Антон Вадимович Чижов,

к.ф.-м.н., старший научный сотрудник Физико-технического института им. А.Ф.Иоффе РАН

 

Научные интересы в области нейрофизики:

 

·        Биофизические модели отдельных нейронов:

o       Характеристики спайковой активности в плоскости управляющих параметров нейрона

o       Редукция уравнений Ходжкина-Хаксли к пороговой модели

o       Двух-компартментовая модель нейрона для согласования измерений в режимах фиксации тока и потенциала

o       Роль динамического порога в реализации нейроном операции деления

o       Вклад гетерогенности натриевых каналов и электротонических эффектов на пространственно-распределенном нейроне в процесс инициализации спайка и динамику порогов

·        Разработка протоколов для экспериментальных внутриклеточных измерений, проводимых в динамическом режиме связи нейрона с компьютером (Dynamic –Clamp):

o       Протоколы измерений спайковой активности в зависимости от управляющих токов и проводимостей

o       Нейрон как измерительный инструмент: протокол измерения двух входных сигналов нейрона по одномоментному измерению in-vivo для оценки активности популяций возбуждающих и тормозных нейронов (Firing-Clamp)

·        Статистическая теория моделей популяций нейронов:

o       Модель на основе функции распределения нейронов в пространстве времени, прошедшим от предыдущего спайка – Conductance-Based Refractory Density (CBRD) model

o       Модификация частотных (Firing Rate) моделей популяции

·        Биофизически подробная модель корковой нервной ткани:

o       Модель гиппокампальной ткани как континуума популяций нейронов

o       Модель первичной зрительной коры как континуума популяций нейронов

·        Разработанные в Delphi компьютерные программы:

o       “Brain” – реализует модель корковой ткани распределенной в 2-d пространстве, на кольце или пространственно-однородную (0-d) с изотропной и специальной (pinwheels, patchy connections) архитектурой связей; решает обратную задачу подбора коэффициентов по экспериментальным данным

o       “Hodgkin”- программа реализации и анализа одно- и двух-компартментовых моделей нейронов типа Ходжкина-Хаксли (9 модификаций) и пороговых и нейронов с белым или цветным шумом и без него. Вычисляет частотно-токовые зависимости, характеристики на плоскости двух управляющих параметров, аппроксимирует динамический порог, решает обратную задачу поиска аппроксимаций потенциал-зависимых ионных каналов типа Ходжкина-Хаксли; реализует моделирование Монте-Карло популяции нейронов, как несвязанных, так и связанных все-со-всеми.

o       “Artificial Slice” – частный случай модели, реализованной в “Brain”, для имитирования экспериментальных измерений методом patch-clamp с интерпретацией в физиологических терминах форм фармакологической блокады и режимов current-clamp и voltage-clamp.

o       “Conductance-BasedRefractoryDensityApproachForOnePopulation” - частный случай модели, реализованной в “Brain” для одной популяции, использующий эйлерово описание движения нейронов в одномерном фазовом пространстве.

o       “Video prosthesis” – реализует простой алгоритм кодирования в реальном времени изображения web-камеры в стерео-звук

o       “Dynamic Clamp” – реализация методики связи нейрона с математической моделью в реальном времени. Язык – Delphi, операционная система – Windows, карта оцифровки – National Instruments.

 

Избранные публикации:

  1. A.V.Chizhov, L.J.Graham. Population model of hippocampal pyramidal neurons, linking a refractory density approach to conductance-based neurons // Phys. Rev. E 75, 011924 (2007) (14 pages) - Chizhov_Graham_PRE_26_01_2007.pdf.
  2. A.V.Chizhov, L.J.Graham. Efficient evaluation of neuron populations receiving colored-noise current based on a refractory density method. // Phys.Rev. E 77, 011910 (2008) (7 pages). - Chizhov_Graham2008_PRE_77_011910.pdf
  3. А.В.Чижов. Математические модели ионных каналов, нейронов и нейронных популяций. Глава в учебном пособии СПбГУ «От нейрона к сознанию» 2010. - Tempus book_final_standard.pdf
  4. А.В.Чижов. Связь постсинаптических потенциалов и токов, измеряемых полувнутриклеточно (методом patch-clamp). // Биофизика, 49(5), стр.877-880, 2004. - B_all_Biofizika2004.pdf
  5. Чижов А.В. Модель популяций нейронов как элемент крупномасштабной нейросети. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. No.2-3, стр.60-68, 2004.
  6. А.В.Чижов, Л.Дж.Грэм. Метод оценки возбуждающих и тормозных синаптических проводимостей адаптивного нейрона для внутриклеточных  регистраций in-vivo. // Нейроинформатика-2007. IX всеросс. научно-техническая конференция. Сб. научн. трудов. – М.: МИФИ, 2007г. Ч.3, с.17-24.

 

Другие публикации по нейрофизике:

7.       А.В.Чижов. Модель вызванной активности популяций нейронов гиппокампа. //Биофизика, 47(6) 1007-1015, 2002.

8.       А.В.Чижов, Л.Грэм. Объяснение с помощью уравнения Фоккера-Планка эффекта шунтирования разброса мембранного потенциала, регистрируемого в нейроне in-vivo. //Известия РАЕН, сер. МММИУ, т.8(1-2), стр. 100-106, 2004.

9.       А.В.Чижов, А.А.Турбин. От моделей единичных нейронов к моделям популяций нейронов // Нейроинформатика, 2006, т.1(1), стр. 76-87.

10.    A.V.Chizhov, L.J.Graham, A.A.Turbin. Simulation of neural population dynamics with a refractory density approach and a conductance-based threshold neuron model. // Neurocomputing, v.70, pp.252-262, 2006.

11.    A.V.Chizhov, S.Rodrigues, J.R.Terry. A comparative analysis of a firing-rate model and a conductance-based neural population model. Physics Letters A, v.369(1-2), pp. 31-36, 2007.

12.    А.В.Чижов, А.Н.Покровский, Дж.Терри, А.Саргсян. Метод оценки синаптических токов с помощью внеклеточных электродов // Биофизика  54(3):495-9, 2009.

13.    А.В.Чижов. Численный метод для уравнения пространственного распространения импульсации вдоль поверхности корковой нервной ткани  // Вестник СПбГУ, серия «Прикладная математика, информатика, процессы управления», вып. 4, стр. 242-250, 2009.

14.    Rodrigues S, Chizhov AV, Marten F, Terry JR. Mappings between a macroscopic neural-mass model and a reduced conductance-based model. Biol Cybern., v. 102, 361-371, 2010.

15.    A. Ju. Buchin, A.V. Chizhov. Modified Firing-Rate Model Reproduces  Synchronization of a Neuronal Population Receiving Complex Input. Memory & Neural Networks (Information Optics) № 2, 2010 (accepted).

16.    Турбин А.А., Чижов А.В. Сравнение моделей популяционной нейронной активности. // Нейроинформатика-2005. Труды VII всероссийской научно-технической конференции. – М.: МИФИ, 2005г. Ч.1, с.122-126.

17.    Турбин А.А., Чижов А.В. Сравнение одномерных моделей реалистичных нейронов. // Устойчивость и процессы управления. Труды международной конференции памяти В.И.Зубова. – СПб.: СПбГУ 2005г. с. 1207-1211.

18.    Турбин А.А., Чижов А.В. Сравнительный анализ популяционных моделей. // Проблемы нейрокибернетики. Материалы 14-й междунар. конф. по нейрокибернетике. Ростов-на-Дону, 2005, с.49-51.

19.    Чижов А.В., Грэм Л.  Популяционная модель нервной ткани для трактовки экспериментальных гамма и тета ритмов в гиппокампе. // Проблемы нейрокибернетики. Материалы 14-й междунар. конф. по нейрокибернетике. Ростов-на-Дону, 2005, с.198-203.

20.    Чижов А.В., Грэм Л.Дж. Метод оценки синаптических проводимостей по единственной записи мембранного потенциала в экспериментах in-vivo. // Устойчивость и процессы управления. Труды международной конференции памяти В.И.Зубова. – СПб.: СПбГУ 2005г. с. 1222-1226.

21.    А.В.Чижов. Одночастичная и континуальная формулировки задачи об активности нейронов-пороговых интеграторов в условиях кореллированного шума. XV Всеросс. Семинар «Нейроинформатика, её приложения и анализ данных», Красноярск 2007, стр. 168-169.

22.    Е.Ю.Смирнова, А.В.Чижов, А.Шрам, Л.Дж.Грэм. Анализ управления состоянием мембраны нейрона двумерным сигналом // Нейроинформатика-2008. X всероссийская научно-техническая конференция. Сб. научн. трудов. – М.: МИФИ, 2008г. Ч.1, с.145-149.

23.    Е.Ю.Смирнова, А.В.Чижов. Ориентационная избирательность суперколонки нейронов зрительной коры: модели кольца в нестационарном режиме // Нейроинформатика-2009. XI всероссийская научно-техническая конференция. Сб. научн. трудов. – М.: МИФИ, 2009г. Ч.1, с.118-124.

24.    А.Ю.Бучин, А.В.Чижов. Синхронизация популяции нейронов сигналом сложной формы // Нейроинформатика-2009. XI всероссийская научно-техническая конференция. Сб. научн. трудов. – М.: МИФИ, 2009г. Ч.1, с.264-273.

25.    Смирнова Е.Ю., Чижов А.В. Синхронизация нейронов за счет аксон-аксональных электрических контактов. // НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2010, XII Всероссийская научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, ч.1, с.86-94, 2010.

26.    Чижов А.В. Биофизически детальная модель взаимосвязанных нейронных популяций, распределенных в плоскости зрительной коры. // НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2010, XII Всероссийская научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, ч.1, с.28-34, 2010.

Date of modifications:  19.08.2010