Файл: Шахнович, А. Р. Математические методы в исследовании биологических систем регулирования.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 19.10.2024

Просмотров: 103

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

?ni

— количество

лекарственного вещества

р на

времени

V

I, распределенное в некотором объеме;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

пі2

— количество

лекарственного вещества

р,

выделяе­

 

мого на

времени t;

 

 

 

 

Ко

— постоянная

 

скорость

абсорбции

лекарственного

 

вещества

р

 

в некотором объеме на времени /;

Кх

— постоянная

 

скорость

выделения

лекарственного

 

вещества

р

на времени t;

 

 

 

gp (t) — скорость,

с

которой

лекарственное

вещество р

 

введено

на

 

времени

t;

 

 

 

тогда динамический процесс введения, накопления и выделения может быть представлен в виде

^= / « + ^ ( £ ) ,

?g = K$mS-Kïn$,

^ = KÏml

(Ш-2-5)

Поскольку лекарственное вещество удобно вводить стандарт­ ными порциями, модель процесса целесообразно привести к дис­ кретной форме тогда, если возмущение вида

 

N

 

gp(t)=

2

uK8(t-KT),

 

к=а

 

где ô (t) — функция Дирака, ик — количество лекарственного ве­ щества, вводимого на времени KT, действует на систему, описы­ ваемую уравнениями (III-2-5), то, вводя обозначения:

ml

(KT) = ук;

mf (KT)

= zK;

^

=

T;

 

a =

exp (—K0T);

b =

exp

{—KJT);

 

с =

T_

ехр (—КгТ)

{ехр [ -

( т -

1) Т\

-

1},

можно получить систему дифференциально-разностных уравне­ ний, описывающих процесс в виде

Ук+1 =

Щк +

аиК,

у0

= сук

+ bzH

+ cult,

z0.

Эквивалентное количество вещества в объеме zft + wk,

где w„- — монотонно убывающая последовательность. Требуется определить такую стратегию введения^лекарственного вещества

І56


(т. е. управляющую последовательность)

где U — подмножество неотрицательных действительных поведе­ ний, чтобы процесс приблизился к некоторому желательному с точки зрения терапии значению а, т. е. необходимо минимизиро­ вать функционал

N

J 0... UN-X) = 2 i z * (а — гок)]-.

В подобной формулировке задача решается с помощью динамиче­

ского

программирования.

 

 

 

 

 

Функция

оценки

(в терминах

динамического программирования)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

N

 

 

 

 

Іп К ,

с2)

=

min

 

{

2

l*k (а -

w*)]*} ,

 

 

 

 

 

uN-n—uN-l

 

 

ЧІ=ІѴ-(П-1)

 

'

 

 

UN-!

Œ

U,

 

i =

l...n,

 

 

 

 

IjN-n

=

C l ,

ZjV-n

C 2 .

 

 

Уравнение Беллмана

 

 

 

 

 

 

fn(ел)

=

min

{[ССІ -f- bc2

+

cf/N _„ — (a — wN_^-i))]z +

 

 

 

 

 

 

 

+

/ n - i (f l C i + awiv-n, cq -|- èc2 + сил _,г)}

с начальным

условием

 

 

 

 

 

 

 

 

/і (с к с2 ) =

min

 

[ССІ +

Ъсг -f

cwjv-i (a — w>N)]2.

Приведенные

выше результаты определения

оптимальной до­

зировки и моментов введения лекарства были получены для до­ статочно простого детерминированного случая (Buell, Jelleff, КаІаЬа, Sridahars, 1970).

Однако при решении такой задачи возникает необходимость использования стохастического подхода, так как-начальные усло­ вия уо и z0 могут трактоваться как случайные переменные с из­

вестным распределением и последовательность zk

также

может

быть стохастической.

 

 

 

 

 

 

 

 

Дальнейшее

углубление исследования

может

состоять

в

том,

чтобы учитывать изменение параметра К{° от

одного дня

к

дру­

гому.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Подобный подход приводит к проблеме адаптивного управления.

 

Выше был приведен пример использования

для решения опти­

мальной

задачи

метаболизма динамического

программирования.

В

ряде

других

задач

оптимальное

решение может

быть получено

с

помощью принципа

максимума

(см.

главу

1-2),

 

 

157


К I V из перечисленных выше классов может быть отнесен энзиматический процесс с двумя конечными продуктами (Woo, 1972), который, по-видимому, целесообразно рассматривать с помощью

теории

дифференциальных игр.

 

 

Л И Т Е Р А Т У Р А

Болдуин

Э. Основы динамической

биохимии. М., ИЛ, 1949.

Дечев Г.,

Матвеев М. Колебательные процессы

в биологических системах

как результат оптимального саморегулирования.— Биофизика, 1969, 14,

вып.

6.

 

 

Рашевски

Н. Некоторые медицинские аспекты математической биологии. М.,

«Медицина», 1966.

 

 

Шапиро Д. И. Об аналитическом

исследовании

процесса метаболизма.—

Труды Симп. по управлению

в организме

человека и животных. М.,

1970а.

Шапиро Д. И. Об одной математической модели метаболизма.— Труды Симп. по управлению в организме человека и животных. М., 19706.

Шапиро Д. И. Математические методы в медико-биологических исследова­ ниях. Информационные материалы Совета по Кибернетике АН СССР.

М.,

 

№ 2, 1971.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bellman

 

E. A new method for identification of systems.— Math. Bioscience,

1969, 5,

N 1/2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bellman

 

R.,

Jasquez

J.,

Kalaba

R.,

Schwimmer

S.

Quasilinearization and

estimation of chemical rate constans from raw kinetic data.— Math. Bios­

cience,

1967,

1,

N 1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Buell

J.,

Jelliff

Y.,

Kalaba

R. Modern control theory and optimal dang regi­

mes:

I

Platten

Effect.— Math.

Bioscience,

1969, 5, 3/4.

 

Buell

J.,

Kalaba

R.

Quazilinearization and fitting of nonlinear models of

drug metabolism to experimental kinetic data.— Math. Bioscience, 1969,

5,

1/2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Buell

J.,

Jelliff

Y.,

Kalaba

R.,

Sridahar

R. Modern Control Theory and Opti­

mal

Drug. Mat. Bios.,

1970, 6.

 

 

 

 

 

 

Gonsalez-Fernandes

J.,

S. Atta. Transport

and Consumption of Oxygen in Capil­

lary — Tissue

Structures. Math.

Bios., 1968, 2, 3/4, 225.

 

Heinmetz

F., Model

A. System for the Induction of an Enzymatic

Transport

System

by External

Substral.

Math. Bios.,

1968, 3, 1/2, 175.

 

Jacob

F.,

Monod I. Coed Spring

Harbor

Sympos. on

Quant. Biol., 26, 1961

Moro

A.,

Bharucha-Reid

 

A. On the

Kinetics of Enzyme

Amplifier

Systems.

Math.

Bios.,

1969, 5,

3/4, 391.

 

 

 

 

 

 

Roth

R.,

Roth

M. Data

Unserambling

and the Analysis

Inducible

Enzyme

Synthesis.

Math.

Biol., 1969, 5, 7/2, 93.

 

 

 

 

Woo.

Control

Characteristics of Regulatory Enzyme

Systems Mathemat. Bio-

cience,

1972,

13,

1/2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Barnard-Weil,

 

Mulletin

 

A. Mathematical Model for the Study Adrenal-Postpi-

tuitary Interrelationships: Its use in the Correction of Antagonistic

Imbalan­

ce.

Mathematical

Bioscience,

1970, 1/2.

 

 

 

 


Глава Ш - 3

КРОВОСНАБЖЕНИЕ МОЗГА

Проблема исследования кровотока складывается из широкого диапазона связанных между собой направлений. К подобным на­ правлениям принадлежат такие, как исследование процессов в

мембранах,

исследование процессов в капиллярах, исследование

процессов

протекания вязкой жидкости по эластичным сосудам,

и др.

 

По указанным направлениям проведены серьезные физиологи­

ческие работы и накоплен интересный экспериментальный мате­ риал.

В настоящее время в физиологических исследованиях все шире применяются математические методы.

Математические исследования, связанные с изучением пробле­ мы кровообращения, ведутся достаточно интенсивно, о чем сви­ детельствует значительная литература. При этом рассматриваются влияние эластичности сосудов, вязкости крови и другие характе­ ристики.

Аналитические исследования проблемы кровотока в настоящее время привлекают к себе все большее внимание. Среди опуб­ ликованных работ к этой проблеме можно отнести, например, следующие. Iberall (1967) привел математическую модель, позво­ ляющую представить некоторые характеристики системы (геомет­ рию и топологию, сопротивление течению и т. д.), и применения моделирования к решению некоторых конкретных задач. Elkart, Liberstein (1967) посвятили свою работу математическому иссле­ дованию течения без напора вязкой жидкости в эластичной трубе, обосновали введенные ограничения и получили аналитические ре­ зультаты.

Elcrat (1968) в своей работе решает математические задачи, связанные с исследованием истечения вязкой жидкости в трубе без напора, с помощью уравнений в частных производных.

На основании литературных данных о математических иссле­ дованиях системы кровообращения, а также экспериментального изучения механизмов саморегуляции кровоток представляется целесообразным следующим образом классифицировать математи­ ческие задачи (Шапиро, 1971): задачи идентификации; задачи ана­ лиза влияния параметров на процесс; задачи исследования пове­ дения процесса.

К первому из указанных направлений относятся задачи, свя­ занные с получением аналитических зависимостей, характеризую­ щих основные аспекты проблемы кровотока (которые сводятся в основном к дифференциальным уравнениям в частных производ­ ных). При этом представляют интерес как вид уравнений, так и

159