Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình Động lực học Canxi Điều chỉnh $$IP_{3}$$, ATP và Sản xuất Insulin trong Tế bào $$\beta$$ Tụy
Tóm tắt
Các tín hiệu canxi điều chỉnh sự sản xuất và bài tiết của nhiều phân tử tín hiệu như inositol trisphosphate ($$IP_{3}$$) và adenosine triphosphate (ATP) trong nhiều loại tế bào, bao gồm cả tế bào $$\beta$$ tụy. Các cơ chế tín hiệu canxi điều chỉnh $$IP_{3}$$, ATP và insulin chịu trách nhiệm cho các chức năng khác nhau của tế bào $$\beta$$ vẫn chưa được hiểu rõ. Bất kỳ sự rối loạn nào trong những cơ chế này đều có thể làm thay đổi chức năng của tế bào $$\beta$$ dẫn đến tiểu đường và các rối loạn chuyển hóa. Do đó, một mô hình toán học được đề xuất bằng cách kết hợp phương trình phản ứng-khuếch tán cho động lực học canxi và một hệ phương trình vi phân bậc nhất cho sản xuất $$IP_{3}$$, sản xuất ATP và bài tiết insulin với các điều kiện ban đầu và biên. Mô hình bao gồm sự phụ thuộc theo thời gian của sản xuất và phân hủy $$IP_{3}$$, sản xuất ATP và bài tiết insulin trên động lực học canxi trong một tế bào $$\beta$$. Phương pháp phần tử hữu hạn tuyến tính từng phần đã được sử dụng cho chiều không gian và sơ đồ Crank-Nicolson cho chiều thời gian để thu được kết quả số. Ảnh hưởng của sự thay đổi trong lưu lượng nguồn và đệm đến động lực học canxi và sản xuất mức độ $$IP_{3}$$, ATP và insulin trong tế bào $$\beta$$ đã được phân tích. Kết luận cho rằng sự rối loạn của lưu lượng nguồn và đệm có thể gây ra sự biến đổi đáng kể trong mức độ canxi và sự điều chỉnh không đúng của sản xuất $$IP_{3}$$, ATP và insulin, điều này có thể dẫn đến các rối loạn chuyển hóa khác nhau, tiểu đường, béo phì, v.v. Mô hình được đề xuất cung cấp thông tin quan trọng về những thay đổi trong cơ chế động lực học canxi gây ra sự rối loạn tỷ lệ trong mức độ $$IP_3$$, ATP và insulin trong các tế bào tụy, điều này có thể hữu ích trong việc xây dựng các hướng dẫn chẩn đoán và điều trị các bệnh chuyển hóa khác nhau.
Từ khóa
#động lực học canxi #$$IP_{3}$$ #ATP #insulin #tế bào $$\beta$$ #mô hình toán học #tiểu đường #rối loạn chuyển hóaTài liệu tham khảo
https://www.slideshare.net/NurHanimAbdGhani/mwsgenaaespeppt.measuringerrorsppt
Ainscow EK, Rutter GA (2002) Glucose-stimulated oscillations in free cytosolic ATP concentration imaged in single islet \(\beta\)-cells: evidence for a Ca2+-dependent mechanism. Diabetes 51:S162–S170. https://doi.org/10.2337/diabetes.51.2007.S162
Aronoff SL, Berkowitz K, Shreiner B, Want L (2004) Glucose metabolism and regulation: beyond insulin and glucagon. Diabetes spectrum 17(3):183–190
Bertram R, Pedersen MG, Luciani DS, Sherman A (2006) A simplified model for mitochondrial \(ATP\) production. J Theor Biol 243(4):575–586
Bratanova-Tochkova TK, Cheng H, Daniel S, Gunawardana S, Liu YJ, Mulvaney-Musa J, Sharp GW (2002) Triggering and augmentation mechanisms granule pools and biphasic insulin secretion. Diabetes 51:S83–S90
Braun M, Ramracheya R, Bengtsson M, Zhang Q, Karanauskaite J, Partridge C, Rorsman P (2008) Voltage-gated ion channels in human pancreatic \(\beta\)-cells: electrophysiological characterization and role in insulin secretion. Diabetes 57(6):1618–1628
Chay TR (1986) On the effect of the intracellular calcium-sensitive \(K^{+}\) channel in the bursting pancreatic beta-cell. Biophys J 50(5):765–777. https://doi.org/10.1016/s0006-3495(86)83517-2
Chay TR (1997) Effects of extracellular calcium on electrical bursting and intracellular and luminal calcium oscillations in insulin secreting pancreatic beta-cells. Biophys J 73(3):1673–1688. https://doi.org/10.1016/s0006-3495(97)78199-2
Cotrina ML, Lin JHC, Alves-Rodrigues A, Liu S, Li J, Azmi-Ghadimi H, Nedergaard M (1998) Connexins regulate calcium signaling by controlling ATP release. Proc Natl Acad Sci USA 95(26):15735–15740
Crank J (1979) The mathematics of diffusion. Oxford University Press, Oxford
Dupont G, Falcke M, Kirk V, Sneyd J (2016) Models of calcium signalling, vol 43. Springer, New York
Ehrlich BE (2000) Regulation of the type III InsP3 receptor and its role in \(\beta\)-cell function. Cell Mol Life Sci CMLS 57(13):1938–1949. https://doi.org/10.1007/pl00000674
Escher A, Long A (2013 Type 1 diabetes. BoD-Books on Demand. https://doi.org/10.5772/52153
Felix-Martinez GJ, Godinez-Fernandez JR (2017) Modeling the spatiotemporal distribution of \(Ca^{2+}\) during action potential firing in human pancreatic \(\beta\)-cells. Biomed Phys Eng Express 3(2):025020
Ferrannini E (2010) The stunned \(\beta\)-cell: a brief history. Cell Metab 11(5):349–352. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2010.04.009
Fridlyand LE, Tamarina N, Philipson LH (2003) Modeling of \(Ca^{2+}\) flux in pancreatic \(\beta\)-cells: role of the plasma membrane and intracellular stores. Am J Physiol-Endocrinol Metab 285(1):E138–E154. https://doi.org/10.1152/ajpendo.00194.2002
Fridlyand LE, Harbeck MC, Roe MW, Philipson LH (2007) Regulation of \(cAMP\) dynamics by \(Ca^{2+}\) and G protein-coupled receptors in the pancreatic \(\beta\)-cell: a computational approach. Am J Physiol Cell Physiol 293(6):C1924–C1933. https://doi.org/10.1152/ajpcell.00555.2006
Fridlyand LE, Jacobson DA, Kuznetsov A, Philipson LH (2009) A model of action potentials and fast \(Ca^{2+}\) dynamics in pancreatic \(\beta\)-cells. Biophys J 96(8):3126–3139. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2009.01.029
Fridlyand LE, Jacobson DA, Philipson LH (2013) Ion channels and regulation of insulin secretion in human \(\beta\)-cells: a computational systems analysis. Islets 5(1):1–15. https://doi.org/10.4161/isl.24166
Gromada J, Frokjar-Jensen J, Dissing S (1996) Glucose stimulates voltage-and calcium-dependent inositol trisphosphate production and intracellular calcium mobilization in insulin-secreting \(\beta\)TC3 cells. Biochem J 314(1):339–345
Hirose K, Kadowaki S, Tanabe M, Takeshima H, Iino M (1999) Spatiotemporal dynamics of inositol 1, 4, 5-trisphosphate that underlies complex \(Ca^{2+}\) mobilization patterns. Science 284(5419):1527–1530. https://doi.org/10.1126/science.284.5419.1527
Idevall-Hagren O, Tengholm A (2020) Metabolic regulation of calcium signaling in beta cells. Semin Cell Dev Biol 103:20–30. https://doi.org/10.1016/j.semcdb.2020.01.008
Jaberi-Douraki M, Schnell S, Pietropaolo M, Khadra A (2015) Unraveling the contribution of pancreatic beta-cell suicide in autoimmune type 1 diabetes. J Theor Biol 375:77–87. https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2014.05.003
Jafri MS, Keizer J (1995) On the roles of \(Ca^{2+}\) diffusion, \(Ca^{2+}\) buffers, and the endoplasmic reticulum in \(IP_3\)-induced \(Ca^{2+}\) waves. Biophys J 69(5):2139–2153
Jagtap Y, Adlakha N (2018) Finite volume simulation of two dimensional calcium dynamics in a hepatocyte cell involving buffers and fluxes. Commun Math Biol Neurosci, 2018, Article-ID
Jha BK, Adlakha N, Mehta MN (2012) Finite volume model to study the effect of ER flux on cytosolic calcium distribution in astrocytes. arXiv preprint arXiv:1201.1107
Jha BK, Adlakha N, Mehta MN (2013) Two-dimensional finite element model to study calcium distribution in astrocytes in presence of VGCC and excess buffer. Int J Model Simul Sci Comput 4(02):1250030
Jha BK, Jha A, Adlakha N (2020) Three-dimensional finite element model to study calcium distribution in astrocytes in presence of VGCC and excess buffer. Differ Eq Dynam Syst 28(3):603–616. https://doi.org/10.1007/s12591-019-00502-x
Kaw AK, Kalu EK, Nguyen D (2011) Numerical methods with applications. Textbooks Collection. 11
Keizer J, Magnus G (1989) \(ATP\)-sensitive potassium channel and bursting in the pancreatic \(\beta\)-cell: a theoretical study. Biophys J 56(2):229–242
Kotwani M, Adlakha N, Mehta MN (2012) Numerical model to study calcium diffusion in fibroblasts cell for one dimensional unsteady state case. Appl Math Sci 6(102):5063–5072
Kumar H, Naik PA, Pardasani KR (2018) Finite element model to study calcium distribution in T lymphocyte involving buffers and ryanodine receptors. Proc Natl Acad Sci USA 88:585–590. https://doi.org/10.1007/s40010-017-0380-7
Manhas N, Pardasani KR (2014) Modelling mechanism of calcium oscillations in pancreatic acinar cells. J Bioenerg Biomembr 46(5):403–420. https://doi.org/10.1007/s10863-014-9561-0
Manhas N, Sneyd J, Pardasani KR (2014) Modelling the transition from simple to complex Ca2+ oscillations in pancreatic acinar cells. J Biosci 39(3):463–484. https://doi.org/10.1007/s12038-014-9430-3
Manhas N, Pardasani KR (2014) Mathematical model to study \(IP_3\) dynamics dependent calcium oscillations in pancreatic acinar cells. J Med Imaging Health Inform 4(6):874–880. https://doi.org/10.1166/jmihi.2014.1333
Misler S, Barnett DW, Gillis KD, Pressel DM (1992) Electrophysiology of stimulus-secretion coupling in human \(\beta\)-cells. Diabetes 41(10):1221–1228
Naik P, Pardasani KR (2013) Finite element model to study effect of buffers in presence of voltage gated \(Ca^{2+}\) channels on calcium distribution in oocytes for one dimensional unsteady state case. Int J Mod Biol Med 4(3):190–203
Naik PA, Pardasani KR (2015) One dimensional finite element model to study calcium distribution in oocytes in presence of \(VGCC\), \(RyR\) and buffers. J Med Imaging Health Inform 5(3):471–476. https://doi.org/10.1166/jmihi.2015.1431
Naik PA, Pardasani KR (2017) Three-dimensional finite element model to study calcium distribution in oocytes. Netw Model Anal Health Inform Bioinform 6:1–11. https://doi.org/10.1007/s13721-017-0158-5
Naik PA (2020) Modeling the mechanics of calcium regulation in T lymphocyte: a finite element method approach. Int J Biomath 13(05):2050038
Özis T, Aksan EN, Özdes A (2003) A finite element approach for solution of Burgers’ equation. Appl Math Comput 139(2–3):417–428. https://doi.org/10.1016/S0096-3003(02)00204-7
Pathak KB, Adlakha N (2015) Finite element model to study calcium signalling in cardiac myocytes involving pump, leak and excess buffer. J Med Imaging Health Inform 5(4):683–688. https://doi.org/10.1166/jmihi.2015.1443
Pathak KB, Adlakha N (2015) Finite element model to study one dimensional calcium dyanmics in cardiac myocytes. J Multiscale Modell 6(02):1550003. https://doi.org/10.1142/S1756973715500031
Pedersen MG, Bertram R, Sherman A (2005) Intra-and inter-islet synchronization of metabolically driven insulin secretion. Biophys J 89(1):107–119. https://doi.org/10.1529/biophysj.104.055681
Pedersen MG (2009) Contributions of mathematical modeling of beta cells to the understanding of beta-cell oscillations and insulin secretion. J Diabetes Sci Technol 3(1):12–20. https://doi.org/10.1177/193229680900300103
Politi A, Gaspers LD, Thomas AP, Höfer T (2006) Models of \(IP_3\) and \(Ca^{2+}\) oscillations: frequency encoding and identification of underlying feedbacks. Biophys J 90(9):3120–3133. https://doi.org/10.1529/biophysj.105.072249
Portuesi R, Cherubini C, Gizzi A, Buzzetti R, Pozzilli P, Filippi S (2013) A stochastic mathematical model to study the autoimmune progression towards type 1 diabetes. Diabetes Metab Res Rev 29(3):194–203
Rorsman P (2005) Insulin secretion: function and therapy of pancreatic \(\beta\)-cells in diabetes. Br J Diabetes Vasc Dis 5(4):187–191. https://doi.org/10.1177/14746514050050040201
Rorsman P, Braun M, Zhang Q (2012) Regulation of calcium in pancreatic \(\alpha\)-and \(\beta\)-cells in health and disease. Cell Calcium 51(3–4):300–308. https://doi.org/10.1016/j.ceca.2011.11.006
Sabatini PV, Speckmann T, Lynn FC (2019) Friend and foe: \(\beta\)-cell \(Ca^{2+}\) signaling and the development of diabetes. Mol Metab 21:1–12. https://doi.org/10.1016/j.molmet.2018.12.007
Seino S, Shibasaki T, Minami K (2011) Dynamics of insulin secretion and the clinical implications for obesity and diabetes. J Clin Investig 121(6):2118–2125. https://doi.org/10.1172/JCI45680
Smith GD, Wagner J, Keizer J (1996) Validity of the rapid buffering approximation near a point source of calcium ions. Biophys J 70(6):2527–2539. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(96)79824-7
Smith GD (1996) Analytical steady-state solution to the rapid buffering approximation near an open \(Ca^{2+}\) channel. Biophys J 71(6):3064–3072. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(96)79500-0
Sprietsma JE, Schuitemaker GE (1994) Diabetes can be prevented by reducing insulin production. Med Hypoth 42(1):15–23. https://doi.org/10.1016/0306-9877(94)90029-9
Stamatakis M, Mantzaris NV (2006) Modeling of \(ATP\)-mediated signal transduction and wave propagation in astrocytic cellular networks. J Theor Biol 241(3):649–668. https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2006.01.002
Tamarina NA, Kuznetsov A, Rhodes CJ, Bindokas VP, Philipson LH (2005) Inositol (1, 4, 5)-trisphosphate dynamics and intracellular calcium oscillations in pancreatic \(\beta\)-cells. Diabetes 54(11):3073–3081. https://doi.org/10.2337/diabetes.54.11.3073
Tewari S, Pardasani KR (2009) Finite difference model to study the effects of \(Na^{+}\) influx on cytosolic \(Ca^{2+}\) diffusion. Int J Biol Med Sci 1(2008):4–205
Varadi A, Molnar E, Ashcroft SJ (1995) Characterisation of endoplasmic reticulum and plasma membrane \(Ca^{2+}\)-ATPases in pancreatic \(\beta\)-cells and in islets of Langerhans. Biochim et Biophys Acta Biomembranes 1236(1):119–127. https://doi.org/10.1016/0005-2736(95)00103-A
Wagner J, Keizer J (1994) Effects of rapid buffers on \(Ca^{2+}\) diffusion and \(Ca^{2+}\) oscillations. Biophys J 67(1):447–456. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(94)80500-4
Wagner J, Fall CP, Hong F, Sims CE, Allbritton NL, Fontanilla RA, Nuclli R (2004) A wave of \(IP_3\) production accompanies the fertilization \(Ca^{2+}\) wave in the egg of the frog, Xenopus laevis: theoretical and experimental support. Cell Calcium 35(5):433–447. https://doi.org/10.1016/j.ceca.2003.10.009
Wang S, Sherman A (2008) Identifying the targets of the amplifying pathway for insulin secretion in pancreatic \(\beta\)-cells by kinetic modeling of granule exocytosis. Biophys J 95(5):2226–2241. https://doi.org/10.1529/biophysj.107.124990
Wang Z, Haydon PG, Yeung ES (2000) Direct observation of calcium-independent intercellular \(ATP\) signaling in astrocytes. Anal Chem 72(9):2001–2007
Zimny ML, Blackard WG (1975) The surface structure of isolated pancreatic islet cells. Cell Tissue Res 164(4):467–471. https://doi.org/10.1007/BF00219938