Концепция виртуального организма в биоинформатике
Проанализированы современное состояние и некоторые тенденции разработок и исследований в области биоинформатики. Обсуждены проблемы и перспективы создания информационной технологии, интегрирующей в себе разнородные данные об анатомии и морфологии, биомеханике, биохимии и физиологии человека для комп...
Збережено в:
| Дата: | 2007 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2007
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/294 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Концепция виртуального организма в биоинформатике / Р.Д. Григорян // Пробл. програмув. — 2007. — N 2. — C. 140-150. — Библиогр.: 29 назв. — рус. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859603300893065216 |
|---|---|
| author | Григорян, Р.Д. |
| author_facet | Григорян, Р.Д. |
| citation_txt | Концепция виртуального организма в биоинформатике / Р.Д. Григорян // Пробл. програмув. — 2007. — N 2. — C. 140-150. — Библиогр.: 29 назв. — рус. |
| collection | DSpace DC |
| description | Проанализированы современное состояние и некоторые тенденции разработок и исследований в области биоинформатики. Обсуждены проблемы и перспективы создания информационной технологии, интегрирующей в себе разнородные данные об анатомии и морфологии, биомеханике, биохимии и физиологии человека для комплексного анализа разномасштабных по размерам и динамике процессов. Изложены основы теории адаптивного реагирования организма на экзогенные случайные возмущения и оригинальный подход к моделированию функционирования организма. Конечной целью моделирования является повышение надежности диагностики состояния человека и создание оптимальных технологий управления его работоспособностью и здоровьем.
|
| first_indexed | 2025-11-28T01:43:17Z |
| format | Article |
| fulltext |
Прикладне програмне забезпечення
© Р.Д. Григорян, 2007
140 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2007. № 2
УДК 681.3+577.03
Р.Д. Григорян
КОНЦЕПЦИЯ ВИРТУАЛЬНОГО ОРГАНИЗМА
В БИОИНФОРМАТИКЕ
Проведен анализ современного состояния и некоторых тенденций разработок и исследований в области
биоинформатики. Обсуждаются проблемы и перспективы создания информационной технологии, ин-
тегрирующей в себе разнородные данные об анатомии и морфологии, биомеханике, биохимии и фи-
зиологии человека для комплексного анализа разномасштабных по размерам и по динамике процессов.
Излагаются основы теории адаптивного реагирования организма на экзогенные случайные возмущения
и оригинальный подход к моделированию функционирования организма. Конечной целью моделиро-
вания является повышение надежности диагностики состояния человека и создание оптимальных тех-
нологий управления его работоспособностью и здоровьем.
Введение
Биоинформатика охватывает широ-
кий круг научно-технологических про-
блем, относящихся как непосредственно к
задачам программной инженерии, также к
биомедицинским задачам. Основные тре-
бования к биоинформатике сводятся к соз-
данию удобных специализированных баз
данных и компьютерных технологий обра-
ботки этих данных с учетом специфики
жизненных процессов. Естественно, что
при такой широкой постановке задач в
биоинформатике существуют относитель-
но специализированные области, требую-
щие проблемно-ориентированных реше-
ний. Хотя базы данных биоинформатики
должны покрывать практически все биоло-
гические науки, в настоящее время при-
оритетом обладают направления разрабо-
ток, имеющие отношение к медицине.
Наиболее известны исследования в таких
крупных областях, как генетика, протео-
мика, биомеханика и физиология человека.
В каждой отдельно взятой области есть
специфические задачи, а объединяет их
необходимость обработки огромных мас-
сивов данных, их первичный анализ, кла-
стеризация, построение регрессионных
или имитационных моделей, осуществле-
ние их численных исследований для полу-
чения знаний, недоступных в рамках тра-
диционных эмпирических исследователь-
ских технологий.
В известных долгосрочных между-
народных проектах по картированию ге-
нома человека GENOME [http://www.san-
ger.ac.uk/HGP/], по использованию генети-
ческой информации для расшифровки
структуры белков: PROTEOME [http://
www.pivot.net/~jpierce/proteome_pro-
ject.htm], а также интегрирование этих
данных для лучшего понимания физиоло-
гических закономерностей: PHYSIOME
[http://www.ngi-nz.co.nz/applications/physi-
ome.html], биоинформатика играет разную
роль. В двух первых проектах на первое
место выходило требование к быстродей-
ствию компьютеров, к основанным на ар-
хитектурах параллельного программиро-
вания вычислительным алгоритмам, по-
зволяющих оперировать огромными пото-
ками однотипной информации. В продол-
жающемся проекте PHYSIOME [1–11]
нередко на первое место выдвигаются тре-
бования к пользовательскому интерфейсу,
обеспечивающего удобство проведения
исследований по компьютерному модели-
рованию причинных отношений в орга-
низме человека. Однако это не означает,
что удобный интерфейс автоматически оп-
ределяет преимущества программных
средств.
Наряду с вышеперечисленными ос-
новными направлениями биоинформатики,
существует также направление, которое,
несмотря на отсутствие общей методоло-
гии, объединяется под названием «вирту-
альный человек» (Virtual Human) [http://
portal.acm.org/citation.cfm?coll=GUIDE&dl
=GUIDE&id=618420]. Это направление
развивается в основном в США. Послед-
нее время, в рамках Интернет – проекта
BioMedTown, оно стало разрабатываться
также в Евросоюзе [http://www.livinghu-
Прикладне програмне забезпечення
141
man.org/]. Пожалуй, следует отметить, что
нечеткая постановка проблемы, ее лишь
контурное видение, отразились как на об-
щей методологии, так и на потенциальных
задачах, которые собираются решать ини-
циаторы этого направления в разных ис-
следовательских центрах. Вероятно, такая
неопределенность задачи и неразборчи-
вость в методах характерна для начального
этапа и вскоре произойдет дифференциа-
ция по конкретным целям и технологиям.
Для научных исследований в облас-
ти физиологии и медицины по-прежнему
на первом месте стоит требование к адек-
ватности концептуальных и математиче-
ских моделей. Нередко адекватность одной
из нескольких предложенных конкури-
рующих моделей устанавливается в про-
цессе предварительных отладочных иссле-
дований, направленных на уточнение как
списка переменных модели, также на вы-
яснение области числовых значений кон-
стант. В этой связи, интерфейс пользова-
теля должен максимально упростить про-
ведение отладочных исследований, преду-
смотреть возможность оперативных изме-
нений как в концептуальных моделях,
также в уравнениях математических моде-
лей, числовых значений их переменных и
параметров без необходимости перепро-
граммирования. Не имея возможности для
детального анализа достоинств и недос-
татков отдельных подходов и инженерных
решений в области программирования, в
настоящей работе остановимся на анализе
одного, на наш взгляд, перспективного на-
правления, известного под названиями
«виртуальный организм», «виртуальный
пациент» [http://www.iuiconf.org/03pdf/
2003-001-0010.pdf].
Концепция виртуального организма
Необходимость создания виртуаль-
ного организма человека непосредствен-
ным образом выросла из потребностей
учебного процесса при подготовке меди-
цинских специалистов. Традиционно в
этих целях использовались анатомические
муляжи и атласы. Однако эти средства не
дают адекватного представления о дина-
мических процессах, так характерных для
жизни. Практически невозможно все воз-
можные сценарии и стадии развития пато-
логии представить с помощью статических
образов. С появлением персональных ком-
пьютеров, с ростом их возможностей стало
ясно, что традиционные анатомические
атласы практически изжили себя. Нужен
новый, цифровой атлас, позволяющий
оперативным изменением масштаба более
детально рассмотреть строение различных
структурных частей тела. Наряду с этим,
визуализация динамических явлений, мо-
делирование различных сценариев обеща-
ли открыть принципиально новые пер-
спективы для диагностики и лечения бо-
лезней. Пожалуй, в качестве первого
нестандартного подхода к данной пробле-
ме следует рассматривать инициативы
Шпитцера из университета Денвера (шт.
Колорадо), позволившие экспертов в США
идти на беспрецедентный шаг [12, 13].
Практически здоровый мужчина, осуж-
денный на смертную казнь в Техасе и ис-
пользовавший все свои права на амни-
стию, завещал свое тело науке. Сразу по-
сле смертельной инъекции тело было за-
морожено, после чего перевезено в специ-
альную лабораторию и распилено на про-
дольные срезы толщиной 1 мм. Каждый из
около 1800 таких срезов был сфотографи-
рован, затем путем сканирования оцифро-
ван. В результате появился первый в мире
цифровой, «бессмертный» человек. Через
некоторое время аналогичная процедура,
но с толщиной среза 0,33 мм проводилась
с телом женщины, добровольно завещав-
шей его для этой цели. Таким образом, в
настоящее время имеется база данных по
цифровой анатомии мужчины и женщины.
Фирма – хозяин этой базы данных предос-
тавляет платные услуги различным иссле-
довательским организациям и имеет не-
плохой коммерческий успех. Среди поль-
зователей услугами этой фирмы следует
назвать НАСА. На основе исходных ана-
томических цифровых данных специали-
сты по моделированию создали виртуаль-
ного человека для компьютерного модели-
рования его движений в условиях косми-
ческого полета. Эта программа использо-
валась для модельных расчетов характери-
стик скафандров, для расчетов биомехани-
Прикладне програмне забезпечення
142
ческих усилий отдельных групп мышц при
выполнении ремонтных работ с конкрет-
ными инструментами, а также для оптими-
зации систем жизнеобеспечения при бу-
дущих передвижениях астронавтов по лу-
не и по марсу.
Относительно несложная, но ком-
плексная модель физиологии человека, со-
держащая 2900 уравнений, предложена
департаментом скорой помощи медицин-
ского центра университета Миссисипи
(http://emergencymedicine.umc.edu/). Эта
модель упрощенно описывает известные
физиологические закономерности, что
представляет ценность для подготовки ме-
дицинских специалистов широкого про-
филя.
Рассмотрим более детально про-
граммную платформу общего назначения
GENESIS (GEneral NEural SImulation Sys-
tem), предложенной в Лаборатории вычис-
лительной нейробиологии Калифорний-
ского технологического института для
поддержки реалистичного моделирования
биологии нервных систем, начиная от
представления функций субклеточных
структурных компонент и биохимических
реакций в моделях автономного нейрона,
до моделирования крупных нервных сетей
и систем. Объектно-ориентированный
подход и высокого уровня язык моделиро-
вания позволяют специалистам по модели-
рованию легко расширить возможности
моделирования, модифицировать или за-
менить модельные компоненты для их по-
вторного использования. Реалистическая
модель отдельного нейрона включает опи-
сание морфологии отдельных дендритов,
неоднородности ионной проводимости,
тогда как модели сети стараются воспро-
извести известные эффекты афферентных
и эфферентных импульсных паттернов.
Такая модель каждого уровня должна быть
интегрируема в модель следующего уров-
ня, чье поведение далее предсказывается
численным моделированием [14].
Полагалось, что GENESIS должен
быть в состоянии: 1) поддерживать конст-
руирование разномасштабных моделей; 2)
быть гибким для разработки и обмена но-
вых моделей; 3) минимально зависеть от
конкретного компьютера (связь с Unix, C и
открытый графический стандарт облегча-
ют использование); 4) содержать графиче-
ский интерфейс для облегчения пользова-
ния нейробиологов; 5) обеспечить учебное
применение (GENESIS включен в множе-
ство интернациональных курсов по ком-
пьютерным нейронаукам); 6) поддержи-
вать моделирование через Интернет.
Текущие версии программ GENE-
SIS и PGENESIS (версия. 2.3, 2006) дос-
тупны на сайте http://www.genesis-
sim.org/GENESIS/. Внушительный список
научных публикаций с использованием
программной технологии GENESIS за пре-
делами лаборатории Бауера можно найти
на сайте
http://www.uib.no/med/avd/miapr/arvid/cns/
genesis_tutorial/node3.html.
Проект PHYSIOME – от "physio-"
(жизнь) и "-ome" (целое), – это количест-
венное описание физиологических процес-
сов или функций в целостном организме.
Проект PHYSIOME – это интегрирован-
ный, распределенный в разных исследова-
тельских центрах мира долговременный
международный проект интернациональ-
ного союза физиологов (IUPS), ориентиро-
ванный на проектирование, разработку,
внедрение, тестирование и документиро-
вание, архивацию и распространение ко-
личественной информации и интегратив-
ных моделей функционального поведения
клеточных органелл, клеток, тканей, орга-
нов и организмов. Отдаленная цель проек-
та состоит в понимании и описании орга-
низма человека, его физиологию и патофи-
зиологию, а также использование этого
понимания для улучшения здоровья чело-
века. Однако многое, если не основное, что
предстоит изучить, получается из исследо-
ваний других биологических видов. По-
этому, проект PHYSIOME ориентирован
на создание моделей, обобщающих ин-
формацию о физиологических системах,
на интеграцию полученных во множестве
исследовательских лабораторий наблюде-
ний в единую, самодостаточную количест-
венную модель. Другая цель проекта со-
стоит в поддержке сообщества ученых,
преподавателей, профессионалов медици-
ны и индустриальные сообщества функ-
циональным описанием биологических
Прикладне програмне забезпечення
143
систем человека при состояниях здоровья
и болезней. Основной и главной характе-
ристикой проекта является создание ком-
пьютерной базы данных для поиска и по-
следующего развития.
PHYSIOME включает самосто-
ятельные проекты по следующим систе-
мам: сердечно-сосудистая; почки и моче-
выделительная; респираторная; скелетно-
мускулатурная; кожные покровы; нервная;
пищеварения; эндокринная; иммунная; ре-
продуктивная система мужчин; репродук-
тивная система женщин; сенсорные орга-
ны. Каждый из перечисленных проектов
имеет составные проекты, рассредоточен-
ные в разных исследовательских центрах
США, Европы, Австралии и Новой Зелан-
дии, а также Канады и Японии. Список
всех организаций, а также требования к
проектам можно найти на сайте
http://www.physiome.org/JoinUs/.
Информацию о проектах в виде
pdf.-файлов можно найти на сайтах: Nature
Review, European Journal of Physiology Re-
view, Experimental Physiology Review.
Полная информация доступна на сайтах
http://www.blackwellpublishing.com/journals
/EPH; http://www.blackwell-synergy.com,
http://www.physiome.org/Links/.
Основанные на Интернет инфор-
мационные технологии позволяют разные
группы исследователей работать над об-
щими проблемами вместе. Когда пробле-
мы комплексные, они декомпозируются и
частные экспертные группы занимаются
отдельными задачами целого проекта. Та-
кая стратегия предполагает разработку
единых стандартов, позволяющих множе-
ство частных суб-моделей собрать в еди-
ную модель. Однако, здесь есть и другая
проблема, которая пока не решается. Речь
идет об отсутствии специалистов, способ-
ных оценить всю совокупность моделей в
целом. К сожалению, именно эта пробле-
ма, нерешенная в свое время, заставила
авторский коллектив, работавший под ру-
ководством Артура Гайтона (Guyton, 1972,
1984) [15–16], фактически отказаться от
дальнейших усилий в направлении созда-
ния комплексных моделей. Остается наде-
яться, что развитые с тех пор новые техно-
логии биоинформатики помогут разработ-
чиков моделей избежать участи коллекти-
вов А. Гайтона и Н.М. Амосова [17].
Разработка и внедрение машинных
программ и кодов для крупномасштабных
систем имеет множество проблем. Больш-
инство составных моделей сами являются
комплексными, поэтому требуют учета
пространственной и временной разномас-
штабности процессов. Причем, интегриро-
вание этих под-моделей не должно нару-
шать законы сохранения масс и баланса
потоков, учесть ограниченные рабочие ин-
тервалы линеаризованных нелинейных в
общем зависимостей в биохимических
превращениях со множеством обратных
связей. Представление непрерывных био-
логических тканей и структур в виде по-
следовательностей элементарных микро-
участков позволяет использовать упро-
щенные модели для каждого компартмен-
та, однако распространение результатов
моделирования на целостные структуры
всегда требует большой аккуратности в
интерпретациях. Необходимо всегда пом-
нить об ограничениях каждой модели. С
другой стороны, детализация описания по-
рождает вычислительные проблемы. Более
быстрое вычисление необходимо, когда
используются умозрительные модели для
итеративных вычислений. Пожалуй, наи-
более серьезная проблема связана с отсут-
ствием однозначной информации относи-
тельно кинетики процессов как часть об-
щего отсутствия зафиксированных в виде
баз данных наблюдений этой кинетики.
Кроме того, появление все новой такой ча-
стной информации нередко является на-
столько критичным, что все модели, по-
строенные до того, могут оказаться лож-
ными. Другая информация, принципиаль-
но необходимая для количественного мо-
делирования жизненных процессов вообще
отсутствует в литературе, поскольку тра-
диционные эмпирические исследования
обходились без нее, не придавали значения
ее важности. Поэтому, такие простые с
точки зрения создателя модели характери-
стики как композиционные свойства тка-
ней, механическое поведение клеток негде
взять. Многое приходится предположить,
что связано с риском оценки достоверно-
сти моделирования.
Прикладне програмне забезпечення
144
Разработка обоснованных моделей
биологических систем является ключом к
дизайну лекарств, основанных на совре-
менных знаниях молекулярно-генетичес-
ких механизмов влияния введенных в ор-
ганизм химических веществ на функции
клеток. Подобные модели позволили бы
рассчитать и оптимизировать дозы интер-
венции для получения ожидаемых эффек-
тов. Проект Physiome поэтому считается
связующим звеном между знаниями о ге-
нах и здоровьем, так как создает техноло-
гии применения генетических знаний на
уровне целостного организма человека.
Следует отметить об открытости
проектов PHYSIOME. Разработчики мате-
матических моделей и программной про-
дукции размещают свою продукцию на
специально организованных сайтах сво-
бодного доступа. Любой пользователь мо-
жет получать достаточную информацию о
конкретной программной продукции для
ее запуска через Интернет. Хотя задекла-
рированы разные разработки, в действи-
тельности к моменту написания данной
работы лишь некоторые из них реально
оказались доступными. К ним следует от-
нести разработки, размещенные на сайте
факультета биоинженерии университета
Сиэтла (шт. Вашингтон, США) http://
nsr.bioeng.washington.edu/, известный так-
же под названием Национальный симуля-
ционный ресурс – National Simulation Re-
source (NSR). Желающие принять участие
в программе PHYSIOME могут найти ру-
ководство на сайте http://www.physi-
ome.org/About/development.html.
Европейский союз в декабре 2004 г.
инициировал Europhysiome Project: BioSim
Network (Домашняя страница: biosim-
network.net), который объединяет 26 ака-
демических исследовательских коллекти-
ва, 9 малых и средних предприятий из раз-
ных европейских стран, один крупный ин-
дустриальный партнер Novo Nordisk, а
также регуляторные агентства из Дании,
Голландии, Швеции и Испании. Половина
академических организаций поддерживают
экспериментальные исследования, дру-
гая – покрывает также пограничные облас-
ти модельных разработок. Среди малых
предприятий, интегрированных в проект,
значительная часть обеспечивает разра-
ботку программ для моделирования и тес-
тирования новых лекарственных средств.
Основное назначение Network со-
стоит в том, чтобы продемонстрировать,
как современные моделирующие техноло-
гии позволяют посредством количествен-
ного анализа глубже понять биологиче-
ские, патологические и фармакологиче-
ские процессы для более рациональной
разработки лекарств, усовершенствования
лечебных технологий с одновременным
уменьшением количества эксперименталь-
ных животных.
Важно заметить, что параллельно
прикладным исследованиям для лечения
депрессий, онкологических заболеваний и
разных видов тремора, данная программа
поддерживает фундаментальные биологи-
ческие исследования с выдвижением тео-
рий в генетике, биохимии, клеточной био-
логии, фармакологии, физиологии и эн-
докринологии
Важность современных информа-
ционных технологий, сочетающих в себе
математическое моделирование и визуали-
зация сложных физиологических процес-
сов для того, чтобы глубже понять меха-
низмы превращения нормально-физиоло-
гических процессов в патологические, а
также для оптимизации медицинской кор-
рекции, вплоть до хирургического вмеша-
тельства, демонстрируют работы голланд-
ских исследователей [http://www.erasmu-
smc.nl/ThoraxcenterBME/shearstress/Hemod
yn/hemodyn-index.htm]. Для пациент-спе-
цифичной диагностики аневризмы нисхо-
дящей аорты был создан специальный ис-
следовательский проект Hemodyn объеди-
няющий специалистов Philips Medical Sys-
tems и исследователей по биомеханике ар-
териальной системы из технологического
университета Erasmus в Энтховене.
Особенность исследований в Институте
программных систем
С 2002 года Институт программных
систем НАН Украины стал инициатором
нового цикла исследований по проблеме
Прикладне програмне забезпечення
145
надежности человека-оператора (ЧО).
Особенность подхода состояла в том, что
постулировалось, что значительная доля
ошибок операторской деятельности вызва-
на ее ненадлежащим физиологическим
обеспечением. В связи с тем, что традици-
онная медицина труда больше сосредото-
чена на его гигиене, чем на выяснение глу-
бинных биохимических и физиологиче-
ских механизмов, потребовалось критиче-
ское переосмысление состояния проблемы
надежности ЧО. Результатом раздумий
стал новый концептуальный подход, в
рамках которого выстраивалась долговре-
менная исследовательская стратегия, наце-
ленная на выяснение причинно обуслов-
ленных связей взаимодействия различных
структурно-функциональных систем орга-
низма. Реализация этой стратегии плани-
ровалась с помощью последовательных
шагов, включающих следующие этапы: 1)
создание адекватных количественных ма-
тематических моделей основных подсис-
тем организма; 2) разработка моделей их
взаимодействия; 3) проведение численных
компьютерных экспериментов с целью оп-
ределения нормальных режимов функцио-
нирования; 4) создание моделей внешней
среды и ее влияния на функции органов и
организма ЧО; 5) определение условий
возникновения пограничных состояний,
ухудшающих нормальную мозговую дея-
тельность ЧО.
К настоящему времени в основном
осуществлены первые два этапа, что дает
нам возможность перейти от чисто фунда-
ментальных исследований к решению не-
которых теоретических и прикладных за-
дач из области физиологии взаимодейст-
вия человека с нестабильной внешней сре-
дой. Для того, чтобы прояснить особен-
ность нашего подхода, необходимо не-
сколько детальнее остановиться на его ос-
новных положениях.
Как и в проекте Physiome, наш под-
ход предполагал построение интегриро-
ванной модели функционирования органов
с учетом процессов на субклеточном, кле-
точном, популяционном (органном) уров-
нях организации живой материи [18, 19].
Дополнительно планировалось построение
моделей взаимодействующих систем (на-
пример, сердечно-сосудистой системы и
почек). Это позволило бы проследить мед-
ленный тренд артериального давления, вы-
званный выделительной деятельностью
почек, направленной на сохранение водно-
электролитического гомеостаза организма.
Однако, такая, долговременная деятель-
ность даже двух систем непременно ока-
зывает воздействие на состояние клеток
организма, заставляя их адекватно реаги-
ровать. В связи с этим стало ясно, что аде-
кватное моделирование долговременного
функционирования функциональных сис-
тем организма обязательно требует знания
общих закономерностей адаптивного реа-
гирования организма на экзогенные воз-
мущения. Анализ современных представ-
лений по этому вопросу выявил множество
внутренних противоречий, не позволяю-
щих свести эмпирические наблюдения к
единой теоретической модели. Это тупи-
ковое состояние породило новую фунда-
ментальную проблему: нужно предложить
альтернативное концептуальное видение
механизмов гомеостаза и адаптивного реа-
гирования организмов на флуктуации фи-
зико-химических характеристик среды су-
ществования. Наш теоретический взгляд
изложен в [18]. Коротко его главные по-
ложения сводятся к следующему.
Каждая клетка многоклеточного ор-
ганизма потенциально обладает автоном-
ной способностью реагирования на экзо-
генные разрушающие воздействия повы-
шением темпа биосинтетической активно-
сти. Для того, чтобы эта потенциальная
способность оказалась эффективной, необ-
ходимо, чтобы в ближайшем окружении
клетки в избытке существовали все необ-
ходимые для клеточного метаболизма ис-
ходные компоненты. Это идеальное усло-
вие редко выполняется. В условиях много-
клеточного организма чаще имеет место
энергетический и субстратный дефицит.
Следовательно, любое усиление «всасы-
вающей» деятельности отдельных групп
клеток переконфигурирует существующие
градиенты потребления, ухудшая потреб-
ление менее активных клеток. Со време-
нем это вызовет дефицит баланса в них,
что активирует их механизм реактивной
адаптации, т.е. эти клетки начнут интен-
Прикладне програмне забезпечення
146
сивнее «всасывать» субстраты. Ясно, что
такое конкурирующее поведение клеток
приведет к вынужденному равновесию,
когда процесс потребления будет оптими-
зирован на масштабе всех клеток организ-
ма. Таким образом, была обоснована гипо-
теза о том, что всякая адаптация деятель-
ности многоклеточного организма к изме-
нившимся условиям окружающей среды
происходит децентрализованно, исклю-
чительно благодаря одной движущей силе
– текущей ассимиляционной активности
каждой клетки. Это радикальное заключе-
ние заставляет по-новому взглянуть на
проблему надежного функционирования
целостного организма. Оказывается, что
реагирование и адаптация имеют совер-
шенно разную природу. Реагирование от-
ражает исключительно текущее состояние
организма. Сохранение неизменности реа-
гирования на данном отрезке времени ха-
рактеризует энергетический запас орга-
низма. Реактивная адаптация всегда связа-
на со структурной перестройкой клеток,
что порождает функциональные изменения
в органах и системах. Таким образом, вы-
яснив фундаментальные различия между
реагированием и адаптацией, можно по-
строить адекватные математические моде-
ли системного адаптивного реагирования
организма человека на динамические воз-
мущения среды. Часть моделей уже по-
строена и описана в публикациях [18–29].
Продолжением этих работ должно быть
создание программно-моделирующего
комплекса, способного имитировать раз-
ноуровневые физические и физиологиче-
ские процессы для анализа сквозных и за-
частую неочевидных причинных зависи-
мостей реагирования человека на измене-
ния в окружающей среде. Для примера
рассмотрим представленную на рисунке
концептуальную модель адаптивного реа-
гирования организма на изменения атмо-
сферного давления.
В статике механические напряже-
ния в податливых тканях и полостях тела
уравновешивают эффекты наружного (ат-
мосферного) давления. Это фундаменталь-
ное положение кратковременно может на-
рушаться при трех условиях: а) резко из-
менилось наружное давление; б) резко из-
менилось внутреннее напряжение; в) име-
ют место одновременно процессы обоих
типов. Если произошло хотя бы одно из
этих изменений, дисбаланс между силами,
действующими снаружи и изнутри, поро-
ждает движущие силы, под воздействием
которых возможен переходный процесс –
массоперенос в направлении вектора ре-
зультирующей силы.
AP – атмосферное давление; f – ме-
ханорецепция; s, v – тонусы нервов симпа-
тикуса и вагуса; PA – артериальное давле-
ние; L – лимфатический приток; ССС –
сердечно-сосудистая система; E – энергия;
C – концентрация ионов в клетке.
Функциональные преобразователи
1–6 осуществляют последовательную пе-
редачу приложенного наружного давления
в интерстициальное и внутриклеточное
пространство, вызывая нарушения клеточ-
ного гомеостаза, на восстановление кото-
рого теряется оперативный ресурс энергии
клетки.
Новый установившийся режим дос-
тигается тогда, когда изменившиеся объе-
мы в компартментах (клетках, тканях, ор-
ганах, полостях) растягивают стенки эла-
стичных структур с силой, уравновеши-
вающей силу снаружи. Всякая модель,
стремящаяся описать реакции живых орга-
низмов на экзогенные механические воз-
действия, не может обходиться без учета
этих биомеханических явлений. Однако
биомеханика описывает не все. Есть до-
полнительные аспекты взаимодействия,
что необходимо учесть при моделирова-
нии.
Представленная на рисунке схема
объясняет причинные связи формирования
равновесия сил между наружным атмо-
сферным давлением и давлениями в цито-
плазме и межклеточном пространстве,
опосредованные деятельностью кардио-
респираторной, лимфатической систем и
диурезом. Эта схема связывает энергети-
ческие затраты на поддержание клеточно-
го гомеостаза с необходимостью энергети-
ческих затрат на восстановление нарушен-
ного вследствие перераспределения жид-
костей баланса осмотических и онкотиче-
ских сил в цитоплазме и интерстициаль-
Прикладне програмне забезпечення
147
ном пространстве. Таким образом, впервые
предложено объяснение механизма баро-
чувствительности. Ее суть состоит в не-
достаточной энергии химических молекул
макроэргов для адекватной (максимально
быстро и полно) компенсации индуциро-
ванных пертурбациями атмосферного дав-
ления колебаний клеточного гомеостаза. В
результате, гомеостатические показатели
верхнего уровня (артериальное давление,
температура тела и др.) испытывают
слишком большие колебания при обычных
нагрузках, связанных с жизнедеятельно-
стью (перемена позы, физическая и умст-
венная деятельность, эмоции).
Клетка имеет полупроницаемую
мембрану, через которую проходит вода и
небольшие по размеру ионы, а биомолеку-
лы проникают в клетку или выходят из нее
благодаря активным механизмам переноса,
функционирующим на основе гидролиза и
высвобождения энергии предварительно
синтезированных молекул – макроэргов. В
норме цитоплазма клетки содержит опре-
деленное количество химических элемен-
Рисунок. Концептуальная схема физических процессов в организме, инициированных
изменениями атмосферного давления и физиологических ответных реакций на разных
уровнях структурно-функциональной организации
t
AP
f
AP
f
С
С
С
s
v
LF
+
-
PA диурез
Контур быстрого рефлекторного реагирования:
гомеостатические изменения кардиореспираторной
функции
S
f
E
C
Физиологические процессы
восстановления клеточного
гомеостаза:
Расход накопленной энергии
Тканевой и клеточный уровни реагирования
Физические процессы
изменения клеточного
гомеостаза
1 2
3
4
5 6
Прикладне програмне забезпечення
148
тов, концентрация которых уравновешена
их концентрацией снаружи. Отсюда следу-
ет, что любое локальное изменение давле-
ния в околоклеточном пространстве вызо-
вет движущую силу, под действием кото-
рой произойдет трансмембранное переме-
щение веществ. Но помимо концентраци-
онных градиентов, существует также элек-
трохимический трансмембранный гради-
ент, который тоже изменится при измене-
ниях внеклеточного давления. Таким обра-
зом, изменения механического давления
инициируют изменения электростатиче-
ских сил по обе стороны клеточной мем-
браны, что нарушает клеточный гомеостаз,
ухудшая условия для клеточного метабо-
лизма. На реактивное восстановление го-
меостаза клетка вынуждена будет тратить
дополнительное количество внутренних,
часто весьма скудных запасов энергии.
Скорость восстановительных процессов
находится в обратной корреляции с общим
запасом оперативной внутриклеточной
энергии и объемов внешнего воздействия.
Очевидно, при критических условиях не-
достачи энергии эта скорость будет слиш-
ком мала для быстрой компенсации нега-
тивных эффектов внешнего воздействия.
Подобное состояние может быть критич-
ным для функциональной надежности, или
даже для здоровья ЧО, поскольку будет
иметь место значительное колебание инте-
гральных параметров системного гомео-
стаза. Следовательно, здесь мы видим
один весьма важный механизм индуциро-
ванного экзогенным фактором нарушения
функционального состояния организма.
Однако эволюционный отбор в условиях
нестабильной атмосферы закрепил допол-
нительные механизмы, способные эффек-
тивно противостоять быстрым изменениям
атмосферного давления. Речь идет о меха-
низмах нервно-рефлекторного реагирова-
ния.
Изменения атмосферного давления
непосредственно сказываются на легочную
ткань, на кожные и поверхностные сосуды.
В сонных артериях имеются механорецеп-
торы, активность которых изменяется в
противоположную сторону с изменениями
атмосферного давления. Импульсация этих
рецепторов является сигналом для баро-
рефлекторного контура отрицательной об-
ратной связи, рефлекторно изменяющего
кровяное давление однонаправленно с из-
менениями атмосферного давления. Функ-
ционируя как демпфер, эта рефлекторная
система значительно сглаживает эффекты
резких перепадов наружного давления на
функции организма, но она становится
практически бесполезной при сравнитель-
но медленных, но монотонных значитель-
ных изменениях атмосферного давления.
Поэтому, комплексная модель должна
включать в себя все вышеперечисленные
механизмы с учетом их динамических и
мощностных характеристик. Такая модель,
с учетом биомеханических свойств раз-
личных тканей тела, его полостей находит-
ся на стадии разработки. Планируется им-
плементация в нее также эффектов, свя-
занных с изменениями объема крови в
сердечно-сосудистой системе, происходя-
щих вследствие специфически обуслов-
ленной динамике потоков лимфы и экс-
креции жидкости с почками, дыханием и
потом. Полагаем, что такая модель, соз-
данная впервые в мире, позволит прогно-
зировать метеочувствительность людей и
поможет выработать эффективные реко-
мендации для сглаживания негативных по-
годных влияний на самочувствие и здоро-
вье человека. Вместе с тем автор осознает,
что на пути повышения адекватности мо-
делирования необходимо учесть также со-
пряженные с изменениями атмосферного
давления, изменения влажности, темпера-
туры воздуха, парциального давления ки-
слорода в нем. Кроме того, какую то роль
на функции клеток играют колебания
электростатических и электромагнитных
полей. К сожалению, в настоящее время
нет сколь либо концептуально оформлен-
ных объяснений механизмов действия этих
последних факторов среды на биофизику и
физиологию человека.
Заключение
Проведенный анализ выявил основ-
ные мировые тенденции в развитии био-
информатики, ее главные направления и
Прикладне програмне забезпечення
149
центры, в которых сосредоточены иссле-
дования этого направления. Одновременно
стало ясно, что, несмотря на значительные
интеллектуальные и материальные ресур-
сы, привлеченные для решения актуаль-
ных проблем биоинформатики, имеются
как нерешенные научные проблемы (в ча-
стности, пока не предвидятся модели
взаимодействующих физиологических
систем), так и проблемы, связанные с аде-
кватными программными технологиями.
Разработанное нами новое теоретическое
видение процессов взаимодействия орга-
низма с нестабильной средой создало ос-
нову для адекватного их моделирования. В
этом контексте, развиваемое нами научно-
технологическое направление следует счи-
тать как одно из прорывных, соответст-
вующих мировому уровню разработок, а
предложенные концептуальные и исследо-
вательские математические модели позво-
ляют надеяться на реальный прикладной
результат в скором будущем.
1. Bassingthwaighte, J. B., Qian, H. and Li, Z,
The Cardiome Project: An integrated view
of cardiac metabolism and regional mechani-
cal function // Adv. Exp. Med. Biol. – 1999.
– Vol. 471.–P. 541–553.
2. McCulloch A., Bassingthwaighte J.B., Hunter
P.J., Noble D. Computational Biology of the
Heart: From Structure to Function // Prog.
Biophys. Molec. Biol. – 1998. – Vol. 69. –
P. 151–572.
3. Hunter P., Robbins P., Noble D. The IUPS
human physiome project // Eur.J.Physiol.
2002. – Vol. 44. –P. 1–9.
4. Hunter P. and Nielsen P. A Strategy for Inte-
grative Computational Physiology // Am. J.
Physiol.: Heart Circ. Physiol. – 2005. –Vol.
289. – P. 114 – 130.
5. Hunter P., Smith N., Fernandez J., Tawhai
M. Integration from proteins to organs: the
IUPS Physiome Project // Mech. Ageing
Dev. – 2005. – Vol. 126. – P. 187–192.
6. Lloyd C., Halstead M., Nielsen P. CellML:Its
future, present and past // Prog. Biophys.
Molec. Biol. – 2004. – Vol. 85. – P. 433–450,
7. Noble D., Rudy Y. Models of cardiac ven-
tricular action potentials: iterative interaction
between experiment and simulation // Phil
Trans R Soc Lond A. – 2001. – Vol. 359. –
P. 1127–1142.
8. Popel A.S., Pries A.R., Slaaf D.W. Microcir-
culation Physiome Project // J. of Vascular
Research. –1999. – Vol.36. – P. 253 – 255.
9. Cuellar A., Lloyd C., Nielsen P., Halstead
M., Bullivan, D., Nickerson D., Hunter P. An
Overview of CellML 1.1, a biological model
description language // Trans. Soc. Model.
Sim. Int. – 2003. – Vol. 79. – P. 740–747.
10. Bassingthwaighte J. B. Strategies for the
Physiome Project // Annals of Biomedical
Engineering. – 2000. – Vol. 28. –
P. 1043 - 1058.
11. Crampin E. J., Halstead M., Hunter P., Niel-
sen P., Noble D., Smith N., Tawhai M. //
Computational physiology and the physiome
project. Physiology. – 2005. – Vol. 20. –
P. 316 – 325.
12. Spitzer V., Ackerman M.J., Scherzinger A.L.,
Whitlock D. The visible human male: a tech-
nical report // J. Am. Med. Inform. Assoc. –
1996. – Vol. 3. – P. 118–130.
13. Spitzer V. M., Whitlock D. G. The visible
human dataset: The anatomical platform for
human simulation // The New Anatomist. –
1998. – Vol. 253. – P. 49 – 57.
14. Bower J.M., Beeman D. The Book of GENE-
SIS: Exploring Realistic Neural Models with
the GEneral NEural SImulation System. TE-
LOS / Springer-Verlag. – 1998. – 248 p.
15. Guyton A.C., Coleman T.C., Grander H.J.
Circulation: overal regulation // Ann. Rev.
Physiol. – 1972. – Vol. 34, № 6. –
P. 1072 - 1114.
16. Guyton A.C., Coleman T.C., Manning B.D.
Some problems and solutions for modelling
overal cardiovascular regulation // Math.
Biosc. – 1984. – Vol. 72, № 4. – P. 141–155.
17. Теоретическое исследование физиоло-
гических систем: Математическое мо-
делирование / Н.М. Амосов, Б.Л.Палец,
Б.Т. Агапов и др. – Киев: Наук. думка,
1977. – 245 с.
18. Григорян Р.Д. Самоорганизация гомео-
стаза и адаптации. – Киев: Академпе-
риодика, 2004. – 501 с.
19. Григорян Р.Д. Комп’ютерное моде-
лирование физиологических процессов
обеспечения деятельности человека: кон-
цепция и перспективы // Проблемы про-
граммирования. – Киев. – 2003. – № 1. –
С. 57–67.
20. Grygoryan R.D., Podlasov E.I. A computer
simulator of human physiological functions.
4th International Conference on Systems Bi-
ology, 5-9 November, St. Louis, Louisiana,
USA. – 2003. – P. 102-104.
Прикладне програмне забезпечення
150
21. Григорян Р.Д., Подласов Е.И. Технология
имитационного моделирования процессов
жизнеобеспечения на клеточном и орган-
ном уровнях // Проблемы программирова-
ния. – 2004. – № 2–3. – С. 489 – 496.
22. Grygoryan R.D. An Approach to the Investi-
gations of Human Organism Adaptation to
Inside/Outside Environmental fluctuations //
7th Congress of the International Society for
Adaptive Medicine 20-23 August 2003. Uni-
versity of California, San Diego,USA.
23. Grygoryan R.D., Atoyev K.L., Podlasov E.S.
A Human Health Risk Analysis by Means of
Organs and Organism Computer Models De-
scribing Overall Cellular Adaptation Mecha-
nism // Proc. SRA 2001 Annual Meeting “
Risk Analysis in an Interconnected World”.-
Seatle, WA. – 2001. – Dec. 2–5. 2002. –
P. 304.
24. ГригорянР.Д., Лиссов П.Н. Программный
имитатор сердечно-сосудистой системы
человека на основе ее математической
модели // Проблемы программирования. –
2004. – № 4. – С. 100–111.
25. Grygoryan R.D., Lissov P.N. Producer-user
relationships between living cells as a basis
of natural control systems self-organization.
In: Problems of Decision making under un-
certainties, Sept.12-17, Berdyansk, Ukraine.
– 2005. – P. 27–28.
26. Grygoryan R.D., Hargens A.R. A virtual
multi-celled organism with homeostatic and
adaptive properties.VIII International Con-
gress of ISAM. Moscow. 21-24 June. – 2006.
– P. 81–82.
27. Grygoryan R.D., Lissov P.N. Internal origina-
tors of functions fluctuation in multi-cellular
organism. In: Bioelectromagnetics. Current
Concepts. Ed. Ayrapetyan S. & Markov M.
Springer. Netherlands. – 2006. – P. 423–430.
28. Программно-моделирующий комплекс для
теоретических исследований взаимодей-
ствия физиологических систем организма
/ Р.Д. Григорян, К.Л. Атоев, П.Н. Лисов,
А.А. Томин // Проблемы программирова-
ния. – 2006. – № 1. – C. 79 – 92.
29. Grygoryan R.D., Hargens A.R. A virtual
multi-cellular organism with homeostatic and
adaptive properties. In: Adaptation Biology
and Medicine: Health Potentials. Editors, L.
Lukyanova, N. Takeda and P.K. Singal
,Volume 5, Narossa Publishing House. New
Delhi, India. – 2007. – P. 261–282.
Получено 12.04.2007
Об авторе:
Григорян Рафик Давыдович,
доктор биологических наук,
заведующий отделом.
Место работы автора:
Институт программных систем
НАН Украины, 03187, Киев-187,
проспект Академика Глушкова, 40.
Тел. (044) 526 5169
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-294 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-28T01:43:17Z |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Григорян, Р.Д. 2008-02-22T19:05:12Z 2008-02-22T19:05:12Z 2007 Концепция виртуального организма в биоинформатике / Р.Д. Григорян // Пробл. програмув. — 2007. — N 2. — C. 140-150. — Библиогр.: 29 назв. — рус. 1727-4907 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/294 Проанализированы современное состояние и некоторые тенденции разработок и исследований в области биоинформатики. Обсуждены проблемы и перспективы создания информационной технологии, интегрирующей в себе разнородные данные об анатомии и морфологии, биомеханике, биохимии и физиологии человека для комплексного анализа разномасштабных по размерам и динамике процессов. Изложены основы теории адаптивного реагирования организма на экзогенные случайные возмущения и оригинальный подход к моделированию функционирования организма. Конечной целью моделирования является повышение надежности диагностики состояния человека и создание оптимальных технологий управления его работоспособностью и здоровьем. ru Інститут програмних систем НАН України Прикладне програмне забезпечення Концепция виртуального организма в биоинформатике Article published earlier |
| spellingShingle | Концепция виртуального организма в биоинформатике Григорян, Р.Д. Прикладне програмне забезпечення |
| title | Концепция виртуального организма в биоинформатике |
| title_full | Концепция виртуального организма в биоинформатике |
| title_fullStr | Концепция виртуального организма в биоинформатике |
| title_full_unstemmed | Концепция виртуального организма в биоинформатике |
| title_short | Концепция виртуального организма в биоинформатике |
| title_sort | концепция виртуального организма в биоинформатике |
| topic | Прикладне програмне забезпечення |
| topic_facet | Прикладне програмне забезпечення |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/294 |
| work_keys_str_mv | AT grigorânrd koncepciâvirtualʹnogoorganizmavbioinformatike |