Виктор К. Йирса - Viktor K. Jirsa - Wikipedia

Виктор К. Йирса
Родившийся (1968-06-27) 27 июня 1968 г. (52 года)
Прага, Чешская Республика
НациональностьНемецкий
ИзвестенТеория сети виртуального мозга
Заголовоккандидат наук
НаградыПремия Франсуа Эрбсмана (2001), заслуженный ученый в начале карьеры (2004)
Академическая работа
ДисциплинаВычислительная неврология
Основные интересыПринципы самоорганизации и формирования пространственно-временных паттернов в крупномасштабных сетях мозга. Функция и дисфункция мозга, в частности эпилепсия.
Интернет сайтhttp://ins.univ-amu.fr/research-teams/theoretical-neurosciences-group/

Виктор К. Йирса (родился 27 июня 1968 г.) - немецкий физик и нейробиолог, руководитель исследований в Национальный центр научных исследований (CNRS), директор Institut de Neuroscience des Systèmes (INS UMR1106) и содиректор Госпитальной университетской федерации (FHU) EPINEXT «Эпилепсия и расстройства нервной возбудимости» в Марселе, Франция. Он является руководителем пакета работ в проекте Эпинова, финансируемом в рамках звонка RHU3.[1] и координируется проф. Фабрис Бартоломей.

С конца 1990-х годов Джирса внес важный вклад в понимание связи между функцией мозга и динамикой сети. Он был пионером в использовании биологически реалистичной связи в сетевых моделях мозга человека и грызунов. Этот крупномасштабный подход к моделированию применяется при активности в состоянии покоя, эпилепсии и старении. Виктор Йирса играет ведущую роль во французских усилиях в области персонализированной медицины и является научным руководителем большого многоцентрового клинического исследования лекарственно-устойчивой эпилепсии под названием EPINOV, координатором которого является профессор Фабрис Бартоломей. Этот проект представляет собой одно из первых приложений компьютерной нейробиологии в персонализированной медицине. Виктор Йирса - куратор платформы нейроинформатики Виртуальный мозг и заместитель руководителя подпроекта теоретической нейробиологии (SP4) в Проект человеческого мозга (HBP).

Образование, начало карьеры и нынешняя должность

Виктор Джирса получил степень магистра наук по физике элементарных частиц в Манчестерском университете (Великобритания) в 1991 году. Затем он получил степень магистра философии и диплом физика (1994), а затем докторскую степень по теоретической физике (1996) в под руководством Германа Хакена из Штутгартского университета, Германия. После двух лет постдокторской подготовки под руководством Дж. А. Скотта Келсо он стал доцентом (срок пребывания в должности 1999 г.), а затем адъюнкт-профессором (срок пребывания в 2004 г.) физики, сложных систем и наук о мозге в Атлантическом университете Флориды, США. В 2006 году он принял должность старшего научного сотрудника в качестве директора по исследованиям в Национальном центре научных исследований (CNRS) в Марселе, Франция, в Институте наук движения UMR6233, CNRS-Aix Marseille Université. Вместе с Патриком Човелем он основал в 2012 году Institut de Neurosciences des Systèmes (ИНС), УМР1106, Inserm – Университет Экс-Марсель, где он в настоящее время является ее директором.

Исследования и академический вклад

Виртуальный мозг (TVB): интеграция инструментов нейроинформатики

В 2005 году был создан консорциум Brain Network Recovery Group (NRG), который координировал Энтони Рэндал (Рэнди) Макинтош из Baycrest, Торонто, Канада. Brain NRG - это консорциум, состоящий из когнитивных, клинических и вычислительных нейробиологов с общей целью исследования сетевых механизмов функции и дисфункции мозга. Очень быстро стало очевидно, что сотрудничество должно будет объединить инструменты нейроинформатики, чтобы позволить большинству гипотез о функциях мозга выйти за рамки жаргона и стать серьезно проверяемыми и опровергнутыми. Грант консорциума был продлен с основной целью создать платформу нейроинформатики для моделирования реалистичных сетевых моделей мозга отдельных людей на основе коннектомов. Платформа получила название The Virtual Brain (TVB) и была передана под научное руководство Виктора Йирсы. Йохен Мерсманн был главным архитектором архитектуры программного обеспечения и Петра Риттер присоединился к компании в 2011 году в качестве лидера TVB Applications. Первый прототип был запущен в октябре 2012 года и с тех пор регулярно поддерживается и обновляется. TVB создал собственное сообщество, которое в январе 2018 года насчитывало более 10000 зарегистрированных пользователей TVB с регулярными обучающими семинарами, выставками и симпозиумами на международных конференциях.

Virtual Brain - это бесплатный нейроинформатический инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для помощи в исследовании сетевых механизмов функции мозга и связанных с ними патологий. TVB предоставляет возможность снабжать компьютерные модели нейронных сетей информацией о структурных и функциональных данных визуализации, включая популяционную активность (sEEG / EEG / MEG), пространственно-разрешенные метаболические / сосудистые сигналы всего мозга (fMRI) и глобальные измерения нейронных связей (DTI) - как для исправных, так и для патологически измененных соединений. TVB не зависит от модели и предлагает широкий спектр моделей нейронной популяции для использования в качестве сетевых узлов. Программная инфраструктура Virtual Brain состоит из функционального ядра, запускающего крупномасштабные симуляции мозга независимо или в пакетном режиме, веб-интерфейса для доступа к симулятору, а также интерфейса командной строки для разработки более обширных приложений. Все симуляции могут выполняться на рабочих станциях и лабораториях, а также на высокопроизводительных кластерах (HPC). Манипуляции с параметрами сети в виртуальном мозге позволяют исследователям и клиницистам тестировать эффекты экспериментальных парадигм, вмешательств (таких как стимуляция и хирургия) и терапевтических стратегий (например, фармацевтических вмешательств, нацеленных на локальные области). Вычислительная среда позволяет пользователю визуализировать моделируемые данные в 2D и 3D и выполнять анализ данных так же, как это обычно делается с эмпирическими данными.[2][3][4]

Смотрите ключевую лекцию Джирсы на TVB: https://www.youtube.com/watch?v=fes7BuH_2vo

Модели мозга на основе коннектомов: реалистичное моделирование больших сетей

Полное моделирование мозга в прошлом веке ограничивалось либо моделированием нескольких областей интересов, либо (в основном нереалистичными) приближениями связности мозга. Однако полные модели мозга всегда были связующим звеном между визуализацией человеческого мозга и теоретическими выкладками о функциях и дисфункциях мозга. В 2002 году Джирса и его коллеги продемонстрировали, что аппроксимация связности мозга никогда не сможет уловить большую часть поведения данных визуализации мозга (в частности, пространственно-временную симметрию в данных), и поэтому предложили использовать данные DTI в качестве прокси сетевых подключений в моделях мозга. . Характерными проблемами для этого типа крупномасштабных моделей могут быть 1) подробная топология соединения и 2) временные задержки при передаче сигнала, которые не играют роли для моделирования на всех других уровнях организации. В 2006 году Джирса представил возможность подключения на основе коннектомов (из базы данных Cocamac с помощью Рольфа Кёттера) и представил крупномасштабную модель мозговой сети динамики мозга в состоянии покоя в Сендае, Япония, на семинаре по подключению мозга. Моделирование мозга на основе коннектомов стало активной областью исследований в последующие годы (Honey et al. 2007; Ghosh et al. 2008; Deco et al. 2009), причем многие приложения были посвящены динамике состояния покоя у здоровых людей, старению и такие заболевания, как шизофрения, поражения и эпилепсия. В различных обзорах суммируются результаты (Deco et al. 2011, 2013; Kringelbach et al. 2015) и подчеркивается влияние этого нового подхода. Джирса и его группа внесли свой вклад в концепцию и развитие моделирования на основе коннектомов и разработали ряд технических инструментов с начала 2000-х годов (Jirsa & Kelso 2000; Jirsa et al. 2002; Jirsa 2009). Особое значение имеет вклад Джирсы в лучшее понимание и обработку временных задержек передачи сигналов в мозговых сетях. Наличие множества временных задержек, которые систематически распределяются по сети, является ключевой характеристикой моделей мозга на основе коннектомов и не встречается ни в одной другой системе формирования пространственно-временных паттернов.[5][6][7][8]

Эпилептор: феноменологическое моделирование эпилепсии

Эпилепсия определяется началом и смещением высокочастотных разрядов. Теория нелинейных динамических систем учит нас, что существует лишь конечное число способов начать и остановить колебание. Основываясь на этом понимании, Джирса и его коллеги (2014) использовали первые принципы, уходящие корнями в математику и теорию бифуркаций, для получения таксономии приступов, которая идентифицирует 16 классов с помощью их масштабирующего поведения амплитуды и частоты в начале и в момент начала приступа. Генеративная каноническая модель, основанная на обыкновенных дифференциальных уравнениях, однозначно характеризует каждый тип приступа и дает биологически реалистичную динамику приступов. Более традиционные биофизиологически реалистичные модели нейрональной популяции могут быть сопоставлены с таксономией приступов и, таким образом, обеспечивают ограничения на их параметры для каждого типа приступов. В частности, некоторые типы приступов могут быть вызваны стимуляцией, а другие - нет, что можно вывести из таксономии. Существует один тип приступов, который, по-видимому, преимущественно присутствует и инвариантен у разных видов (рыба-зебра, мышь, человек). Соответствующая математическая модель называется эпилептором и состоит из двух ансамблей и переменной медленной диэлектрической проницаемости. Первый ансамбль связан с генерацией быстрых колебаний, второй ансамбль - с межприступными спайками и часто присутствующим комплексом спайк-волна вблизи смещения приступа. Переменная медленная диэлектрическая проницаемость, по-видимому, преимущественно учитывает внеклеточные эффекты, связанные с потреблением энергии и кислородом, и фиксирует детали автономной медленной эволюции межприступной и иктальной фаз, а также различные детали эволюции приступов во время каждой фазы. Эпилептор сделал ряд прогнозов, которые были успешно подтверждены экспериментально, включая сдвиг DC-базовой линии при приступе / смещении, эпохи рефрактерности к стимуляции, пути к рефрактерному эпилептическому статусу и из него (El Houssaini et al., 2015) и другие. С тех пор Epileptor вдохновил различные другие группы на исследования в этой области и служит режимом сетевого узла в основанных на коннектомах сетевых моделях мозга пациентов с эпилепсией.[9][10][11][12]

Карл Фристон написал комментарий, подчеркнув влияние этой работы.[13]

Награды и показатели

Джирса был награжден несколькими международными и национальными наградами за свои исследования, в том числе премией Prime of Scientific Excellence (CNRS, 2011), премией NASPSPA в 2004 году и премией Франсуа Эрбсманна в 2001 году. Его регулярно приглашают на крупные международные мероприятия. конференций и прочитал более 100 приглашенных лекций, в том числе различные программные выступления и пленарные лекции. Джирса - главный редактор European Physical Journal (EPJ) Nonlinear Biomedical Physics, член различных редакционных и научных консультативных советов. Он опубликовал более 130 научных статей и глав книг с более чем 8000 цитирований и индексом Хирша 35/46 (Web of Science / Google Scholar).[14][15], а также был соредактором нескольких книг, включая Handbook of Brain Connectivity.

Рекомендации

  1. ^ "10 лучших новинок и 74,5 миллиона евро за троицу апелляционных проектов Recherche Hospitalo-Universitaire en santé". Gouvernement.fr. Получено 17 сентября 2017.
  2. ^ Sanz-Leon P, Knock SA, Woodman MM, Domide L, Mersmann J, McIntosh AR, Jirsa VK (2013) Виртуальный мозг: симулятор динамики сети мозга приматов. Границы нейроинформатики 7:10.
  3. ^ Риттер П., Ширнер М., Макинтош А.Р., Джирса В.К. (2013) Виртуальный мозг объединяет компьютерное моделирование и мультимодальную нейровизуализацию. Связь между мозгом 3 (2), 121–145
  4. ^ Woodman MM, Pezard L, Domide L, Knock S, Sanz Leon P, Mersmann J, McIntosh AR, Jirsa VK (2014) Интеграция инструментов нейроинформатики в виртуальный мозг. Передний. Нейроинформ. 8:36.
  5. ^ Джирса, В.К. Динамика нейронного поля с локальной и глобальной связностью и временной задержкой (2009) Фил. Пер. Королевское общество A 367, 1131–1143.
  6. ^ Deco G, Jirsa VK, McIntosh AR (2013) Отдыхающие мозги никогда не отдыхают: компьютерное понимание потенциальных когнитивных архитектур. Тенденции в неврологии, Том 36, Выпуск 5, 268–274.
  7. ^ Голос М., Джирса В., Дауце Э. PLoS Comput Biol. 2015 28 декабря; 11 (12): e1004644. Мультистабильность в крупномасштабных моделях активности мозга.
  8. ^ Spiegler A, Hansen EC, Bernard C, McIntosh AR, Jirsa VK. eNeuro. 2016 6 октября; 3 (5). Избирательная активация сетей состояния покоя после фокальной стимуляции в сетевой модели человеческого мозга на основе коннектомов.
  9. ^ Naze S, Bernard C, JIRSA V (2015) Вычислительное моделирование динамики приступов с использованием связанных нейронных сетей: факторы, формирующие эпилептиформную активность. PLoS Comput Biol 11 (5): e1004209.
  10. ^ JIRSA VK, Стейси В.К., Квиличини П.П., Иванов А.И., Бернард С. (2014) О природе динамики приступов. Мозг Мозг. 2014 август; 137 (Pt 8): 2210-30 (процитировано 46 раз в течение первых 12 месяцев после публикации)
  11. ^ Proix T, Bartolomei F, Chauvel P, Bernard C, JIRSA VK (2014) Связь проницаемости по областям мозга определяет рекрутирование припадков при частичной эпилепсии. Журнал неврологии 34 (45): 15009–15021.
  12. ^ Эль Хусаини К., Иванов А.И., Бернар С., Ирса В.К. (2015) Судороги, рефрактерный эпилептический статус и деполяризационная блокада как эндогенная деятельность мозга. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2015 Янв; 91 (1): 010701.
  13. ^ Фристон KJ. О моделировании динамики приступов. Brain, август 2014; 137 (Pt 8): 2110-3. DOI: 10.1093 / brain / awu147Мозг
  14. ^ «Web of Science - начало новой сессии ...» apps.webofknowledge.com. Получено 17 сентября 2017.
  15. ^ "Виктор Джирса - цитирование ученых Google". Google ученый. Получено 17 сентября 2017.