частоту деполяризации за счет регулировки порога активации. Доказательства, представленные Lakatta et al. 12 в этой серии обзоров, также подчеркивают влияние высвобождения SR Ca 2+ на формирование восходящего удара (помимо яКот а также яCaL), в крайнем случае демонстрируя сходство с отложенной постдеполяризацией.

Уже самые ранние моделирование и экспериментальные работы показали (в соответствии с текущими выводами), что ни яж ни спонтанное высвобождение Ca 2+ из SR сам по себе не является или не может управлять кардиостимуляционной активностью, всегда необходимы согласованные действия и взаимодействие между различными ионными каналами. Кроме того, регулирование частоты сердечных сокращений с помощью цАМФ находится под влиянием и влияет на несколько ионных каналов, насосов и обменников, тем самым создавая надежную и стабильную, но все же гибкую систему, которая поддерживает миллиарды сердечных сокращений в нормальной жизни.

Дальнейшая работа, скорее всего, откроет еще больше механизмов, влияющих на частоту сердечных сокращений, которые могут быть даже более актуальными целями при определенных заболеваниях и патологиях, чем известные в настоящее время пути.

Оригинал получен 12 февраля 2010 г. Исправление получено 27 апреля 2010 г. Принято 28 апреля 2010 г.

Источники финансирования

Работа в лаборатории авторов финансируется Европейским Союзом (Framework 6, BioSim и Framework 7, VPH-PreDiCT) и British Heart Foundation.


Смотреть видео: Может ли электрокардиостимулятор не прижиться? (June 2022).