Моделирование биологических объектов и процессов

Методология моделирования биологических систем в целом соответствует общим принципам моделирования, рассмотренным выше, однако имеет черты своеобразия, обусловленные спецификой биологических объектов и процессов. Специфические черты биологических систем, с которыми связаны особенности и трудности их моделирования, сводятся к следующим.

  • 1. Структурная и функциональная сложность.
  • 2. Динамичность (оперативная, онтогенетическая и филогенетическая).
  • 3. Неоднородность:
    • а) качественная. В пределах одной биосистемы одновременно и координированно функционируют подсистемы с качественно различными управляющими сигналами (химическими, физическими и др.);
    • б) временная. Для достижения одного и того же результата в одной биосистеме согласованно взаимодействуют подсистемы с различными постоянными времени (медленные — биохимические, эндокринная; быстрые — нервно-рефлекторные; сверхбыстрые — мыслительная).
  • 4. Иерархичность организации.
  • 5. Структурно-функциональная организованность и структурно- функциоиальная изменчивость (стохастичность). Два противоположных свойства, находящиеся в диалектическом единстве. Первое характеризует высокую устойчивость биосистем, второе — вероятностный характер его морфологических характеристик и функциональных отправлений. При этом структурная сгохастичность реализуется в способности организмов с помощью различных морфологических структур обеспечивать однотипный функциональный результат. Функциональная стохастичность проявляется в полифункциональности подсистем и элементов биосистем, разнообразии ответных реакций на сходные воздействия окружающей среды, вероятностном характере функционирования их определенных подсистем (например, различных отделов головного мозга).

Модели биологических систем обычно подразделяют на три категории.

Кардиостимулятор (пример аналоговой модели)

Рис. 17.4. Кардиостимулятор (пример аналоговой модели)

1. Физические (аналоговые) модели. Представляют собой физические системы, имитирующие поведение моделируемого биологического объекта или его части. Примеры: аппараты искусственного дыхания, кровообращения и пищеварения, искусственная почка, кардиостимулятор (рис. 17.4); макеты костей, используемые для изучения деформаций костей при различных нагрузках; цепь сопротивлений, емкостей и индуктивностей как модель движения крови по магистральным сосудам.

Крыса в состоянии каталептической реакции застывания (экспериментальная модель шизофрении; пример предметной модели)

Рис. 17.5. Крыса в состоянии каталептической реакции застывания (экспериментальная модель шизофрении; пример предметной модели)

  • 2. Предметные модели. Позволяют исследовать общие закономерности структурной организации и функционирования биосистем, механизмы развития патологических процессов, действие лекарственных препаратов и токсинов, способы лечения. К этим моделям относятся лабораторные животные с воспроизведенными у них заболеваниями человека (крысы с предрасположенностью к шизофрении (рис. 17.5), крысы с язвой двенадцатиперстной кишки, мыши, страдающие лейкозом, и др.), изолированные комплексы органов (сердечно-легочный препарат, нервно-мышечный комплекс) и отдельные органы, тканевые и клеточные культуры, бесклеточные биохимические системы (определенные комбинации изолированных органелл и химических компонентов).
  • 3. Информационные модели. Наибольший интерес представляет такая их разновидность, как математические модели. Напомним, что последние представляют собой системы математических выражений (уравнений, функций и др.), отражающих свойства и поведение объекта (процесса) моделирования. При создании математических моделей опираются на физические закономерности, выявленные при экспериментальном исследовании оригинала. Например, модели кровообращения базируются на законах гидродинамики, модели электрических явлений в клетках (тканях, органах) — на законах электродинамики. Широкое распространение метода математического моделирования в биологии и медицине обусловлено гем, что матема тические модели позволяют исследовать поведение биосис гем (или их структурных компонентов) в таких условиях, которые трудно или невозможно воспроизвести в эксперименте. При этом имеется возможность проверки гипотез, сформулированных на основе опытных результатов, путем испытания соответствующих математических моделей. Кроме того, математическое моделирование существенно облегчает решение задач по планированию экспериментов и прогнозированию их результатов.

Примеры: модель биосинтеза белка, модель электрической активности нейрона, модели клеточных популяций, модель функциональной системы регуляции концентрации глюкозы в крови, модели эпидемий инфекционных заболеваний, компьютерная модель обмена веществ человека, динамические компьютерные модели рибосомы (рис. 17.6), вируса гриппа (рис. 17.7) и целого микроорганизма (Mycoplasma genitalium).

К особой разновидности моделей можно отнести гибридные конструкции, в которых определенным образом комбинируются биологический и физический компоненты. В частности, создано подвижное (на колесной основе) техническое устройство, в управляющую систему которого включен ансамбль из нервных клеток (рис. 17.8). Нейроны выделяли из мозга крысиных эмбрионов и в виде клеточной взвеси высаживали на квадратную матрицу, содержащую 60 электродов, которые обеспечивали двухстороннюю связь с электронной схемой. Последняя в свою очередь была связана, с одной стороны, с датчиками, поставляющими информацию об

Модель рибосомы

Рис. 17.6. Модель рибосомы

Модель вируса финна окружающей среде, с другой — с электромотором, приводящим в движение колеса

Рис. 17.7. Модель вируса финна окружающей среде, с другой — с электромотором, приводящим в движение колеса. Уже к концу первых суток формировались межклеточные контакты и регистрировалась электрическая активность нейронов, в определенной мере сходная с таковой нативной нервной ткани. Наблюдения за поведением «биоробота» (без каких-либо вмешательств оператора или компьютера) показали, что в ряде случаев при повторных столкновениях с препятствием у него формировалось некое подобие опыта. Хотя данное устройство и его динамические характеристики выглядят примитивными, лежащий в его основе методологический подход — сопряжение биологических и технических элементов — безусловно, заслуживает пристального внимания.

Биоробот

Рис. 17.8. Биоробот

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >