A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance

Prombles in programming 2014; 1: 90-98

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2025
Автори:	Grygoryan, R.D., Aksenova, T.V., Deriev, І.І.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	PROBLEMS IN PROGRAMMING 2025
Теми:	UDC 519.6+612
Онлайн доступ:	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/734
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Problems in programming
Завантажити файл:

Репозитарії

Problems in programming

id	pp_isofts_kiev_ua-article-734
record_format	ojs
resource_txt_mv	ppisoftskievua/89/544c6fc5509073b22ea1d94f7052ab89.pdf
spelling	pp_isofts_kiev_ua-article-7342025-04-09T22:38:00Z A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance Программный симулятор реакций аэробной клетки на дисбаланс энергии Grygoryan, R.D. Aksenova, T.V. Deriev, І.І. UDC 519.6+612 УДК 519.6+612 Prombles in programming 2014; 1: 90-98 Разработан специализированный программно-моделирующий комплекс (МК) для симуляции основных эффектов, выявленных при функционировании автономных механизмов обеспечения баланса между скоростью синтеза (СС) и скоростью потребления (СП) молекул аденозинтрифосфата (АТФ) в виртуальной аэробной клетке (ВАК) при изменениях СП. Основа МК – это двухкомпонентная математическая модель (ММ) реакций митохондрий на дисбаланс между СП и СС. Один компонент ММ описывает зависимость быстрой биохимической регуляции СС при изменениях соотношения концентраций АДФ/АТФ, а второй компонент ММ связывает СС с тотальной площадью митохондрий ВАК. Интерфейс пользователя МК ориентирован на физиолога-исследователя и позволяет настраивать характеристики ВАК для проведения и анализа компьютерных экспериментов. Тестовые исследования выявили адекватность ММ к ВАК. МК является компонентом для включения в разрабатываемый программно-моделирующий комплекс, который будет симулировать физиологические и патологические реакции разномасштабных регуляторов энергетической мегасистемы человека.Prombles in programming 2014; 1: 90-98 PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2025-04-09 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/734 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 1 (2014); 90-98 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 1 (2014); 90-98 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 1 (2014); 90-98 1727-4907 ru https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/734/786 Copyright (c) 2025 PROBLEMS IN PROGRAMMING
institution	Problems in programming
baseUrl_str	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
datestamp_date	2025-04-09T22:38:00Z
collection	OJS
language	Russian
topic	UDC 519.6+612
spellingShingle	UDC 519.6+612 Grygoryan, R.D. Aksenova, T.V. Deriev, І.І. A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance
topic_facet	UDC 519.6+612 УДК 519.6+612
format	Article
author	Grygoryan, R.D. Aksenova, T.V. Deriev, І.І.
author_facet	Grygoryan, R.D. Aksenova, T.V. Deriev, І.І.
author_sort	Grygoryan, R.D.
title	A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance
title_short	A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance
title_full	A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance
title_fullStr	A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance
title_full_unstemmed	A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance
title_sort	software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance
title_alt	Программный симулятор реакций аэробной клетки на дисбаланс энергии
description	Prombles in programming 2014; 1: 90-98
publisher	PROBLEMS IN PROGRAMMING
publishDate	2025
url	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/734
work_keys_str_mv	AT grygoryanrd asoftwaresimulatorofanaerobiccellresponsestoenergydisbalance AT aksenovatv asoftwaresimulatorofanaerobiccellresponsestoenergydisbalance AT derievíí asoftwaresimulatorofanaerobiccellresponsestoenergydisbalance AT grygoryanrd programmnyjsimulâtorreakcijaérobnojkletkinadisbalansénergii AT aksenovatv programmnyjsimulâtorreakcijaérobnojkletkinadisbalansénergii AT derievíí programmnyjsimulâtorreakcijaérobnojkletkinadisbalansénergii AT grygoryanrd softwaresimulatorofanaerobiccellresponsestoenergydisbalance AT aksenovatv softwaresimulatorofanaerobiccellresponsestoenergydisbalance AT derievíí softwaresimulatorofanaerobiccellresponsestoenergydisbalance
first_indexed	2025-07-17T09:37:29Z
last_indexed	2025-07-17T09:37:29Z
_version_	1850411967727009792
fulltext	Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення © Р.Д. Григорян, Т.В. Аксенова, И.И. Дериев, 2014 90 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2014. № 1 УДК 519.6+612 Р.Д. Григорян, Т.В. Аксенова, И.И. Дериев ПРОГРАММНЫЙ СИМУЛЯТОР РЕАКЦИЙ АЭРОБНОЙ КЛЕТКИ НА ДИСБАЛАНС ЭНЕРГИИ Разработан специализированный программно-моделирующий комплекс (МК) для симуляции основных эффектов, выявленных при функционировании автономных механизмов обеспечения баланса между скоростью синтеза (СС) и скоростью потребления (СП) молекул аденозинтрифосфата (АТФ) в вирту- альной аэробной клетке (ВАК) при изменениях СП. Основа МК – это двухкомпонентная математиче- ская модель (ММ) реакций митохондрий на дисбаланс между СП и СС. Один компонент ММ описыва- ет зависимость быстрой биохимической регуляции СС при изменениях соотношения концентраций АДФ/АТФ, а второй компонент ММ связывает СС с тотальной площадью митохондрий ВАК. Интер- фейс пользователя МК ориентирован на физиолога-исследователя и позволяет настраивать характери- стики ВАК для проведения и анализа компьютерных экспериментов. Тестовые исследования выявили адекватность ММ к ВАК. МК является компонентом для включения в разрабатываемый программно- моделирующий комплекс, который будет симулировать физиологические и патологические реакции разномасштабных регуляторов энергетической мега-системы человека. Введение Информационная модель (ИМ) по- токов данных в предметной области явля- ется основой разработки информационных технологий (ИТ). Теория программирова- ния выработала способы формальной про- верки тождественности между онтология- ми предметной области и спецификациями ИМ. Но отношение ученых к созданной для поддержки научных исследований ИТ также определяется тем, какая из онтоло- гий использовалась в ИМ. Программист, разработавший адекватную ИМ и доброт- ную ИТ, может невольно способствовать распространению ложной научной пара- дигмы. Главной причиной существования альтернативных научных парадигм являет- ся отсутствие способа их проверки в тра- диционной методологии эмпирических ис- следований. В этом контексте, важной за- дачей программирования в научных ис- следованиях становится создание такой исследовательской технологии, которая позволила бы выявлять скрытые внутрен- ние противоречия в предложенных науч- ных концепциях. Одна из таких техноло- гий базируется на специализированных компьютерных симуляторах натурных процессов. В частности, симуляторы помо- гают выявлять многоуровневые причинные отношения в организме человека [1, 2]. Согласно энергетической теории адаптации (ЭТА) [3], режимы функциони- рования разномасштабных физиологиче- ских регуляторов обеспечения гомеостаза детерминируются энергетическими про- цессами в клетках. Хотя ЭТА основана на фактах, ее прямое экспериментальное до- казательство в рамках доминирующих эм- пирических технологий затруднено. По- этому возникла необходимость создания симулятора для проверки основных поло- жений ЭТА. Сведения из предметной области Баланс между СС и СП энергии в каждой клетке – это предусловие ее дли- тельного адекватного функционирования. Основной поставщик энергии в клетке – это молекула АТФ: при ее расщеплении высвобождаемая энергия химической свя- зи обеспечивает выполнение биологиче- ских работ в клетке [4, 5]. В аэробных клетках АТФ синтези- руется двумя способами: анаэробно – гли- колизом молекулы глюкозы в цитоплаз- ме; аэробно – путем окислительного фос- форилирования пирувата (являющегося промежуточным агентом трансформации глюкозы и других углеводов) в митохон- дриях. Почти 15-кратное превышение эф- фективности второго способа над первым, а также наличие в клетке сотен и более митохондрий являются основанием для Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення 91 того, чтобы процесс окислительного фос- форилирования углеводов в митохондриях был в центре внимания биологов, специа- лизирующихся на изучении энергетиче- ских процессов в клетках [5]. Хотя основные химические транс- формации в митохондрии известны, до настоящего времени нет ясного понимания механизмов, регулирующих СС АТФ. Эта неопределенность остается одной из глав- ных преград на пути раскрытия причин патологических трансформаций специали- зированных клеток вследствие хрониче- ского дефицита АТФ. Ранее [2, 5–7] было показано, что механизм поддержания энергетического баланса (ЭБ) должен эф- фективно функционировать даже при сто- хастических изменениях СП АТФ. Это позволило предложить гипотезу, согласно которой в условиях организма клеточный механизм реагирования на дисбаланс меж- ду СП и СС АТФ должен быть тесно ассо- циирован с физиологическими системами, которые обеспечивают захват и транспор- тировку к клеткам химических ингредиен- тов, необходимых для синтеза АТФ [3]. Хотя концептуальная схема этой ассоциа- ции уже предложена [3], ее эмпирическая проверка натыкается на методические трудности. На наш взгляд, альтернативой натурным исследованиям могут быть компьютерные имитационные экспери- менты, симулирующие основные процессы поддержания клеточного энергетического баланса. Для этого необходимо создать адекватный исследовательский инстру- мент в виде специализированного про- граммного симулятора (СПС) изучаемых процессов. Цель данной публикации – описать СПС, разработанный для осуществления компьютерных имитационных исследова- ний по проблеме регуляции ЭБ в клетках человека. Основа СПС – это количественная ММ, описывающая работу автономных физиологических механизмов клетки в условиях стохастической динамики СП АТФ в митохондриях. Вначале рассмот- рим ММ. ММ регуляторов энергетического баланса в клетке Количество митохондрий клетки варьирует как в разных специализирован- ных клетках, так и в каждой клетке в зави- симости от ее текущих энергетических потребностей. Поскольку мы пока не рас- полагаем деталями этих трансформаций в разных специализированных клетках, удобно моделировать процессы в некой виртуальной клетке. Интегральной харак- теристикой продуктивности такой клетки может быть тотальная площадь всех внут- ренних мембран митохондрий ( TS ). При моделировании будем опери- ровать средними за время  скоростями синтеза АТФ ( dttvv t t ss      )()( ) и потреб- ления АТФ ( dttvv t t cc      )()( ). Благодаря неодинаковым значениям инерционности и мощности каждого из параллельных ме- ханизмов, детерминирующих )(sv , ее эффективная регуляция достигается как при локальных кратковременных наруше- ниях баланса энергии, так и при длитель- ных дисбалансах между )(sv и )(cv [5]. Концентрация молекул АМФ ( 1C ) детерминирует последующий синтез АДФ и АТФ (далее их концентрации обозначе- ны 2C и 3C ). Ведущая роль в быстрой регуляции )(tvs принадлежит отрицатель- ной обратной связи, основанной на соот- ношении 32 CC . При росте )(tvc увели- чивается 2C , что довольно быстро ускоря- ет )(tvs . Однако, при экстремальном по- треблении АТФ, эта срочная регуляция не может компенсировать энергетический дисбаланс. Поэтому в аэробной клетке есть механизмы, нацеленные на увеличе- ние TS . Способов увеличения TS два: гипертрофия существующих митохондрий; гиперплазия (пролиферация новых мито- хондрий). В разных специализированных клетках соотношение этих двух способов индивидуально, но изменения )(sv , обу- Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення 92 словленные изменениями TS , происходят намного медленнее, чем при изменениях 32 CC . Хотя при хронической нехватке АТФ увеличение TS остается единствен- ным путем устранения негативных послед- ствий энергетического дефицита, такая ре- акция клетки не всегда предопределена [8]. Наряду с перечисленными меха- низмами борьбы клетки с нехваткой АТФ есть и другие: механизмы тонкой настрой- ки кинетики реакций трансформации в цикле Кребса [9], мобильность митохон- дрий [9, 10]. Последний механизм эффек- тивен при неравномерном распределении кислорода в цитоплазме клетки (эта ситуа- ция наиболее характерна для нейронов с длинными аксонами [10]). Основные допущения и ограниче- ния модели сводятся к следующим: 1) моделируются эффекты сов- местного функционирования быстрого и медленного регуляторных механизмов восстановления нарушенного баланса ме- жду )(sv и )(cv . Неравномерное распре- деление кислорода в цитоплазме и мо- бильность митохондрий не моделируются; 2) входами модели являются )(tvc и обобщенная переменная, характеризую- щая концентрацию субстратов )(tSu . Главными выходными переменными моде- ли являются )(sv , )(tS T и )(3 tC . Наряду с ними, есть промежуточные переменные )(1 tC , )(2 tC , а также скорости их взаим- ных превращений ),(12 tv ),(21 tv )(32 tv ; 3) константами модели являются показатели инерции каждого из регулято- ров, а также их чувствительности к акти- ваторам; 4) полагается, что в момент вре- мени 0t параметры митохондрий ( )( 0tS T , )( 02 tC и )( 03 tC ) настроены на значения )()( 00 tvtv cs  ; 5) концентрации прочих химиче- ских агентов (фосфора, NADH), влияющие на )(tvs , неизменны; 6) медленный регулятор активи- руется химическими агентами )(t , кото- рые накапливаются в клетке при хрониче- ском дефиците АТФ. В частности, при ги- поксии )(t сводятся к группе белковых соединений, называемых Hypoxia inducible factors [9]; 7) принимается, что кровь насы- щена субстратами для биосинтеза мембра- ны митохондрий, а скорость биосинтеза пропорциональна величине капиллярного кровотока )(tq ; 8) хотя причиной энергетического дисбаланса могут быть изменения как )(tvc , так и )(tvs , модель строится для си- муляции эффектов, вызванных изменени- ями суммарной нагрузки )(tN ; 9) поскольку ни размер отдельной митохондрии, ни количество митохондрий в моделируемой клетке не учтены, предме- том анализа является виртуальный пара- метр, характеризующий суммарную пло- щадь внутренних мембран митохондрий )(tS T . Сравнительные изменения )(tS T , вызванные гипертрофией или пролифера- цией митохондрий, не учитываются; 10) принимается, что увеличение )(tS T происходит посредством биосинте- за внутренней мембраны виртуальной ми- тохондрии, а уменьшение )(tS T вызвано снижением скорости биосинтеза в услови- ях неизменной скорости молекулярных деструкций этой мембраны. В соответствии с пунктами 1) – 10), ММ представлена системой уравнений: )(tvc )(tN ;  11 )( ltv )(tSu );(tS T     );( )( 12 2 11221 21 tv tC tStCl dt d T T         );( )( 12 1 21212 21 tv tC tStCl dt d T T         );( )( 32 3 23232 32 tv tC tStCl dt d T T          ,0 , max11min111 1 CCC dt Cd T       ,0 , max22min222 2 CCC dt Cd T  Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення 93      ,0 , max33min332 3 CCC dt Cd T  ;122111   ;7654 3212212 qqqq   ;98 323 cqq   );( )( )( 3321 tSeCe tuS tN e dt d T     ).()( 104 tSdtd dt dS T T T    Итак, при известных )(tN и )(tSu , ММ устанавливает однозначную связь между набором констант  , 1l , 12l , 12l , 32l , 1T , 2T , 3T , 4T , 21T , 21T , 32T , 1e , 2e , 3e , 0 , d , min1C , max1C , min2C , max2C , min3C , max3C и переменными мо- дели )(tvc , 1sv , 2sv , 3sv , sv , )(tS ,  , B , 2C , 3C . Чтобы эта модель превратилась в компьютерный симулятор, необходима специальная программа. Сведения о программе Программа, поддерживающая си- муляционные эксперименты по регуляции ЭБ в клетке, представляет собой модифи- цированную версию программной техно- логии [11]. Для модели ЭБ созданы дина- мически подключаемый модуль CellEner- gyBalance.dll, который реализовывает под- держиваемый системой интерфейс IModel и конфигурационный файл CellEnergyBal- ance.config, содержащий в себе настройки модели в xml формате. Программная технология расшире- на модулем управления симуляцией энер- гетических процессов в системе. Данный модуль представляет собой специальную панель, размещенную в центральной части главного окна системы (рис. 1). Модуль позволяет: 1) задать входную нагрузку либо динамику поступления в клетку субстра- тов (кнопки «Set the dynamic load» и «Set the mode of substrates supply»). По нажатию на кнопку открывается диалоговое окно, позволяющее выбрать один из следующих типов входных воздействий:  формула – позволяет ввести про- извольную функцию от времени, которая и будет рассчитываться; допускается ис- пользование стандартных арифметических операций, тригонометрических функций и модулей;  константа – некоторая постоян- ная нагрузка, задаваемая параметром;  линейная функция – задается угол наклона прямой и максимальное зна- чение функции;  синусоидальная функция – поз- воляет имитировать колебания с заданной амплитудой и периодом;  импульсная функция – состоит из участков постоянной нагрузки, переход между которыми осуществляется скачко- образно;  функция с линейным участком – состоит из участков постоянной нагрузки, соединенных между собой линейным пе- реходом с заданным углом;  функция нормального вида – об- разована на основе двух бета-функций с настраиваемыми параметрами с возмож- ностью сдвига по оси времени и масшта- бирования. 2) имитировать ослабление либо усиление регулятора АДФ/АТФ (ползунок «Simulate the weakening of the ADP/ATP regulator»); 3) имитировать изменение регуля- тора площади митохондрий (ползунок «Simulate changes in the mitochondria regulator»). Для повторного использования еди- ножды настроенных нагрузок предусмот- рена возможность экспортирования и им- портирования данных xml-форматирован- ных .input файлов. Опытный пользователь имеет возможность без использования па- нели управления входными нагрузками, менять настройки входных функций, ис- пользуя редактор xml-файлов. Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення 94 Рис. 1. Панель управления симуляцией энергетических процессов в системе Анализ результатов имитационных экспериментов Для настройки численных значений констант ММ использованы как эмпириче- ские данные [4, 5, 12], так и существую- щие модели [13–16]. На рис. 2, 3, 4 показаны результаты тестовых исследований реакций ММ на различные комбинации )(tN и )(tSu . Вначале (рис. 2) полагалось, что обе эти переменные зафиксированы на неко- торых средних значениях так, что имеет место баланс АТФ, т. е. )()(23 tvtv c , )(21 tv )(12 tv . Как видно из рис. 2, при )(2 tC )(1 tC , изменения )(3 tC находятся в про- тивофазе с изменениями )(2 tC . На специ- ально увеличенном фрагменте (соответ- ствует времени между седьмым и восьмым часами экспозиции), внизу справа показана незначительная, но стабильная разница )(1 tC от )(2 tC . Также стабильны колеба- ния, изображающие скорости изменений концентраций веществ. Все колебания обусловлены естественным распадом мем- бран митохондрий и их регуляторным ре- синтезом. а Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення 95 б в г Рис. 2. Динамика основных переменных модели при consttN  )( и consttSu )( (12 часовая экспозиция) На рис. 3 представлены те же ха- рактеристики ММ, но в условиях, когда по-прежнему consttSu )( , а в середине второго часа экспозиции начинается ли- нейный рост )(tN , который через полто- ра часа стабилизируется на уровне, пре- вышающем исходный уровень нагрузки на 50 %. Это увеличение нагрузки вызывает рост потребления АТФ и вскоре возника- ет ее дефицит. Регуляторные реакции ММ направлены на устранение этого дефицита путем адекватного увеличения )(23 tv . Мы не иллюстрируем эффекты химического регулятора, так как его скорость реагиро- вания превышает скорость инерционного регулятора изменения )(tS и производи- тельности митохондрий на 3 порядка. Тенденция установления скоростей про- цессов, изображенная на правой картинке верхней части рис.2 указывает на то, что, в данном случае, увеличение скорости потребления АТФ на 50% не является чрезмерным и клетка способна обеспе- чить ЭБ благодаря удвоению площади митохондрий. а б Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення 96 в г Рис. 3. Динамика основных переменных модели при consttSu )( и линейном возрастании )(tN на 50 % На рис. 4 отображены результаты симуляции гипотетического режима. По- лагается, что нагрузка на прежнем уровне, а приток субстратов линейно возрастает. Далее, )(tSu стабилизируется на уровне, превосходящем исходный уровень на 40 %. При малых и умеренных значениях нагру- зок, когда митохондрии справляются с существующей скоростью потребления АТФ, дополнительные субстраты не будут ассимилированы клеткой, а окажутся в венозной крови. Заметим, что данный ре- жим симуляции представляет интерес в связи с тем, что принятые числовые значе- ния параметров ММ абстрактны. В неко- тором смысле, они останутся абстрактны- ми и тогда, когда данная ММ будет вклю- чена в общий моделирующий комплекс. В нем все клетки замещаются лишь двумя виртуальными клетками, одна с балансом АТФ, другая – с его недостатком. Методо- логически обоснованное в [3] такое пред- ставление организма человека позволит создать модель энергетической мегасисте- мы и исследовать физиологические про- цессы в реальных клетках, а так же в орга- нах и их функциональных системах. В частности, концепция ЭМС и СПС помо- гут раскрыть причинные отношения, ле- жащие в основе трансформации нормаль- ной сердечно-сосудистой системы в гипер- тензивную [17]. а б в Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення 97 г Рис. 4. Динамика основных переменных модели при consttN  )( и линейном увеличении притока субстратов на 40 % Перспективы В нашей модели субстраты пред- ставлены обобщенной переменной )(tSu , а нагрузка представлена также обобщенной переменной )(tN . В действительности, кровь приносит к клеткам не только кис- лород и глюкозу, но и химические веще- ства для биосинтеза. Кроме того, потреб- ление АТФ в разной степени зависит от интенсивности внутренних и внеклеточ- ных факторов. Чтобы быть в состоянии симулировать энергетические и физиоло- гические эффекты, обусловленные дина- микой этих факторов, эту динамику необ- ходимо описать в явном виде в ММ. Мы планируем развить нашу базовую модель так, чтобы расписать субстраты в )(tq , тогда концентрация кислорода ( )(tCo ) и количество глюкозы ( )(tG ) в )(tq послу- жат дополнительными входными парамет- рами модели, с помощью которых можно причинно увязать эффективность внутри- клеточных регуляторов )(tvs с физиологи- ческими процессами в масштабе организ- ма. Кроме этого, планируем расписать вклад разных факторов в суммарную нагрузку. ,)()(  i ii tnAtN ,)()(  j jju tsBtS где iA , jB – весовые коэффициенты для учета вклада каждого из факторов in , js в формировании обобщенных )(tN и )(tSu . Хотя математическая модель энер- гетических процессов в клетках человека непосредственно не нацелена на клиниче- ское применение, ряд патологий могут быть программно симулированы. В кон- тексте данной статьи речь идет о болезнях, вызванных дефицитом энергии из-за мито- хондриальной недостаточности. Мутации митохондрий и неполадки в разных звеньях ЭМС ведут к энергетиче- скому стрессу и развитию болезней адап- тации человека [2–4, 12–14]. Этот класс недуг обширен, но пока нет должных диа- гностических технологий их раннего обна- ружения. Включение созданного ПС в со- став специализированного программно- моделирующего комплекса (СПМК) поз- волит имитировать ранние локальные эф- фекты функциональной недостаточности митохондрий в органе или в группе орга- нов. СПМК может визуально представить этапы расширения локальных патологиче- ских процессов и их генерализацию. Есть основания полагать, что не только циркуляторная гипоксия, но и хро- ническая гипогликемия могут способство- вать возникновению болезней адаптации, часто ассоциированные с возрастом [4]. Согласно [17], эссенциальная артериальная гипертензия скорее является заболеванием этого класса. Возможно, в этот класс вхо- дит также гипертрофия миокарда, включая наиболее опасная ее форма – идиопатиче- ская кардиомиопатия. Обе указанные па- тологии неизлечимы, а симптоматическая терапия направлена лишь на смягчение негативных эффектов. Поэтому появление СПМК откроет альтернативный путь к изучению локальных и системных меха- низмов нетривиальных, исподволь разви- вающихся патологий. Заключение До настоящего времени нет модели, охватывающей все составные части ЭМС с учетом энергетического аспекта адапта- ции. Созданный СПС позволяет симулиро- вать основные закономерности адаптивно- го реагирования аэробной клетки на изме- Прикладні засоби програмування та програмне забезпечення 98 нения энергетических затрат клетки. Ранее нами был разработан ПС, ориентирован- ный на симуляцию инсулин-глюкоза от- ношений в организме здорового человека [18]. Интеграция СПС с этим ПС будет шагом в направлении создания СПМК, способного симулировать процессы адап- тивного реагирования организма на изме- нения энергетических потребностей его клеток. 1. Bassingthwaighte J.B. Strategies for the Phys- iome Project // Annals of Biomedical Engneering. – 2000. – N 28. – P. 1043–1058. 2. Григорян Р.Д. Биодинамика и модели энер- гетического стресса. – Киев, Ин-т про- граммных систем. – 2009. – 331 с. 3. Grygoryan R.D. The Energy Basis of Re- versible Adaptation. – Nova Science, New York, USA, – 2012. – 243 p. 4. Скулачев В.П. Законы биоэнергетики // Соросовский Образовательный журнал. – 1997. – № 1. – С. 9–14. 5. Nelson D.L., Cox M.M. Lehninger Princi- plesof Biochemistry // W.H. Freeman. – 2004. – 1100 p. 6. Григорян Р.Д., Лябах Е.Г. Формализован- ный анализ адаптивного реагирования клетки на дефицит энергии // Доповіді нац. акад. наук України. – 2008. – № 11. – С. 145–151. 7. Grygoryan R.D., Lyabakh K.G. The corner- stones of Individual Adaptation to Environ- mental Shifts. In: Daniels J.A. (Ed.). Advanc- es in Environmental Research. Nova Science, New York, USA. – 2012. – 20. – P. 39–66. 8. Мойбенко А.А., Досенко В.Е., Пархоменко А.Н. Эндогенные механизмы кардиопроте- кции как основа для патогенетической те- рапии заболеваний сердца. – Киев: Науко- ва думка, 2008. – 519 с. 9. Michiels C. Physiological and Pathological Responses to Hypoxia // Am J Pathol. – 2004. – N 164. – P. 1875–1882. 10. Chada S.R., Hollenbeck P.J. Nerve growth factor signaling regulates motility and dock- ing of axonal mitochondria // Current Biolo- gy. – 2004. – Vol. 14. – P. 1272–1276. 11. Аксьонова Т.В. Програмна технологія для проведення імітаційних експериментів з математичними моделями фізіологічних систем // Проблеми програмування. – 2012. – № 1. – С. 110–120. 12. Buttgereit F., Brand M.D. A hierarchy of ATP–consuming processes in mammalian cells // Biochem. J. – 1995. –Vol. 312. – P. 163–167. 13. Nazaret C., Heiske M., Thurley K., Mazat J.P. Mitochondrial energetic metabolism: a simpli- fied model of TCA cycle with ATP produc- tion // Journal of Theoretical Biology. –2009. – Vol. 258. I.3 – P. 455–464. 14. Bertram R., Satin L.S., Pedersen M., Luciani D.S., Sherman A. Interaction of Glycolysis and Mitochondrial Respiration in Metabol- ic Oscillations of Pancreatic Islets // Bio- physical Journal. – 2007. – Vol. 92, N 5. – P. 1544–1555. 15. Bertram R., Pedersen M., Luciani D., Sher- man A. A simplified model for mitochondrial ATP production // Journal of Theoretical Bi- ology. – 2006. – 243(4). – P. 575–586. 16. Лябах Е.Г., Лиссов П.Н. Окислительная мощность и внутриклеточное распределе- ние митохондрий регулируют кислород- ный режим клетки при артериальной гипо- ксемии // Биофизика. –2012. – Т. 57, вып. 5. – С. 813–819. 17. Григорян Р.Д. Энергетическая концепция артериального давления. // Доповіді Нац. акад. наук України. – 2011. – № 7. – С. 148–155. 18. Григорян Р.Д., Аксьонова Т.В., Маркевич Р.В., Дериев И.И. Программный симулятор поджелудочной железы // Проблеми про- грамування. – 2013. – № 1. – С. 100–106. Получено 29.04.2013 Об авторах: Григорян Рафик Давидович, заведующий отделом, доктор биологических наук, Аксенова Татьяна Валериевна, инженер-программист, Дериев Игорь Иванович, старший научный сотрудник, кандидат физико-математических наук. Место работы авторов: Институт программных систем НАН Украины, 03187, Киев, проспект Академика Глушкова, 40. Тел.: 526 5169. Е-mail: rgrygoryan@gmail.com, akstanya@ukr.net mailto:rgrygoryan@gmail.com mailto:akstanya@ukr.net

A software simulator of an aerobic cell responses to energy disbalance

Репозитарії

Схожі ресурси