Виктор К. Йирса

Виктор К. Йирса
Рожденный	( 1968-06-27 ) 27 июня 1968 г. Прага, Чехия
Национальность	немецкий
Известный	Теория сети виртуального мозга
Заголовок	доктор философии
Награды	Премия Франсуа Эрбсмана (2001 г.), выдающийся ученый в начале карьеры (2004 г.)
Академическая работа
Дисциплина	Вычислительная нейронаука
Основные интересы	Принципы самоорганизации и формирования пространственно-временных паттернов в крупномасштабных мозговых сетях. Функции и дисфункции головного мозга, в частности эпилепсия.
Веб-сайт	инс-аму .fr /ТНГ /

Виктор К. Йирса (родился 27 июня 1968 г.) - немецкий физик и нейробиолог, директор исследований Национального центра научных исследований (CNRS), директор Институт нейробиологии систем (INS UMR1106) и содиректор Университетской госпитальной федерации (FHU) EPINEXT «Эпилепсия и расстройства нейрональной возбудимости» в Марселе, Франция. Он является руководителем рабочего пакета проекта Эпинов, финансируемого в рамках конкурса RHU3. и координируется Фабрисом Бартоломеи .

С конца 1990-х годов Джирса внес важный вклад в понимание связи между функцией мозга и сетевой динамикой. Он был пионером в использовании биологически реалистичных связей в моделях мозговых сетей человека и грызунов. Приложения этого крупномасштабного подхода к моделированию находятся в состоянии покоя, эпилепсии и старении. Йирса играет ведущую роль во французских усилиях в области персонализированной медицины и является научным руководителем крупного многоцентрового клинического исследования лекарственно-устойчивой эпилепсии под названием EPINOV, координируемого Бартоломеем. Этот проект представляет собой одно из первых трансляционных применений вычислительной нейробиологии в персонализированной медицине. Йирса — куратор нейроинформатической платформы The Virtual Brain. и заместитель руководителя подпроекта теоретической нейронауки (SP4) в проекте «Человеческий мозг» (HBP).

Образование, начало карьеры и нынешняя должность

Йирса получил степень магистра наук в области физики элементарных частиц в Манчестерском университете (Великобритания) в 1991 году. Затем он продолжил обучение в магистратуре по философии и получил диплом по физике (1994 год), а затем получил докторскую степень по теоретической физике (1996 год) под руководством под руководством Германа Хакена в Штутгартском университете, Германия. После двух лет постдокторской подготовки под руководством Дж. А. Скотта Келсо он стал доцентом (штатный срок в 1999 г.), а затем доцентом (штатный срок в 2004 г.) по физике, сложным системам и наукам 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-Экс Марсельский университет. Вместе с Патриком Шовелем в 2012 году он основал Институт нейронаук систем (INS), UMR1106, Inserm — Университет Экс-Марсель , где в настоящее время является его 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 Бэйкреста , Торонто, Канада. Brain NRG — это консорциум, состоящий из когнитивных, клинических и вычислительных нейробиологов, общей целью которых является исследование сетевых механизмов функционирования и дисфункции мозга. Очень быстро стало очевидно, что сотрудничество должно будет интегрировать инструменты нейроинформатики, чтобы позволить большинству гипотез о функционировании мозга выйти за рамки жаргона и стать серьезно проверяемыми и фальсифицируемыми. Грант консорциума был продлен с основной целью создания нейроинформатической платформы для моделирования реалистичных моделей мозговых сетей на основе коннектома отдельных людей. Платформа получила название The Virtual Brain (TVB) и была передана под научное руководство Jirsa. Йохен Мерсманн был главным архитектором архитектуры программного обеспечения, а Петра Риттер присоединилась к нам в 2011 году в качестве руководителя отдела приложений TVB. Первый прототип был выпущен в октябре 2012 года и с тех пор регулярно обслуживается и обновляется. TVB создал собственное сообщество, которое в январе 2018 года насчитывало более 10 000 зарегистрированных пользователей TVB, проводя регулярные обучающие семинары, выставки и симпозиумы на международных конференциях.

Virtual Brain — это бесплатный нейроинформатический инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для помощи в исследовании сетевых механизмов функционирования мозга и связанных с ними патологий. TVB предоставляет возможность снабжать вычислительные модели нейронных сетей информацией о структурных и функциональных данных визуализации, включая популяционную активность (сЭЭГ/ЭЭГ/МЭГ), метаболические/сосудистые сигналы всего мозга с высоким пространственным разрешением (фМРТ) и глобальные измерения нейрональных связей (DTI). – как для неповрежденной, так и для патологически измененной связности. TVB не зависит от модели и предлагает широкий спектр моделей нейронной популяции, которые можно использовать в качестве сетевых узлов. Программная инфраструктура Virtual Brain состоит из функционального ядра, выполняющего крупномасштабное моделирование 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 ноутбуках, а также на высокопроизводительных кластерах (HPC). Манипулирование параметрами сети в виртуальном мозге позволяет исследователям и врачам проверять эффекты экспериментальных парадигм, вмешательств (таких как стимуляция и хирургия) и терапевтических стратегий (например, фармацевтических вмешательств, нацеленных на локальные области). Вычислительная среда позволяет пользователю визуализировать смоделированные данные в 2D и 3D и выполнять анализ данных так же, как обычно выполняется с эмпирическими данными.

См. основную лекцию Джирсы о TVB: Видео на YouTube.

Модели мозга на основе коннектома: реалистичное моделирование больших сетей

Полное моделирование мозга в прошлом веке ограничивалось либо моделированием нескольких интересующих областей, либо (по большей части нереалистичным) приближением связей мозга. Однако полные модели мозга всегда были связующим звеном между визуализацией человеческого мозга и теоретизированием функций и дисфункций мозга. В 2002 году Джирса и его коллеги продемонстрировали, что приближения к связности мозга никогда не смогут отразить большую часть поведения данных визуализации мозга (в частности, пространственно-временную симметрию в данных), и поэтому предложили использовать данные DTI в качестве показателя сетевых связей в моделях мозга. . Характерными проблемами для этого типа крупномасштабных моделей будут 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 коннектома (из базы данных Cocamac с помощью Рольфа Кёттера) и представил крупномасштабную сетевую модель динамики мозга в состоянии покоя в Сендае, Япония, на семинаре Brain Connectivity. В последующие годы моделирование мозга на основе коннектома стало активной областью исследований (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 таких заболеваний, как шизофрения, поражения и эпилепсия. В различных обзорах суммируются результаты (Деко и др., 2011, 2013; Крингельбах и др., 2015) и подчеркивается влияние этого нового подхода. Джирса и его группа внесли свой вклад в концепцию и развитие моделирования на основе коннектома 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 лечение задержек передачи сигналов в сетях мозга. Наличие множества временных задержек, которые систематически распределяются по сети, является ключевой характеристикой моделей мозга на основе коннектома и не встречается ни в одной другой системе формирования пространственно-временных паттернов.

Эпилептор: феноменологическое моделирование эпилепсии

Эпилепсия определяется появлением и прекращением высокочастотных разрядов. Теория нелинейных динамических систем учит нас, что существует лишь конечное число способов начать и остановить колебания. Основываясь на этом понимании, Джирса и его коллеги (2014) использовали основные принципы, основанные на математике и теории бифуркаций, для получения таксономии припадков, которая выделяет 16 классов посредством их масштабного поведения амплитуды и частоты в начале и в конце приступа. Генеративная каноническая модель, основанная на обыкновенных дифференциальных уравнениях, однозначно характеризует каждый тип приступов и создает биологически реалистичную динамику приступов. Более традиционные биофизиологически реалистичные модели популяций нейронов могут быть сопоставлены с таксономией припадков и, таким образом, обеспечивают ограничения на их параметры для каждого типа припадков. В частности, некоторые типы припадков могут быть вызваны стимуляцией, а другие — нет, что можно вывести из таксономии. Существует один тип приступов, который, по-видимому, преимущественно присутствует и инвариантен для разных видов (рыбка-зебра, мышь, человек). Соответствующая математическая модель называется «Эпилептор» и включает в себя два ансамбля и медленную переменную диэлектрической проницаемости. Первый ансамбль связан с генерацией быстрых колебаний, второй — с межприступными спайками и часто присутствующим спайк-волновым комплексом вблизи окончания приступа. Переменная медленной диэлектрической проницаемости учитывает, предположительно, преимущественно внеклеточные эффекты, связанные с потреблением энергии и кислорода, и фиксирует детали автономной медленной эволюции интериктальных и иктальных фаз, а также различные детали развития приступов во время каждой фазы. Эпилептор сделал ряд предсказаний, которые были успешно подтверждены экспериментально, включая сдвиг базовой линии постоянного тока в момент начала/отключения приступа, периоды рефрактерности к стимуляции, пути к рефрактерному эпилептическому статусу и выходу из него (El Houssaini et al., 2015) и другие. С тех пор «Эпилептор» вдохновил различные другие группы на исследования в этой области и служит режимом сетевого узла в сетевых моделях мозга пациентов с эпилепсией на основе коннектома.

Карл Фристон написал комментарий, подчеркнув влияние этой работы.

Награды и показатели

Йирса был удостоен нескольких международных и национальных премий за свои исследования, в том числе премии «Выдающиеся научные достижения» (CNRS, 2011), премии NASPSPA «Выдающийся ученый в начале карьеры» в 2004 году и премии Франсуа Эрбсмана в 2001 году. Его регулярно приглашают на крупные международные конференции. конференциях и прочитал более 100 приглашенных лекций, включая различные основные доклады и пленарные лекции. Йирса является главным редактором Европейского физического журнала (EPJ) по нелинейной биомедицинской физике, входит в состав различных редакционных и научных консультативных советов. По состоянию на 2022 год он опубликовал более 190 научных статей и глав книг с более чем 21 000 цитирований и индексом Хирша 50/63 (Scopus/Google Scholar), а также был соредактором нескольких книг, включая «Справочник по связям мозга».