神经退行性疾病网络模型：连接神经动力学与疾病进程

神经退行性疾病以错 misfolded 蛋白的积累和大范围脑功能干扰为特征。计算建模已推进我们对这些过程的理解，但以往的努力通常只关注神经动力学或疾病生物学机制。一类模型使用神经质量和全脑框架来模拟振荡、连接和网络稳定性的变化。另一类模型聚焦于疾病进程背后的生物学过程，特别是通过连体图的类似利尿素传播，以及胶质反应和血管机制。每种建模传统都提供了重要见解，但实验证据表明，这些过程是相互关联的：神经活动调节蛋白释放和清除，而病理负担反过来又干扰回路功能。将这些领域孤立建模限制了我们的理解。为了确定疾病出现的时空位置及原因、其传播方式以及可能的干预方法，我们必须发展出捕捉神经动力学与疾病生物学之间反馈的集成框架。本文综述了两种建模方法，并强调了将其统一的努力。我们认为，这种集成对于解决神经退行性疾病的关键问题以及为干预（从靶向刺激到控制论策略以减缓进程和恢复功能）提供信息是必要的。