Кіріспе
Нейрондардың электрлік сигналдарды қалай жеткізетінін сипаттайды. Ходжкин-Хаксли моделі немесе өткізгіштікке негізделген модель – бұл нейрондардағы әрекет потенциалдарының қалай басталуы және таралуы туралы сипаттайтын математикалық модель. Бұл нейрондар мен бұлшықет жасушалары сияқты қозуға қабілетті жасушалардың электрлік қасиеттерін жуықтап көрсететін сызықты емес дифференциалдық теңдеулер жиынтығы. Бұл үздіксіз уақыт динамикалық жүйесі. Алан Ходжкин мен Эндрю Хаксли 1952 жылы модельді сипаттағанда, кальмардың алып аксонындағы әрекет потенциалдарының басталуы мен таралуына жауапты иондық механизмдерді түсіндірді. Осы жұмысы үшін олар 1963 жылы физиология немесе медицина саласындағы Нобель сыйлығын алды.
The Hodgkin–Huxley model, or conductance based model, is a mathematical model that describes how action potentials in neurons are initiated and propagated. It is a set of nonlinear differential equations that approximates the electrical engineering characteristics of excitable cells such as neurons and muscle cells. It is a continuous time dynamical system. Alan Hodgkin and Andrew Huxley described the model in 1952 to explain the ionic mechanisms underlying the initiation and propagation of action potentials in the squid giant axon. They received the 1963 Nobel Prize in Physiology or Medicine for this work.
Ионикалық ток сипаттамасы
Кернеуге сезімтал иондық арналарда арнаның өткізгіштігі уақыт пен кернеудің функциясы болып табылады (суретте көрсетілгендей), ал ағызу арналарында ол тұрақты (суретте көрсетілгендей). Иондық сорғылардың тудыратын тогы, сол сорғыға тән ион түрлеріне байланысты. Келесі бөлімдерде осы формулалар егжей-тегжейлі қарастырылады.
Сырқатқан арналар
Сырқатқан арналар мембрананың иондарға табиғи өткізгіштігін қамтамасыз етеді және кернеуге сезімтал арналар үшін қолданылатын теңдеу нысанында болады, онда өткізгіштік тұрақты шама. Осылайша, Ходжкин-Хаксли формализмінде пассивті сырқатқан ион арналарынан туындайтын сырқатқан ток .
Насос және алмастырғыштар
Мембраналық потенциал оның арқылы иондық концентрация градиенттерін сақтауға байланысты. Осы концентрация градиенттерін сақтау иондық түрлердің белсенді тасымалдауын қажет етеді. Ең жақсы белгілілері – натрий-калий және натрий-кальций алмастырғыштары. Na/Ca алмастырғыштың негізгі қасиеттерінің кейбіреуі бұрыннан жақсы анықталған: алмасу стехиометриясы 3 Na+: 1 Ca2+ және алмастырғыш электрогенді және вольтқа сезімтал. Na/K алмастырғышы да егжей-тегжейлі сипатталған, оның стехиометриясы 3 Na+: 2 K+.
Математикалық қасиеттері
Ходжкин-Хаксли моделі уақытқа қатысты өзгеретін , және төрт күй айнымалысы бар дифференциалдық теңдеулер жүйесі ретінде қарастырылуы мүмкін. Бұл жүйені зерттеу қиын, себебі ол сызықтық емес жүйе, аналитикалық түрде шешілмейді, демек, жабық түрдегі шешімі жоқ. Дегенмен, жүйені талдау үшін көптеген сандық әдістер қолжетімді. Кейбір қасиеттер мен жалпы мінез-құлықтар, мысалы, лимит циклдерінің болуы дәлелденуі мүмкін.
Орталық коллекторы
Төрт күйдің өзгермелісі болғандықтан, фазалық кеңістікте траекторияны визуализациялау қиын болуы мүмкін. Әдетте екі айнымалы таңдалады, кернеу және калий иондық каналдың ашылу-жабылу айнымалысы, бұл шекті циклді визуализациялауға мүмкіндік береді. Дегенмен, сақтық тану керек, себебі бұл 4 өлшемді жүйені визуализациялаудың тәжірибелік әдісі. Бұл шекті циклдің бар екенін дәлелдемейді. Тепе-теңдік нүктесінде есептелген жүйенің Якобиан матрицасын мұқият талдау арқылы жақсы проекция құруға болады. Атап айтқанда, Якобиан матрицасының өзіндік мәндері орталық көптүрліліктің болуын көрсетеді. Сол сияқты, Якобиан матрицасының өзіндік векторлары орталық көптүрліліктің бағытын анықтайды. Ходжкин-Хаксли моделінде екі теріс өзіндік мән және аздап оң нақты бөлігі бар екі комплекс өзіндік мән болады. Екі теріс өзіндік мәнге сәйкес келетін өзіндік векторлар уақыт t өскен сайын нөлге жуықтайды. Қалған екі комплекс өзіндік вектор орталық көптүрлілікті анықтайды. Яғни, 4 өлшемді жүйе 2 өлшемді жазықтыққа дейін төмендейді. Орталық көптүрліліктен ауытқан кез келген шешім орталық көптүрлілікке қарай өтеді. Бұдан әрі, шекті цикл орталық көптүрлілікте орналасады.
Қиылысулар
Егер инъекцияланған ток бифуркация параметрі ретінде қолданылса, Ходжкин-Хаксли моделі Хопф бифуркациясына ұшырайды. Көптеген нейрондық модельдер сияқты, инъекцияланған токтың артуы нейронның оқу жылдамдығын арттырады. Хопф бифуркациясының бір салдары – ең төменгі оқу жылдамдығының болуы. Бұл нейронның мүлдем оқпанбағанын (нөлдік жиілікке сәйкес) немесе ең төменгі жылдамдықпен оқуын білдіреді. «Барлығы немесе ештеңе жоқ» принципіне сәйкес, әрекет потенциалының амплитудасы біртегіс өспейді, керісінше амплитудада кенеттен «секіріс» болады. Осы нәтижеде туындаған өту «канард» деп аталады.
Жағдайларды жақсарту және баламалы үлгілер
Ходжкин-Хаксли моделі 20 ғасырдың биофизикасындағы маңызды жетістіктерінің бірі саналады. Дегенмен, қазіргі Ходжкин-Хаксли типті модельдер бірнеше маңызды аспектілер бойынша дамытылды: тәжірибелік деректерге сүйенген қосымша иондық каналдар қосылды. Ходжкин-Хаксли моделі өтпелі күйлер теориясын пайдаланып, термодинамикалық Ходжкин-Хаксли модельдерін жасау үшін өзгертілді. Модельдер көбінесе дендриттер мен аксондардың күрделі геометриясын қамтиды, бұл деректер микроскопиядан алынған. Ходжкин-Хаксли моделі сияқты өткізгіштікке негізделген модельдер, бір жасушалық транскриптомикамен анықталған жасуша түрлері туралы ақпаратты пайдаланады. Иондық каналдардың стохастикалық модельдері, нәтижесінде стохастикалық гибридтік жүйелер пайда болды. Пуассон-Нернст-Планк (PNP) моделі иондардың өзара әрекеттесуінің орташа өріс жуықтамасы мен концентрация және электростатикалық потенциалдың үздіксіз сипаттамаларына негізделген. Іс-қимыл потенциалын жасау динамикасын математикалық тұрғыдан түсінуге және нейрондық топтарды үлкен масштабта тиімді модельдеуге мүмкіндік беретін бірнеше қарапайым нейрондық модельдер (мысалы, ФитцХью-Нагумо моделі) әзірленді.
Additional ion channel populations have been incorporated based on experimental data. The Hodgkin–Huxley model has been modified to incorporate transition state theory and produce thermodynamic Hodgkin–Huxley models. Models often incorporate highly complex geometries of dendrites and axons, often based on microscopy data. Conductance based models similar to Hodgkin–Huxley model incorporate the knowledge about cell types defined by single cell transcriptomics. Stochastic models of ion channel behavior, leading to stochastic hybrid systems. The Poisson–Nernst–Planck (PNP) model is based on a mean field approximation of ion interactions and continuum descriptions of concentration and electrostatic potential. Several simplified neuronal models have also been developed (such as the FitzHugh–Nagumo model), facilitating efficient large scale simulation of groups of neurons, as well as mathematical insight into dynamics of action potential generation.