Апоптоз как системный адаптивный механизм при ишемическом инсульте

Авторы:
  • С. П. Сергеева
    ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России, Москва, Россия
  • А. А. Савин
    ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России, Москва, Россия
  • П. Ф. Литвицкий
    ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России, Москва, Россия
  • А. В. Люндуп
    ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России, Москва, Россия
  • Е. В. Киселева
    ФГБУН «Институт биологии развития им. Н.К. Кольцова» РАН, Москва, Россия
  • Л. Р. Горбачева
    ФГБОУ ВО «Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова», Москва, Россия
  • И. Д. Бреславич
    ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России, Москва, Россия
  • К. И. Куценко
    ГБУЗ «Бюро судебно-медицинской экспертизы» Департамента здравоохранения Москвы, Москва, Россия
  • М. В. Балясин
    ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России, Москва, Россия
Журнал: Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2018;118(12): 38-45
Просмотрено: 1396 Скачано: 107

Апоптоз, или запрограмированная клеточная смерть, свойствен всем многоклеточным организмам. При помощи апоптоза устраняются поврежденные или лишние клетки в тканях, регулируется клеточный состав тканей и «клеточный оборот» всех систем организма [1, 2]. Нейроны и глия головного мозга не являются исключением [3]. Нейроны могут реализовывать механизмы апоптоза как внешнего, так и внутреннего пути [4]. Реализация внешнего пути предполагает взаимодействие апоптоз-индуцирующих лигандов со специфичными им рецепторами. К таким лигандам относят: Fas (СD95), FasL, TRAIL, СD40L, CD27L, OX30L, DR4 (TRAIL-R1), DR5, (TRAIL-R2) и др. Доказано [5], что нейроны могут экспрессировать на своей поверхности рецепторы апоптоза. Однако доказано [6] и то, что взаимодействие этих рецепторов со своими лигандами не всегда приводит к апоптозу.

Ишемический инсульт (ИИ) — сложный и многокомпонентный с патогенетической точки зрения процесс [7]. К основным составляющим его патогенеза относят энергодефицит, эксайтотоксичность, оксидантный стресс, воспаление и апоптоз. При этом апоптозу отводится одна из основных негативных ролей как причине гибели элементов функциональной ткани [8]. Это подтверждают клинические исследования [9, 10], в которых получены данные о достоверной положительной корреляции степени выраженности неврологического дефекта, объема пораженной ткани головного мозга и концентрации растворимых апоптоз-индуцирующих молекул, уровня экспрессии лигандов смерти на форменных элементах крови. Имеются сообщения [11] об уменьшении очага ишемии и выраженности неврологического дефекта в эксперименте у нокаутных по белкам апоптоза животных, а также при терапии моноклональными антителами против апоптоз-индуцирующих факторов.

В патоморфологических исследованиях [12] отмечают усиление апоптоза во всех отделах головного мозга перенесшего инсульт животного или человека. В собственных исследованиях [13] авторы статьи наблюдали участки в cером веществе головного мозга на достаточно удаленном от очага ишемии расстоянии, в том числе и в противоположном очагу полушарии, где группы нейронов и глиальные элементы реализовывали программу апоптоза на фоне достаточно благоприятной окружающей морфологической картины. Настоящий литературный обзор является попыткой осмысления значения апоптоза нейронов в головном мозге после ИИ.

Нейронные гиперсети и селекция нейронов

По мнению автора теории «нейродарвинизма» G. Edelman [14], мозг человека необходимо рассматривать как систему, функционирующую на основе принципов отбора. Из этой теории следует, что для нейронов характерен своего рода естественный отбор. Наиболее приспособленные к конкретному биохимическому окружению нейроны благодаря наличию определенных признаков, дающих преимущество в данный временной отрезок, выигрывают конкуренцию и объединяются с другими в многоуровневые сети. При этом большинство анатомических связей функционирует не постоянно, а лишь при определенном молекулярном микроокружении, которое формируется под действием внешних стимулов. Таким образом, окружающие условия, среда обитания в широком смысле этого понятия определяют анатомию и физиологию нервной системы. Теория нейрональной селекции предполагает 3 механизма адаптивного изменения нейронной сети: 1-й — при развитии организма на этапе раннего онтогенеза, 2-й и 3-й — на основе получаемого на протяжении всей жизни опыта. Каждый механизм действует внутри групп нейронов, состоящих из сотен и тысяч связанных единиц, а также между самими группами. Нейроны в пределах группы также тесно функционально и анатомически связаны, изменение синаптической активности каждого нейрона приводит к адаптивному ответу группы в целом. При этом данные группы или нейронные сети являются динамическими объектами, хотя в их основе лежат локальные анатомические связи [15].

На этапе онтогенеза формируется так называемый «первичный репертуар» нейронов. Механизмы отбора нейронов «первичного репертуара» тесно связаны с эффектами молекул адгезии, факторов роста, программируемой селективной клеточной гибелью (апоптозом) [16]. Так, например, в 1-ю неделю после рождения апоптозу подвергается 30% нейронов коры головного мозга [17]. В результате такого отбора образуются группы нейронов, постепенно объединяющиеся в сети и таким образом формирующие анатомический субстрат для динамических функциональных взаимодействий. Из этого следует, что анатомическая организация ЦНС не является строго предопределенной, а возникает вследствие динамической эпигенетической регуляции процессов клеточного деления, миграции, адгезии, смерти, спраутинга. На следующем этапе происходит формирование «вторичного репертуара» в ответ на определенные паттерны сигналов. Это происходит посредством ослабления работы одних и усиления других синапсов на основе получаемого опыта взаимодействия с окружающей средой [18]. Селективная элиминация синапсов происходит за счет локальной реализации в нейроне сигнальных путей апоптоза с последующим фагоцитозом микроглиоцитами [19, 20]. То есть на втором этапе отбор происходит на уровне популяций синапсов, что не приводит к значительным изменениям анатомии, однако с точки зрения функции изменения происходят значительные — отбор оптимальных сетевых взаимодействий для ее обеспечения. Закрепление пространственно-временных свойств сигналов, возникающих в реальном мире в момент адаптивного поведения, поддерживается при повторении стимула за счет механизма более высокого порядка — параллельной стимуляции (англ.: reentrant signaling). В основе параллельной стимуляции лежит повторная одновременная активация функционально раздельных нейронных групп одинаковыми стимулами, что приводит к возникновению и усилению конкурирующих связей между этими группами нейронов [21].

Таким образом, мы имеем дело с механизмами формирования многоуровневых сетевых взаимодействий внутри нервной системы, отвечающих за возникновение и адаптивное приспособление самых разнообразных функций: от простых движений до высшей нервной деятельности. Именно эти механизмы, видимо, лежат в основе изменений, происходящих в нервной системе пациентов, перенесших ИИ: от парезов до когнитивных расстройств и изменений личностных характеристик индивида. Центральную позицию в процессах репарации головного мозга после ИИ и восстановлении утраченных функций занимает апоптоз.

Инсульт как выключение звеньев нейронной гиперсети и стимул к формированию новых

В последние годы патофизиологические модели различных нарушений ЦНС все меньше используют топический подход — фокус смещается в сторону перераспределения функциональных связей [22, 23] и связанных с ним изменений морфологического субстрата [24]. Основным инструментом их исследования в клинике является метод функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). [25]. Данный метод позволяет оценить потребление кислорода тканями головного мозга при помощи регистрации колебаний BOLD-сигнала (англ.: blood oxygen level dependent — сигнал, зависящий от уровня насыщения крови кислородом) в единице объема головного мозга [26]. С появлением данного метода стало возможным изучать коннективность, или степень связанности, нейронов в сети разного порядка в клинике [27]. Выделяют структурную, функциональную и эффективную коннективность. Структурная коннективность характеризует анатомическую связь между участками головного мозга посредством проводящих путей. Функциональная коннективность отражает схожесть характеристик паттерна нейрональной активности анатомически удаленных друг от друга структур головного мозга. Эффективная коннективность позволяет оценить характер (возбуждение или торможение) влияния одной зоны на другую [28]. В клинических исследованиях с использованием данного метода у перенесших ИИ пациентов описаны закономерности перераспределения функциональных связей [22]. Например, восстановление пациентов с постинсультной афазией проходит в три стадии. В острейшем периоде активация речевых зон в левом полушарии снижена, затем в течение 12 сут происходит расширение речевой сети с вовлечением контралатерального гомолога. Через 1 год при положительной динамике восстановления функции пик активации возвращается в левое полушарие, а контралатеральный гомолог утрачивает свою актуальность [29, 30]. По характеру распределения функциональной активности в речевой сети после ИИ можно судить о качестве дальнейшего восстановления, которое может происходить как за счет восстановления утраченной функции, так и за счет выработки когнитивной стратегии по преодолению ее дефицита [31]. Аналогично и при движениях (или попытках совершить их) паретичной вследствие ИИ конечностью происходят увеличение коннективности, активация контралатерального гомолога с постепенным смещением по мере реабилитации пика активации в ипсилатеральные отделы и уменьшением общего количества связей. В отдельных исследованиях [32, 33] показаны достоверные корреляции клинического прогресса пациента и динамики картины фМРТ.

Роль апоптоза в формировании новых функциональных сетей

В острейшем периоде ИИ в зоне с уровнем гипоксии и субстратного дефицита ниже критического формируется очаг некроза [34]. Погибшие таким образом элементы нейронной гиперсети не замещаются клетками-предшественниками нейронов, и на месте очага некроза формируется глиальный рубец [35]. Это означает потерю части анатомического субстрата коннектома. Структурное поражение, вызванное ИИ, может критически нарушить сложный баланс возбуждающих и тормозных взаимодействий нейронной гиперсети. Ишемическое повреждение непосредственно влияет не только на нисходящие пути, например, кортико-спинального тракта, но также и на функциональную сетевую архитектуру областей коры, удаленных от поражения, приводя к моторному дефекту [32]. По мере удаления от некротического очага выделяется несколько зон в зависимости от активности метаболизма и функциональной сохранности. Снижение уровня церебрального кровотока до порога около 20—24% от исходного приводит к стремительному падению уровня АТФ. Так как апоптоз является энергозависимым процессом, то за этой отметкой полноценная реализация его механизмов невозможна. Ниже порога 35—40% кровотока происходит утрата специфической функции ткани, которая может быть зарегистрирована как отсутствие электрической активности. Уровень энергообеспечения здесь достаточен для поддержания жизнеспособности и реализации программируемой клеточной гибели. Для кровотока выше 35—40% характерны лишь селективные потери нейронов, в основном в результате апоптоза [36, 37].

Логично предположить, что для восстановления утраченной функции при условии постоянных попыток ее тренировки будет задействован некий «первичный репертуар». Причем в зависимости от направленности реабилитационных мероприятий он, вероятно, способен обеспечить и полное восстановление функции (например, выполнение действий пораженной рукой), и приспособление к дефекту (использование другой руки), и выработку когнитивной стратегии по ее преодолению (в том числе с задействованием сложных механизмов психологического манипулирования) [38, 39].

Механизм формирования «первичного репертуара» можно представить исходя из следующих экспериментальных данных. На сегодняшний момент не подлежит сомнению, что в головном мозге взрослых млекопитающих имеются клетки-предшественники нейронов. Они идентифицированы не только в гиппокампе, обонятельной луковице, но и в неокортексе. На протяжении всей взрослой жизни нейроны постоянно замещаются новыми клетками [40, 41]. Клетки-предшественники нейронов присутствуют в ишемически поврежденной коре головного мозга взрослых крыс, они способны дифференцироваться в астроциты и незрелые нейроны, но большинство нейронов не достигает зрелой стадии [42]. Различные факторы модулируют нейрогенез — физические упражнения, обогащение среды обитания, беременность и инсульт активируют его, тогда как дистресс и старение подавляют [43, 44]. Также нейрогенезу препятствует нейровоспалительный процесс, а блокирование воспалительного ответа его восстанавливает [45]. Экспериментальные данные относительно влияния провоспалительных цитокинов на нейрогенез противоречивы, однако, обобщая информацию, можно сделать вывод, что они подавляют нейроногенез и усиливают глиогенез [46]. Достаточно долгое время было неясно, каким образом ишемия может активировать процессы нейрогенеза. Затем были опубликованы экспериментальные работы, результаты которых свидетельствуют о том, что апоптотическая гибель незрелых нейронов после транзиторной ишемии и реперфузии переднего мозга у мышей инициирует нейрогенез через сигнальный путь киназы гликогенсинтазы-3β, которая в свою очередь опосредуется микроглиальным инсулиноподобным фактором роста-1 (ИФР-1). Кроме того, блокирование апоптоза незрелых нейронных клеток, ранней активации микроглии или ИФР-1 приводят к ослаблению индуцированного ишемией нейрогенеза [41]. Также было показано, что индуцированный дифтерийным токсином апоптоз нейронов IV слоя соматосенсорной коры грызунов в раннем послеродовом периоде приводит к массивному распространению недифференцированных пулов клеток-предшественников, включая Sox2, а также клетки NG2 [47].

Большинство предшественников нейронов не достигает зрелой стадии — они погибают вследствие различных видов программируемой клеточной смерти [42]. Те, которые выиграли конкуренцию в процессе отбора, дифференцируются и включаются в сети. Есть мнение, что такая дифференцировка происходит благодаря слиянию предшественника с функционально зрелым нейроном через стадию двуядерного нейрона [48]. Условием включения нейронов в сеть должна быть ее функциональная активность. Ряд исследований [49] подтверждает это утверждение. Например, при формировании у взрослых крыс нового адаптивного навыка вновь образованные нейроны, а также предшественники нервных клеток релевантных структур мозга избирательно вовлекаются в обеспечение процессов долговременной пространственной памяти.

Включение в сети происходит за счет формирования синапсов. Был достигнут определенный прогресс в понимании того, как образуются новые синапсы. Результаты исследований показали [50, 51], что пресинаптическая активность, глутамат, определенные паттерны спайковой активности нейронов могут действовать как трофические факторы для образования синаптических шипиков.

Вновь образованные сети также не статичны — в ответ на нейронную активность постоянно образуются новые синапсы, а прежние исчезают [52]. Видимо, именно синаптический пранинг (от англ.: pruning — обрезка) играет решающую роль в формировании «вторичного репертуара», т. е. в адаптивном моделировании функциональной нейронной сети. Мозг, восстанавливающийся после ишемии или другого повреждения, имеет общие черты с развивающимся мозгом. В период раннего онтогенеза мозг имеет относительно высокую плотность синапсов, которая уменьшается постепенно по мере взросления индивидуума. У людей, например, синаптическая плотность при рождении примерно в 2 раза больше, чем в период полового созревания, а некоторые расстройства, такие как аутизм и шизофрения, связаны с нарушением процессов синаптического пранинга [53]. Считается, что синаптический пранинг может представлять собой некоторую оптимизацию, возможно, сводя к минимуму потребление энергии и/или генетической информации, необходимой для создания эффективной и надежной сети и/или оптимизации структуры сети [54]. Этот факт подтверждают и клинические исследования коннективности после ИИ [22, 29, 32, 33, 55, 56], когда сначала наблюдается значимое увеличение коннективности, а затем — «очищение» сети от лишних связей.

Пранинг дендритов и аксона обеспечиваются посредством активации в нейроне апоптоз-индуцирующих сигнальных путей. Было показано [57], что при элиминации синапсов происходит активация каспазы-3 и митохондриального пути апоптоза. В культуре нейронов при фотоиндукции каспазы-3 в определенных дендритных областях внутри фотостимулированной области происходили локальная элиминация дендритных шипиков и ретракция дендрита, не приводя при этом к клеточной смерти. Фармакологическое ингибирование блокатора протеинов апоптоза или протеасомной функции приводило к гибели нейронов, из чего можно сделать вывод, что активация каспазы пространственно ограничена этими «молекулярными тормозами».

Локальная индукция апоптоз-индуцирующих сигнальных систем приводит к появлению одного из участников каскада иммунного комплемента C1q на мембране подлежащего элиминации нейрита, что провоцирует его дальнейший фагоцитоз микроглиоцитами [20].

Таким образом, апоптоз как «исполнитель» естественного отбора в функциональной нейронной гиперсети, обеспечивающий формирование «первичного и вторичного ассортиментов», является неотъемлемым компонентом восстановления утраченных функций после ИИ (рис. 1).

Рис. 1. Сетевые связи между нейронами. а — схематическое изображение группы нейронов (черные кружки), связанных сильными (толстые линии) и слабыми (тонкие линии) функциональными связями; серый овал — зона ишемии, внутри которой нейроны реализуют апоптоз; б — фрагмент сети, оставшийся после ишемии; в — предшественники нейронов, формирующие «первичный репертуар» (серые кружки), перераспределение (тонкие и толстые линии) и образование новых функциональных связей (пунктир); г — полное восстановление утраченной функции в результате формирования адекватного функционального запроса с восстановлением исходных анатомических и функциональных связей (результат достигается прежним образом); д — замещение утраченной функции другой (результат достигается по-другому); е — утрата функции, распад исходной функциональной сети и невозможность образования новой (результат не достигается), оставшиеся нейроны, не включенные в сеть и не получающие достаточную стимуляцию, реализуют апоптоз (черная точка).

Клиническое значение апоптоза как основного регулятора формирования новых функциональных сетей после ИИ

В патогенезе ИИ апоптоз принято считать негативным процессом, так как в результате его реализации значительно возрастают потери нейронов как в острейшем, так и в последующих периодах [58]. Достаточно большое количество исследовательских проектов были направлены на подавление различных звеньев апоптоз-индуцирующих сигнальных систем в остром периоде ИИ [34]. И хотя экспериментальные работы часто имели успех, в клинических исследованиях все эти методы оказывались неэффективными [59]. Однако, если рассматривать роль апоптоза в патогенезе ИИ с позиции теории нейрональной селекции, то получается, что апоптоз необходим в том объеме, в котором он реализуется. Исходя из результатов приведенных выше исследований, важной является полноценная его реализация, которая индуцирует нейроногенез и дифференцировку клеток-предшественников нейронов [41]. Видимо, апоптоз нельзя блокировать, усилия должны быть направлены на управление локусом его приложения. Также важным аспектом для клиники является то, что полноценная реализация апоптоза невозможна в условиях энергодефицита [60]. Поэтому различные методы, прямо или косвенно приводящие к его восполнению, могут быть мишенью для терапевтического воздействия [61]. При обеспечении макроэргами, достаточном для формирования адекватного функционального запроса, гибели нейрона не происходит, имеет место пранинг («обрезка» отдельных синапсов и спраутинг с образованием новых). При обеспечении макроэргами, недостаточном для функционирования нейрона в рамках предлагаемого функционального запроса, но достаточном для реализации апоптоза, происходит замещение утраченного нейрона клетками-предшественниками, которые, обучаясь и встраиваясь в существующую сеть нейронов, отвечают за восстановление функции в исходном виде. Ответ на реабилитационные мероприятия в этом случае соответствует их интенсивности с учетом коффициента относительного энергодефицита. При абсолютном дефиците макроэргов развивается некроз, функциональная ткань замещается стромой, исходная функция не может быть восстановлена, ответ на реабилитационные мероприятия отсутствует (рис. 2).

Рис. 2. Схематическое изображение зависимости ответа на реабилитационные мероприятия от обеспечения макроэргами. Пояснения в тексте.

В ряде исследований [62, 63] показано, что взрослый мозг обладает большим регенеративным потенциалом. В биологическом мире самым ярким примером, разрушающим догму о том, что нейрогенез взрослого мозга значительно ограничен, являются пресноводные планарии. Мозг этих плоских червей, содержащий несколько тысяч нейронов, после травмы может быть восстановлен de novo за неделю [64]. Во всех тканях взрослого организма, в том числе и млекопитающих, находятся клетки-предшественники, для которых свойственна индуцируемая повреждением пролиферация, и мозг — не исключение [65]. Хотя поддержание неактивных стволовых клеток связано с энергетическими затратами, они, вероятно, обеспечивают эволюционно успешный защитный механизм целостности организма [66]. Считается, что с возрастом интенсивность индуцированного повреждением нейрогенеза снижается [62]. В настоящее время спорным остается вопрос: снижается ли она настолько, что при повреждении могло бы не хватить предшественников нейронов для формирования «первичного репертуара»? Если ответ на этот вопрос положительный — у терапии ИИ стволовыми клетками есть перспектива, если отрицательный — нет. Однако все чаще появляются публикации [67] с пессимистическим взглядом на возможности этого метода. При этом на первый план выходит фармакологическая модуляция нейрогенеза, что, по сути, тоже является методом обогащения «первичного репертуара». В литературе [63] обсуждаются следующие мишени воздействия на нейрогенез при ИИ: стимуляция пролиферации нейрональных стволовых клеток, миграции и дифференцировки нейробластов, перепрограммирование клеток других линий в нейроны.

Исходя из теории нейрональной селекции, основным условием регенерации является встраивание нейрональных предшественников в функционально активную нейронную сеть и ее приспособление к новому метаболическому уровню [14] и новому функциональному запросу. Если функциональный запрос неизменен, то насколько объем «первичного репертуара» больше минимально необходимого, не имеет значения: апоптоз как основной регулятор уберет все лишнее. Мы определили функциональный запрос как совокупность внешних (характер и интенсивность реабилитационных мероприятий, особенности быта) и внутренних (особенности внутренней картины болезни, наличие рентных и других психологических установок) атрибутов пациента (рис. 3).

Рис. 3. Атрибуты функционального запроса.
Это понятие, на наш взгляд, может быть использовано для любой нозологии. Функциональный запрос — это и среда, и желание ее осваивать. Под «желанием осваивать среду» следует понимать отсутствие апатии, ангедонии, пассивного и активного аутоагрессивного поведения. Функциональный запрос — это способ управлять локусом приложения апоптоза, он определяет «вторичный репертуар».

Формирование «вторичного репертуара» требует стимуляции извне, обогащения среды и происходит в ответ на паттерны сохранных компонентов сети [14]. Нейроны в составе первичного ассортимента делают пациента способным к реализации целых классов соотношений со средой. Эти классы представляют собой детерминированные особенностями «первичного репертуара» диапазоны разных поведенческих возможностей, а не комплекты конкретных актов. Какой именно акт в границах возможностей данного класса будет сформирован в процессе системогенеза больным, определяется обстоятельствами его неповторимого индивидуального развития. Набор системных специализаций нейронов («вторичный репертуар») у каждого уникален [68].

Таким образом, функциональные сети динамичны и соответствуют функциональному запросу; при формировании плана реабилитационных мероприятий после ИИ необходимо отрабатывать все его компоненты. Управление функциональным запросом (что на молекулярном уровне означает управление апоптозом) — основная задача реабилитации. В качестве примера можно привести методику принудительной двигательной терапии (Constraint-induced movement therapy — CIMT) [69]. Эта методика первоначально была разработана для лечения гемипареза умеренной степени, однако, по результатам последних клинических исследований [70], она является перспективной и для лечения тяжелого пареза. CIMT заключается в интенсивной тренировке пораженной руки при фиксации здоровой. Исходный и модифицированные типы CIMT оказывают благотворное влияние на двигательную функцию, самостоятельную работу рук в повседневной жизни сразу после лечения и при длительном наблюдении [71]. Если в функциональный запрос будет входить просто получение результата (например, налить воду из графина в стакан), то, скорее всего, пациент будет использовать для этого здоровую руку или сиделку: функция не будет восстанавливаться, она будет замещаться. Однако при фиксации здоровой руки и четком формулировании задачи функциональный запрос изменится и будет соответствовать восстановлению движений в паретичной конечности, «вторичный репертуар» будет соответствовать этому запросу, что будет находить отражение, например, в картине фМРТ [72]. Интенсифицировать процессы нейропластичности, соответствующие функциональному запросу, вероятно, возможно при помощи неинвазивной стимуляции головного мозга постоянным током (транскраниальная электростимуляция) или магнитным полем (транскраниальная магнитная стимуляция). В клинических и экспериментальных исследованиях показано [73—75], что использование данных методик улучшает восстановление моторных и речевых функций после И.И. При этом картина фМРТ в целом соответствует таковой при восстановлении функции без использования стимуляции, но сроки и качество восстановления улучшаются.

После развития ИИ в первую очередь происходит формирование «первичного репертуара» — пролиферация и миграция предшественников нейронов с последующим их конкурентным отбором. Второй этап включает формирование «вторичного репертуара» за счет конкурентного пранинга и спраутинга. Главным механизмом, в результате реализации которого происходит конкурентный отбор, является апоптоз. В процессе отбора остаются те нейроны, которые наиболее выгодно в сложившихся метаболических условиях способны обеспечить реализацию функционального запроса пациента. Модифицируя функциональный запрос, можно управлять локусом приложения апоптоза в клинических условиях. Апоптоз является системным адаптивным механизмом при развитии ИИ.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

*e-mail: svetlanapalna@mail.ru

Список литературы:

  1. Fuchs Y, Steller H. Programmed cell death in animal development and disease. Cell. 2011;147(4):742-758. https://doi.org/10.1016/j.cell.2011.10.033
  2. Green DR, Galluzzi L, Kroemer G. Mitochondria and the autophagy-inflammation-cell death axis in organismal aging. Science. 2011;333(6046):1109-1112. https://doi.org/10.1126/science.1201940
  3. Dietrich WD. Chapter 22 — Histopathology of Cerebral Ischemia and Stroke. In: Caplan LR, Biller J, Leary MC, Lo EH, Thomas AJ, Yenari M, Jhang JH. Primer on Cerebrovascular Diseases (Second Edition). San Diego, SD: Academic Press; 2017. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-803058-5.00022-9
  4. Broughton BR, Reutens DC, Sobey CG. Apoptotic mechanisms after cerebral ischemia. Stroke. 2009;40(5):331-339. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.108.531632
  5. Fricker M, Tolkovsky AM, Borutaite V, Coleman M, Brown GC. Neuronal cell death. Physiological Reviews. 2018;98(2):813-880. https://doi.org/10.1152/physrev.00011.2017
  6. Hollville E, Deshmukh M. Physiological functions of non-apoptotic caspase activity in the nervous system. Seminars in Cell & Developmental Biology. 2018;82:127-136. https://doi.org/10.1016/j.semcdb.2017.11.037
  7. Гусев Е.И., Мартынов М.Ю., Камчатнов П.Р., Ясаманова А.Н., Щукин И.А., Колесникова Т.И. Церебральный инсульт. Consilium Medicum. 2014;16(12):13-17.
  8. Sairanen T, Karjalainen-Lindsberg ML, Paetau A, Ijäs P, Lindsberg PJ. Apoptosis dominant in the periinfarct area of human ischaemic stroke — a possible target of antiapoptotic treatments. Brain. 2005;129(1):189-199. https://doi.org/10.1093/brain/awh645
  9. Iso H, Maruyama K, Eshak ES, Ikehara S, Yamagishi K, Tamakoshi A. Blood soluble Fas levels and mortality from cardiovascular disease in middle-aged Japanese: The JACC study. Atherosclerosis. 2017;260:97-101. https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2017.03.020
  10. Glushakova OY, Glushakov AA, Wijesinghe DS, Valadka AB, Hayes RL, Glushakov AV. Prospective clinical biomarkers of caspase-mediated apoptosis associated with neuronal and neurovascular damage following stroke and other severe brain injuries: Implications for chronic neurodegeneration. Brain Circulation. 2017;3(2):87-108. https://doi.org/10.4103/bc.bc_27_16
  11. Tuttolomondo A, Pecoraro R, Pinto A. Studies of selective TNF inhibitors in the treatment of brain injury from stroke and trauma: a review of the evidence to date. Drug Design, Development and Therapy. 2014;8:2221-2239. https://doi.org/10.2147/DDDT.S67655
  12. Vahidinia Z, Alipour N, Atlasi MA, Naderian H, Beyer C, Azami-Tameh A. Gonadal steroids block the calpain-1-dependent intrinsic pathway of apoptosis in an experimental rat stroke model. Neurological Research. 2017;39(1):54-64. https://doi.org/10.1080/01616412.2016.1250459
  13. Сергеева С.П., Савин А.А., Шишкина Л.В., Виноградов Е.В. Головной мозг после ишемического инсульта: клинико-гистологическое исследование. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова (Спец. выпуск). 2017;117(3):66-70. https://doi.org/10.17116/jnevro20171173266-70
  14. Edelman G. Neural darwinism. New Perspectives Quarterly. 2014;31(1):25-27. https://doi.org/10.1111/npqu.11422
  15. Seth AK, Baars BJ. Neural Darwinism and consciousness. Consciousness and Cognition. 2005;14(1):140-168. https://doi.org/10.1111/npqu.11422
  16. Ferrer I, Soriano E, Del Rio JA, Alcantara S, Auladell C. Cell death and removal in the cerebral cortex during development. Progress in Neurobiology. 1992;39(1):1-43. https://doi.org/10.1016/0301-0082(92)90029-E
  17. Nikolić M, Gardner HAR, Tucker KL. Postnatal neuronal apoptosis in the cerebral cortex: physiological and pathophysiological mechanisms. Neuroscience. 2013;254:369-378. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2013.09.035
  18. Seth AK, Edelman GM. Distinguishing causal interactions in neural populations. Neural Computation. 2007;19(4):910-933. https://doi.org/10.1162/neco.2007.19.4.910
  19. Paolicelli RC, Bolasco G, Pagani F, Maggi L, Scianni M, Panzanelli P, Ragozzino D. Synaptic pruning by microglia is necessary for normal brain development. Science. 2011;333(6048):1456-1458. https://doi.org/10.1126/science.1202529
  20. Györffy BA, Kun J, Török G, Bulyáki É, Borhegyi Z, Gulyássy P, Drahos L. Local apoptotic-like mechanisms underlie complement-mediated synaptic pruning. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018;115(24):6303-6308. https://doi.org/10.1073/pnas.1722613115
  21. Edelman GM. Neural Darwinism: selection and reentrant signaling in higher brain function. Neuron. 1993;10(2):115-125. https://doi.org/10.1016/0896-6273(93)90304-A
  22. Siegel JS, Seitzman BA, Ramsey LE, Ortega M, Gordon EM, Dosenbach NUF, Petersen SE, Shulman GL, Corbetta M, Re-emergence of modular brain networks in stroke recovery. Cortex. 2018;101:44-59. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2017.12.019
  23. Ramos-Cabrer P, Padro D. MRI in the Study of Animal Models of Stroke. In: Martín M.L.C., Larrubia P.L. Preclinical MRI. New York, NY: Humana Press; 2018. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-7531-0_22
  24. Pochechuev MS, Fedotov IV, Ivashkina OI, Roshchina MA, Meshchankin DV, Sidorov‐Biryukov DA, Zheltikov AM. Reconnectable fiberscopes for chronic in vivo deep‐brain imaging. Journal of Biophotonics. 2018;11(4): e201700106. https://doi.org/10.1002/jbio.201700106
  25. Oers CA, Worp HB, Kappelle LJ, Raemaekers MA, Otte WM, Dijkhuizen RM. Etiology of language network changes during recovery of aphasia after stroke. Scientific Reports. 2018;8(1):856. https://doi.org/10.1038/s41598-018-19302-4
  26. Siegel JS, Shulman GL, Corbetta M. Measuring functional connectivity in stroke: approaches and considerations. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2017;37(8):2665-2678. https://doi.org/10.1177/0271678X17709198
  27. Fornito A, Bullmore ET. Connectomics: a new paradigm for understanding brain disease. Eur Neuropsychopharmacol. 2015;25(5):733-748. https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2014.02.011
  28. Пирадов М.А., Супонева Н.А., Селиверстов Ю.А., Лагода Д.Ю., Сергеев Д.В., Кремнева Е.И., Змейкина Е.А., Легостаева Л.А., Рябинкина Ю.В., Червяков А.В., Пойдашева А.Г. Возможности современных методов нейровизуализации в изучении спонтанной активности головного мозга в состоянии покоя. Неврологический журнал. 2016;21(1):4-12. https://doi.org/10.18821/1560-9545-2016-21-1-4-12
  29. Майорова Л.А., Алферова В.В., Купцова С.В., Шкловский В.М. Функциональная и анатомическая коннективность мозга при постинсультной афазии. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2018;68(2):141-151. https://doi.org/10.7868/S0044467718020016
  30. Saur D, Lange R, Baumgaertner A, Schraknepper V, Willmes K, Rijntjes M, Weiller C. Dynamics of language reorganization after stroke. Brain. 2006;129(6):1371-1384. https://doi.org/10.1093/brain/awl090
  31. Oers CA, Worp HB, Kappelle LJ, Raemaekers MA, Otte WM, Dijkhuizen RM. Etiology of language network changes during recovery of aphasia after stroke. Scientific Reports. 2018;8(1):856. https://doi.org/10.1038/s41598-018-19302-4
  32. Wang L, Yu C, Chen H, Qin W, He Y, Fan F, Woodward TS. Dynamic functional reorganization of the motor execution network after stroke. Brain. 2010;133(4):1224-1238. https://doi.org/10.1093/brain/awq043
  33. Grefkes C, Fink GR. Reorganization of cerebral networks after stroke: new insights from neuroimaging with connectivity approaches. Brain. 2011;134(5):1264-1276. https://doi.org/10.1093/brain/awr033
  34. Yuan J. Neuroprotective strategies targeting apoptotic and necrotic cell death for stroke. Apoptosis. 2009;14(4):469-477. https://doi.org/10.1007/s10495-008-0304-8
  35. Sofroniew MV. Molecular dissection of reactive astrogliosis and glial scar formation. Trends in neurosciences. 2009;32(12):638-647. https://doi.org/10.1016/j.tins.2009.08.002
  36. Leigh R, Knutsson L, Zhou J, van Zijl PC. Imaging the physiological evolution of the ischemic penumbra in acute ischemic stroke. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2018;38(9):1500-1516. https://doi.org/10.1177/0271678X17700913
  37. Fricker M, Tolkovsky AM, Borutaite V, Coleman M, Brown GC. Neuronal cell death. Physiological reviews. 2018;98(2):813-880. https://doi.org/10.1152/physrev.00011.2017
  38. Aqueveque P, Ortega P, Pino E, Saavedra F, Germany E, Gómez B. After Stroke Movement Impairments: A Review of Current Technologies for Rehabilitation. In: Tan U. Physical Disabilities-Therapeutic Implications. Chapter 7. Tech. 2017. https://doi.org/10.5772/67577
  39. Crayton E, Fahey M, Ashworth M, Besser SJ, Weinman J, Wright AJ. Psychological Determinants of Medication Adherence in Stroke Survivors: a Systematic Review of Observational Studies. Annals of Behavioral Medicine. 2017;51(6):833-845. https://doi.org/10.1007/s12160-017-9906-0
  40. Ohira K, Furuta T, Hioki H, Nakamura KC, Kuramoto E, Tanaka Y, Miyakawa T. Ischemia-induced neurogenesis of neocortical layer 1 progenitor cells. Nature Neuroscience. 2010;13(2):173-179. https://doi.org/10.1038/nn.2473
  41. Kim DH, Lee HE, Kwon KJ, Park SJ, Heo H, Lee Y, Ryu JH. Early immature neuronal death initiates cerebral ischemia-induced neurogenesis in the dentate gyrus. Neuroscience. 2015;284:42-54. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2014.09.074
  42. Li QQ, Qiao GQ, Ma J, Fan HW, Li YB. Cortical neurogenesis in adult rats after ischemic brain injury: most new neurons fail to mature. Neural Regeneration Research. 2015;10(2):277-285. https://doi.org/10.4103/1673-5374.152383
  43. Liu PZ, Nusslock R. Exercise-Mediated Neurogenesis in the Hippocampus via BDNF. Frontiers in Neuroscience. 2018;12:52-58. https://doi.org/10.3389/fnins.2018.00052
  44. Lindvall O, Kokaia Z. Neurogenesis following stroke affecting the adult brain. Cold Spring Harbor Perspectives in Biology. 2015;7(11):a019034. https://doi.org/10.1101/cshperspect.a019034
  45. Monje ML, Toda H, Palmer TD. Inflammatory blockade restores adult hippocampal neurogenesis. Science. 2003;302(5651):1760-1765. https://doi.org/10.1126/science.1088417
  46. Borsini A, Zunszain PA, Thuret S, Pariante CM. The role of inflammatory cytokines as key modulators of neurogenesis. Trends in Neurosciences. 2015;38(3):145-157. https://doi.org/10.1016/j.tins.2014.12.006
  47. Petrenko V, Mihhailova J, Salmon P, Kiss JZ. Apoptotic neurons induce proliferative responses of progenitor cells in the postnatal neocortex. Experimental Neurology. 2015;273:126-137. https://doi.org/10.1016/j.expneurol.2015.08.010
  48. Пальцын А.А., Свиридкина Н.Б. О регенерации мозга (Лекция II). Патогенез. 2018;16(1):83-91.
  49. Шерстнев В.В., Грудень М.А., Голубева О.Н., Соловьева О.А., Александров Ю.И. Вновь образованные в зрелом мозге долгоживущие нейроны вовлекаются в обеспечение процессов обучения и памяти. Нейрохимия. 2015;9(1):13-19. https://doi.org/10.7868/S1027813315010082
  50. Holtmaat A, Svoboda K. Experience-dependent structural synaptic plasticity in the mammalian brain. Nature Reviews Neuroscience. 2009;10(9):647-658. https://doi.org/10.1038/nrn2699
  51. Deger M, Seeholzer A, Gerstner W. Multi-contact synapses for stable networks: a spike-timing dependent model of dendritic spine plasticity and turnover. Cerebral Cortex. 2018;28(4):1396-1415. https://doi.org/10.1093/cercor/bhx339
  52. Roelfsema PR, Holtmaat A. Control of synaptic plasticity in deep cortical networks. Nature Reviews Neuroscience. 2018;19(3):166-180. https://doi.org/10.1038/nrn.2018.6
  53. Fornito A, Zalesky A, Breakspear M. The connectomics of brain disorders. Nature Reviews Neuroscience. 2015;16:159-172. https://doi.org/10.1038/nrn3901
  54. Millán AP, Torres JJ, Johnson S, Marro J. Concurrence of form and function in developing networks and its role in synaptic pruning. Nature Communications. 2018;9(1):2236-2246. https://doi.org/10.1038/s41467-018-04537-6
  55. Saur D, Lange R, Baumgaertner A, Schraknepper V, Willmes K, Rijntjes M, Weiller C. Dynamics of language reorganization after stroke. Brain. 2006;129(6):1371-1384. https://doi.org/10.1093/brain/awl090
  56. Oers CA, Worp HB, Kappelle LJ, Raemaekers MA, Otte WM, Dijkhuizen RM. Etiology of language network changes during recovery of aphasia after stroke. Scientific Reports. 2018;8(1):856. https://doi.org/10.1038/s41598-018-19302-4
  57. Ertürk A, Wang Y, Sheng M. Local pruning of dendrites and spines by caspase-3-dependent and proteasome-limited mechanisms. Journal of Neuroscience. 2014;34(5):1672-1688. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3121-13.2014
  58. Favaloro B, Allocati N, Graziano V, Di Ilio C, De Laurenzi V. Role of apoptosis in disease. Aging (Albany NY). 2012;4(5):330-349. https://doi.org/10.18632/aging.100459
  59. Majid A. Neuroprotection in stroke: past, present, and future. ISRN neurology. 2014;515716:1-17. https://doi.org/10.1155/2014/515716
  60. Green DR, Galluzzi L, Kroemer G. Metabolic control of cell death. Science. 2014;345(6203):1466-1477. https://doi.org/10.1126/science.1250256
  61. Robbins NM, Swanson RA. Opposing effects of glucose on stroke and reperfusion injury: acidosis, oxidative stress, and energy metabolism. Stroke. 2014;45(6):1881-1886. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.114.004889
  62. Conover JC, Todd KL. Development and aging of a brain neural stem cell niche. Experimental Gerontology. 2017;94:9-13. https://doi.org/10.1016/j.exger.2016.11.007
  63. Pino A, Fumagalli G, Bifari F, Decimo I. New neurons in adult brain: distribution, molecular mechanisms and therapies. Biochemical Pharmacology. 2017;141:4-22. https://doi.org/10.1016/j.bcp.2017.07.003
  64. Brown DD, Pearson BJ. A brain unfixed: unlimited neurogenesis and regeneration of the adult planarian nervous system. Frontiers in Neuroscience. 2017;11:289-295. https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00289
  65. Visvader JE, Clevers H. Tissue-specific designs of stem cell hierarchies. Nature cell Biology. 2016;18(4):349-355. https://doi.org/10.1038/ncb3332
  66. Schwartz S, Rhiner C. Reservoirs for repair? Damage-responsive stem cells and adult tissue regeneration in Drosophila. International Journal of Developmental Biology. 2018;62(6-8):465-471. https://doi.org/10.1387/ijdb.180056cr
  67. Cattaneo E, Bonfanti L. Therapeutic potential of neural stemcells: greater in people’s perception than in their brains? Front Neuros-ci. 2014;8:79. https://doi.org/10.3389/fnins.2014.00079
  68. Александров Ю.И., Горкин А.Г., Созинов А.А., Сварник О.Е., Кузина Е.А., Гаврилов В.В. Нейронное обеспечение научения и памяти. М.: Издательство Московского государственного психолого-педагогического университета; 2014.
  69. Gauthier LV, Kane C, Borstad A, Strahl N, Uswatte G, Taub E, Mark V. Video Game Rehabilitation for Outpatient Stroke (VIGoROUS): protocol for a multi-center comparative effectiveness trial of in-home gamified constraint-induced movement therapy for rehabilitation of chronic upper extremity hemiparesis. BMC Neurology. 2017;17(1):109-127. https://doi.org/10.1186/s12883-017-0888-0
  70. Uswatte G, Taub E, Bowman MH, Delgado A, Bryson C, Morris DM, Mark VW. Rehabilitation of stroke patients with plegic hands: Randomized controlled trial of expanded Constraint-Induced Movement therapy. Restorative Neurology and Neuroscience. 2018;36(2):225-244. https://doi.org/10.3233/RNN-170792
  71. Kwakkel G, Veerbeek JM, van Wegen EE, Wolf SL. Constraint-induced movement therapy after stroke. The Lancet Neurology. 2015;14(2):224-234. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(14)70160-7
  72. Wen B, Ma L, Weng C. The impact of constraint induced movement therapy on brain activation in chronic stroke patients with upper extremity paralysis: An fMRI study. International Journal of Imaging Systems and Technology. 2014;24(3):270-275. https://doi.org/10.1002/ima.22103
  73. Ferris JK, Neva JL, Francisco BA, Boyd LA. Bilateral Motor Cortex Plasticity in Individuals With Chronic Stroke, Induced by Paired Associative Stimulation. Neurorehabilitation and Neural Repair. 2018;32(8):671-681. https://doi.org/10.1177/1545968318785043
  74. Hanafi MH, Kassim NK, Ibrahim AH, Mohd Adnan M, Ahmad WMAW, Idris Z, Abdul Latif L. Cortical Modulation After Two Different Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation Protocols in Similar Ischemic Stroke Patients. Malaysian Journal of Medical Sciences. 2018;25(2):116-125. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.2.12
  75. Harvey DY, Podell J, Turkeltaub PE, Faseyitan O, Coslett H, Hamilton RH. Functional reorganization of right prefrontal cortex underlies sustained naming improvements in chronic aphasia via repetitive transcranial magnetic stimulation. Cognitive And Behavioral Neurology. 2017;30(4):133-144. https://doi.org/10.1097/WNN.0000000000000141