关于药物对小鼠心脏起器细胞活动内在随机性的影响的计算洞察力
Nitay Aspis1, Ido Weiser-Bitoun2, Yael Yaniv1
1Laboratory of Bioelectric and Bioenergetic Systems, Faculty of Biomedical Engineering, Technion-IIT, Haifa, Israel.
Biophysical journal
|August 2, 2025
概括
心脏细胞中的随机机制创造了节拍间隔的变化. 结合这种噪音的计算模型准确地模拟了生理变异性和药物对心率调节的影响.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 心脏电生理学 心脏电生理学
- 系统生物学 系统生物学
背景情况:
- 中心节点细胞 (SANCs) 由于随机Ca2+释放和神经递质信号传递,表现出节拍间隔变异性 (BIV).
- 现有的计算模型经常产生确定性间拍间隔 (IBI),无法捕捉生理BIV.
- 了解BIV的来源对于建模心脏节拍和药物效应至关重要.
研究的目的:
- 测试是否将随机性纳入内在SANC机制可以复制实验BIV.
- 研究自主神经系统刺激和药物干预 (β-AR激活,PDE抑制,SERCA增强) 如何影响IBI和BIV.
- 确定这些干预措施是否在短期和长期时间范围内对BIV产生不同影响.
主要方法:
- 开发了一种小鼠合时钟SANC模型,其中包含了Ca2+通道,氨酸受体 (RyR),有趣通道和自主信号 (卡巴霍尔,异二醇) 的静态性.
- 使用Kolmogorov-Smirnov测试来比较模型生成的IBI分布与实验数据.
- 分析了随机噪声源和模拟药物干预对不同时间尺度上的BIV参数的影响.
主要成果:
- 随机SANC模型产生了与实验数据密切匹配的IBI分布,与确定性模型不同.
- 瑞诺丁受体 (RyR) 噪声显著增加了BIV,主要影响短尺度 (IBI不规则性).
- 自主刺激 (异二醇) 和诸如β-AR激活,PDE抑制和SERCA增强等干预措施改变了IBI,BIV和频率功率在不同时间范围内.
结论:
- 在SANC内部的内在随机机制是BIV复杂性的基本贡献者.
- 计算模型必须包含随机性,以准确模拟生理BIV和心律动态.
- 针对自主信号通路的药理干预对BIV参数产生明显的影响,突出显示了心率调节的复杂性.
