Анна борисюк: Анна Борисюк. Все новости по теме: Анна Борисюк

она пошла по ее стопам

Украинская актриса Ольга Сумская выросла в актерской семье, поэтому и ее дети пошли по творческим стопам. Так, старшая дочь народной артистки от первого брака Антонина Паперная знакома зрителям по сериалам «Кухня», «Оттепель», «Паук», «Куба». Кроме того, она замужем за коллегой-актером Владимиром Яглычем, экс-мужем Светланы Ходченковой. А вот судьба младшей дочери Ольги Сумской Анны Борисюк до недавнего времени была неизвестна. Но гены взяли свое и девушка продолжила актерскую династию.

Ольга Сумская с дочерьми Анной и Антониной

Так, дочь Ольги Сумской и Виталия Борисюка блестяще стала экзамены в лучший театральный ВУЗ страны — Киевский национальный университет театра, кино и телевидения им. И. К. Карпенко-Карого. Неделю назад Анна отметила свое 18-летие, и в честь этого ее звездная мать поделилась эффектными снимками дочери из фотосессии для журнала VIVA.

«Уже кубики на животе, вместо шарика»: Потап поразил преображением после свадьбы

На своей странице в Instagram Сумская-младшая тоже с удовольствием выкладывает стильные кадры. В основном девушка предпочитает позировать без макияжа. Он ей ни к чему, ведь природа наградила Анну Борисюк яркой мимикой и выразительными чертами лица.

При этом пользователи Сети отмечают, что внешнее Анна все-таки больше похожа на отца, чем на маму.

«Вылитый Борисюк», «Папины копия», «На папулю похожа», «Пронзила взглядом. Сильно!», «Этот цветок расцветет», «Красавица», «Доця, папина копия! Принцесса», «Очень похожа на своего отца».

Вот, кем вдохновляется Каменских: шикарная Джей Ло восхитила фигурой

А что ты думаешь по этому поводу?

Смотри видео по теме:

Самое популярное вино Украины — Villa Krim, за год побывало в 42 странах Калейдоскоп событий и гастрономических восторгов был настолько захватывающим, что мы просто обязаны поделиться с вами mustsee, musteat и mustfeel.

Еще редакция Сlutch cоветует прочитать:

1. Тренды создаешь ты: выбирай лучший beauty-товар на WATSONS HWB AWARDS 2020.

2. PUMA делает очередной шаг в направлении осознанности и экологической безопасности в рамках запуска новой йога коллекции EXHALE.

3. Возрастные изменения кожи: почему происходят и как с ним бороться.

4. Alyosha показала подросших сыновей от Тараса Тополи: о лапочке-дочке забыла.

5. Маммолог о пластике груди: риски для нерожавших, могут ли импланты не прижиться или протечь.

Анна Борисюк – выпускница: Ольга Сумская выступила на последнем звонке дочери —

Известная украинская актриса и телеведущая Ольга Сумская выступила в школе младшей дочери во время церемонии последнего звонка. Артистка вместе с мужем пришла поздравить Анну с окончанием школы и поделилась красивыми фотографиями в Сети, пишет Joinfo.com.

Последний звонок младшей дочери Ольги Сумской

В личном микроблоге в Инстаграм Ольга Сумская часто делится самыми яркими моментами своей насыщенной творческой и личной жизни. В новой публикации знаменитая актриса рассказала о празднике в ее семье – младшая дочь окончила школу. Звезда обнародовала несколько фотографий и видеороликов, в которых показала, как проходил праздник последнего звонка.

Кроме того, Ольга поздравила Анну с таким волнительным днем и поблагодарила весь педагогический состав за их работу. В одном из видео видно, что актриса не просто присутствовала на церемонии, а и выступила для всех учеников и учителей. Компанию ей составил муж, Виталий Борисюк.

Супруги в праздничных нарядах спели зажигательную песню для выпускников, чем очень порадовали публику. Ученики, преподаватели и родители с радостью подпевали знаменитостям.

Подписчики артистки тоже пришли в восторг от такого трогательного поздравления в исполнении пары. Они хвалят Ольгу и Виталия за такой поступок и восхищаются их ярким выступлением.

«Хорошо школе маму артистку иметь! Концерт каждый праздник!», «Дочечка в папулю,светлой удачной дорожки во взрослой жизни , молодцы родители , дети хорошие», «Восхищаюсь вашей семьёй! Здоровья,счастья и любви вам», «Так трогательно у меня слёзы пошли» (орфография и пунктуация авторов сохранены. – примечание редакции), — пишут фолловеры.

Многие отметили сходство Анны с папой. По словам поклонников знаменитого семейства, девочка растет точной копией артиста. Также без внимания не остался и очаровательный наряд Ольги – красивое синее платье с бело-голубой вышивкой.

Семья Сумской и Борисюка часто вызывает восторг у поклонников. Недавно актриса порадовала их красивым

семейным фото, на котором собрались обе дочери Ольги и ее муж.

Фото: Instagram/olgasumska

Ольга Сумская снялась с взрослыми дочками в фотосессии для глянца: новые эффектные снимки

Известная украинская актриса Ольга Сумская согласилась на стильную фотосессию для отечественного глянца. Однако в новом выпуске она появилась не одна, а со своими двумя взрослыми дочерьми – Антониной Паперной и Анной Борисюк.

Соответствующими снимками звездная мама поделилась на своей официальной странице в Instagram. Ольга Сумская, которая редко показывает общественности семейные снимки с потомками, украсила с ними новый выпуск журнала Viva.

Читайте также: Топ-6 роскошных вышивок в гардеробе Ольги Сумской

Перед камерой фотографа Софии Зай три красавицы предстали в ярких брючных костюмах с поясом. При этом Ольга Сумская примерила красный наряд, а вот Антонина и Анна – малиновый. На другом снимке три красавицы позировали в тренчах, показав свои стройные фигуры.

Ольга Сумская с дочерьми / Instagram / @olgasumska

В разговоре с журналистами Ольга Сумская поделилась многими секретами своего творчества. Звезда охотно рассказала об участии в рейтинговых проектах и сотрудничестве с отечественными режиссерами. Кроме этого, Ольга Сумская призналась, что дочерям по наследству передалась ее любовь к сцене. Так, Антонина Паперная уже является знаменитой актрисой в России. А вот Анна Борисюк, которая в 2019 году завершила обучение в школе, тоже мечтает повторить успех своих звездных родственниц.

И пока не появились детали откровенного интервью, поклонники актерской династии уже обсуждают стильные фото.

Ольга Сумская, Антонина Паперная и Анна Борисюк / Instagram / @olgasumska

Антонина Паперная на своей странице в Instagram разместила новые эффектные фото со съемки. На первом Тоня позирует со звездной мамой. Все пользователи сети отметили, что Ольга Сумская и Антонина Паперная невероятно похожи, а вот Анна – копия своего звездного отца Виталия Борисюка.

«Очень похожи», «Какие же вы красавицы», «Будто подружки! Даже не знаю, кто из вас лучше», «Классно иметь такую маму», – пишут поклонники в комментариях к фото Ольги Сумской с кошмарней дочерью.

Ольга Сумська и Антонина Паперная / Instagram / @tonya_papernaya

На другом фото стилисты подготовили нежно-цветочные оттенки наряды для Ольги и ее дочерей. «Вот это счастье», – добавила поклонница актрисы в комментариях.

Ольга Сумська, Антонина Паперная и Анна Борисюк / Instagram / @tonya_papernaya

Фотосессия Сумской с дочерьми для Viva: смотрите видео по бекстейджу

Анна Борисюк, 43 года, Саранск, Россия

Личная информация

Деятельность

скрыта или не указана

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

Интересы

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

Любимая музыка

скрыта или не указана

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

Любимые фильмы

скрыты или не указаны

Можно редактировать:

да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

Любимые телешоу

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

Любимые книги

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

Любимые игры

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

Любимые цитаты

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

О себе

скрыто или не указано

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

---

Ольга Сумская – фото, биография, личная жизнь, новости, украинская актриса 2021

Биография

Ольга Сумская – советская, а затем украинская актриса и телеведущая. Ее творчество отмечено государственными наградами Украины: Ольга Вячеславовна – заслуженная и народная артистка Украины, лауреат национальной премии Украины имени Тараса Шевченко. Ее талантом наслаждаются и театральные зрители, и любители мелодрам, и ценители звездных телешоу.

Детство и юность

Ольга появилась на свет в семье актеров в августе 1966 года, родиной стал западноукраинский город Львов. Родители служили в Национальном драматическом театре имени Ивана Франко и постоянно пропадали на работе. К счастью, Ольга росла не одна, а вместе со старшей сестрой Натальей Сумской. Именно на ее попечении нередко оказывалась девочка. Сестры часто бывали в театре и выросли за кулисами. Это определило их будущее: обе выбрали актерскую профессию.

Родители добились немалых высот в профессии. Мать Анна Опанасенко стала заслуженной артисткой УССР, а отец Вячеслав Сумской – народным артистом Украины. Старшая сестра Наталья – ведущая актриса Театра имени Ивана Франко.

instagram.com/p/CBtNVYNpnNn/?utm_source=ig_embed&utm_campaign=loading» data-instgrm-version=»13″/>Ольга Сумская в детстве с отцом

Впервые Ольга вышла на подмостки в 5 лет. Она сыграла маленькую роль в спектакле «Дженни Герхардт». А на экранах девушка появилась, когда ей исполнилось 17. В «Вечерах на хуторе близ Диканьки» юной артистке досталось сразу 3 роли: Музы, Сотниковны и Панночки.

Неудивительно, что Сумская-младшая видела свое будущее связанным только с профессией актрисы. Поэтому поступила в Киевский институт театрального искусства.

Личная жизнь

Актриса счастлива во втором браке и является матерью двоих детей. Первый союз, в котором мужем Ольги был коллега Евгений Паперный, продержался 4 года. По словам исполнительницы, уже при первой встрече с будущим супругом она поняла, что им суждено быть вместе. Отношения развивались стремительно, несмотря на 16-летнюю разницу в возрасте. В этом браке родилась дочь Антонина Паперная, которая пошла по стопам родителей и сегодня делает карьеру в России.

Личная жизнь Сумской получила счастливое продолжение сразу же после развода: молодая актриса вышла замуж за коллегу Виталия Борисюка. Пара познакомилась на репетиции спектакля в Театре русской драмы и не расстается до сих пор. В 2002 году у влюбленных появилась дочь Анна Борисюк.

Ольга Сумская и Виталий Борисюк

Сегодня Ольга Сумская – известная светская львица, которую часто можно увидеть на различных публичных мероприятиях. Она по-прежнему великолепно выглядит, так же стройна и обаятельна, как в юные годы. При росте 178 см ее вес не превышает отметки в 66 кг. Секретами неувядающей красоты артистка поделилась в своей книге, которая так и называется – «Секреты красоты». Здесь собрано множество старинных рецептов, которые достались Ольге от бабушки и прабабушки. А еще Сумская прекрасно готовит. Этому посвящена ее вторая книга «Готовим вместе».

Летом 2017-го в прессе появился слух, что Ольга Вячеславовна стала бабушкой. Старшая дочь исполнительницы Антонина Паперная уже 2 года живет вместе с российским актером Владимиром Яглычем и не скрывает отношений. По информации журналистов, внучка Сумской родилась с весом 3,43 кг и ростом 53 см. Родители назвали ее Евой. По словам телеведущей, девочка оказалась копией ее зятя.

Тем не менее украинская актриса долго не комментировала рождение внучки. Во-первых, Ольга на тот момент работала в Польше над новым фильмом, а во-вторых, знаменитость расстраивало, что вокруг личной жизни дочери постоянно ходят слухи, поэтому Сумская и сейчас отказывается говорить с журналистами на эту тему.

Ольга Сумская с мужем и ее дочери Анна Борисюк и Антонина Паперная

Второй внук артистки появился в апреле 2020 года, в самый разгар карантина из-за распространения коронавирусной инфекции. Ольге удалось навестить свою дочь в Москве, но в момент ее родов знаменитость уже была в Украине. Тем не менее в записи Сумской удалось услышать первый крик малыша. По словам звезды экрана, голос мальчика прозвучал как сформировавшийся мужской баритон. Актриса расценила это как добрый знак, свидетельствующий о том, что ребенок станет творческой личностью.

Сумская ведет аккаунт в «Инстаграме», где освещает события собственной жизни. Ольга Вячеславовна публикует фото со светских мероприятий и селфи с макияжем и укладкой. Звезда регулярно радует подписчиков кадрами из путешествий, куда отправляется в сопровождении своего супруга. В 2020 году она продемонстрировала идеальные пропорции тела на снимке в купальнике.

Театр и фильмы

В 1987-м выпускница театрального института была принята в труппу Театра русской драмы имени Леси Украинки. На сцене Ольге Сумской почти сразу начали доверять главные роли. В молодости она сыграла в спектаклях «Ревизор», «Дама без камелий», «Самоубийца», «Бешеные деньги», «Сон в летнюю ночь» и многих других.

Кинематографическая биография Сумской началась гораздо раньше театральной. В студенческие годы актриса снялась в нескольких картинах. Наиболее заметные из них – военный кинороман «По зову сердца» и биографический фильм «И в звуках память отзовется».

После некоторого перерыва, наполненного работой на театральной сцене, Сумская опять вернулась в кино. В начале 1990-х вышла картина «Голос травы», в которой Ольге доверили сыграть обольстительную ведьму. Эта работа принесла молодой артистке первую премию на кинофестивале «Созвездие-94».

Ольга Сумская в молодости

Звездная роль досталась исполнительнице в 1997 году. Зрители сразу же влюбились в красавицу Хюррем-султан (Роксолану), которую Ольга блестяще сыграла в историческом сериале «Роксолана – пленница султана». Эта лента вынесла артистку на вершину популярности. Позже артистка сыграла в двух продолжениях романтической картины – фильмах «Восхождение на трон» и «Цветок империи».

Фильмография актрисы довольно обширна. В ней множество сериалов и различных проектов, снятых как в Украине, так и в России. Среди наиболее заметных работ в кинематографе – детектив «Тайна „Святого Патрика“», биографическая лента «Утесов. Песня длиною в жизнь», драма «Дни надежды» и сериал «Территория красоты». Вместе с Александром Домогаровым украинская исполнительница появилась в основном актерском составе боевика Юрия Кары «Я – кукла».

В 2003 году зрители с удовольствием посмотрели новогоднюю музыкальную комедию «За двумя зайцами», где Ольга Сумская появилась в образе Гали. А главных героев здесь сыграли Алла Пугачева и Максим Галкин.

Ольга Сумская и ее сестра Наталья Сумская

В Украине народную артистку Ольгу Вячеславовну Сумскую знают и как замечательную ведущую многих телепередач. Звезда экрана стала участницей 1-го сезона «Танцев со звездами». Пару на паркете ей составил Игорь Бондаренко. Интересно, что одними из соперников творческого дуэта стали Владимир Зеленский и его партнерша Алена Шоптенко.

Исполнительница не скрывает своих политических взглядов. Она вступила в партию «Європейська столиця», а в 2012 году подписала письмо против Юлии Тимошенко.

В 2016-м актриса исполнила главную роль в комедийном мини-телесериале «„Лучшая“ неделя моей жизни», ремейке британского проекта «Худшая неделя моей жизни». Сумская перевоплотилась в героиню Анастасию Валерьевну. Дочь Анастасии выходит замуж и решает вместе с женихом провести последние дни перед свадьбой в гостях у собственных родителей.

Posted by Olga Kuplevatskaya on Sunday, April 19, 2020

Ольга Сумская в роли Роксоланы

В этом же году артистка сыграла второстепенную роль Софьи Николаевны Елагиной в мистическом детективном сериале «Анна-детективъ». Героиня Сумской появилась в 5-м фильме проекта под названием «Семейные ценности».

Также в этом году исполнительница снялась в мелодраме «Нити судьбы», украинской адаптации корейского сериала «Туфельки для Золушки».

В 2017 году Ольга Сумская появилась на экранах в двух второстепенных ролях. В феврале знаменитость сыграла в детективе «Одиночка», а в апреле – в мелодраме «Искушение».

Posted by Константин Ревуцкий on Tuesday, October 4, 2016

Ольга Сумская и Евгений Паперный

Позднее исполнительница была приглашена в российский сериал «Плакучая ива», действие которого стартует в начале XX века, а затем проходит череду реинкарнаций.

Звезда украинского кино и театра продолжает радовать своих поклонников новыми образами в мелодрамах. В 2018 году она появилась в проектах «Штамп в паспорте», «Письмо по ошибке», «Две матери». Актриса сыграла эпизодическую роль в нашумевшей комедии Владимира Зеленского «Я, ты, он, она». Через год знаменитость пополнила каст таких сериалов, как «Возвращение», «Не смей мне говорить „Прощай!“», «С меня хватит».

Ольга Сумская сейчас

В 2020 году на российском телевидении стартовал показ сериала «Крепостная», в котором теща Владимира Яглыча сыграла одного из главных персонажей – Софию Косач. Этот фильм повествует о девушке Катерине, которая благодаря состоятельной крестной была воспитана как дворянка и получила соответствующее образование, при этом оставаясь крепостной.

Осенью стало известно, что актриса вновь готова продемонстрировать свои хореографические навыки на площадке телешоу «Танцы со звездами» спустя 14 лет после последнего появления на паркете проекта. Очередной сезон посвящен участникам прошлых лет, которые полюбились зрителям.

Фильмография

• 1992 – «Голос травы»
• 1994 – «Несколько любовных историй»
• 1995 – «Бешеные деньги» (фильм-спектакль)
• 1997 – «Роксолана. Настуня»
• 1997 – «Роксолана 2. Любимая жена Халифа»
• 2001 – «Я – кукла»
• 2002 – «Бездельники»
• 2003 – «Роксолана 3. Владычица империи»
• 2004 – «Плакальщик, или Новогодний детектив»
• 2006 – «Старшая дочь»
• 2006 – «Тайна «Святого Патрика»
• 2007 – «Дни надежды»
• 2009 – «Возвращение мушкетеров»
• 2009 – «Территория красоты»
• 2010 – «Непрухи»
• 2012 – «Последняя роль Риты»
• 2014 – «Гречанка»
• 2016 – «»Лучшая» неделя моей жизни»
• 2016 – «Нити судьбы»
• 2017 – «Искушение»
• 2017 – «Искушение-2»
• 2018 – «Две матери»
• 2018 – «Письмо по ошибке»
• 2018 – «У прошлого в долгу!»
• 2019 – «Не смей мне говорить «Прощай!»»
• 2019 – «С меня хватит»
• 2019-2021 – «Крепостная»
• 2020 – «Сага»

Пытались уничтожить физически и словесно: дочь Сумской Аня Борисюк рассказала о жутких случаях буллинга в школе

Младшая дочь известной украинской актрисы Ольги Сумской Анна Борисюк не очень любит вспоминать школьные годы из-за буллинга со стороны одноклассников. 19-летняя девушка в программе «Зірковий шлях» призналась, что часто испытывала на себе негативное отношение сверстников.

«Меня уничтожали как физически, так и словесно. Больше, конечно, девочки цеплялись. Просто каждый раз менялся состав класса и почему-то все ребята, как будто их подговорили, просто набрасывались на меня. Были случаи, когда и за волосы дергали на глазах у всех учителей. Я просто убегала в туалет со слезами», — вспомнила Анна.

В то же время когда Ольга Сумская появлялась в учебном заведении, учителя демонстрировали прекрасное отношение к ее дочери.

Похоже, знаменитая актриса ничего и не подозревала о буллинге, так как Аня дома ничего родителям не рассказывала об издевательствах и сделала это только после выпускного.

За кадром Сумская призналась, что замечала депрессивное и нервное состояние дочери, однако винила в этом себя. Она была уверена, что Анне просто не хватает ее внимания и заботы.

«Я была ошеломлена. Говорю: „Доченька, а почему ты раньше мне об этом не рассказала?“ Мне очень обидно это слышать, как маме. Состояние депрессии, нервное состояние, которое я иногда замечала у ребенка, я думала, что, возможно, не так часто уделяю внимание. Возможно, надо больше быть с ребенком, общаться с ним, или по крайней мере знать его круг общения», — подчеркнула Ольга Сумская.

Случаи буллинга довольно частые среди школьников. Иногда травлю устраивают учителя, унижая подростков. Недавно на Житомирщине ученик-хакер замучил буллингом своих педагогов.

Фото Instagram/olgasumska

851

Читайте нас в Telegram-канале, Facebook и Twitter

Ольга Сумская впервые в интервью рассказала о выкидыше

У актрисы случился выкидыш из-за тяжелого графика работы.

Легенда украинского кино и театра, знаменитая актриса Ольга Сумская в новом интервью, которое сегодня вышло на YouTube-канале Dorotye, рассказала, о чем больше всего жалеет в жизни.

«Когда мне стукнуло 50, я поняла, что жизнь прекрасна. Сейчас я настолько самодостаточна в свои годы — мне безумно нравится этот период жизни», — отметила звезда. Однако есть кое-что, чего Ольге не хватает: она хотела бы большую семью.

«Я могла родить еще ребенка, — призналась актриса. — Да, я была беременна и потеряла ребенка на съемках. Это было на раннем сроке. Был очень эмоциональный и тяжелый период в моей жизни, когда я снималась, по-моему, сразу в 3-х фильмах в то время. Тонечке было где-то 3 года. Я снималась в украинском сериале «Пастка», жила в поезде, постоянно моталась. Был совершенно сумасшедший ритм. А могла родить еще ребенка. Вот об этом я жалею, конечно. Очень жалею».

Читайте также

Вместе с мужем Виталием Борисюком они иногда фантазируют, как могли бы назвать сына. Супруг актрисы тоже не скрывает, что очень хотел бы больше детей.

«Детки — это самое прекрасное, что есть в жизни женщины. Бог их дает и, безусловно, надо рожать. Это великое счастье — когда у тебя есть трое-четверо детей. Это то, чего мне не хватает сегодня», — искренне сказала Ольга Сумская.

Напомним, у актрисы есть две дочери — Анна Борисюк и Антонина Паперная. Обе девушки пошли по стопам мамы, выбрав актерскую профессию. Младшая Аня сейчас учится в Киеве, а старшая Тоня живет в Москве, где вышла замуж за Владимира Яглыча и родила ему двоих детей.

Ольга Сумская с дочками Анной Борисюк и Антониной Паперной на обложке журнала Viva! в 2019 году

Фото: София Зай/Viva!

Анна Тигеева в Нацбанке ТРАСТ — AroundDeal

Описание

Национальный банк ТРАСТ является одним из крупнейших банков России (по данным ЦБ РФ) и ведет свою деятельность с 1995 года. Банк ТРАСТ предлагает полный спектр розничных банковских услуг и комплексную поддержку своим корпоративным клиентам и малому и среднему бизнесу.Текущий стратегический приоритет Банка — качественное развитие розничного банкинга. Банк имеет действительно обширную региональную сеть: ТРАСТ присутствует в 160 городах в 65 регионах России, а также обслуживает клиентов в 253 офисах по всей стране от Калининграда до Владивостока. Банк ТРАСТ является участником системы государственного страхования вкладов физических лиц и является полноправным членом платежных систем Visa International и MasterCard International. Он также входит в число крупнейших международных эмитентов платежных карт в России.Банк реализует очень успешную коммуникационную стратегию, которая включает рекламную кампанию с участием голливудской звезды Брюса Уиллиса. В 2013 году рейтинговое агентство «РА Эксперт» подтвердило высокий уровень кредитоспособности Банка (уровень А) и управления рисками (уровень А.rm). В сентябре 2013 года рейтинговое агентство RusRating подтвердило Банку рейтинг уровня А- со стабильным прогнозом. До конца 2008 года две финансовые структуры — Инвестиционный банк ТРАСТ и Национальный банк ТРАСТ — работали под одним брендом ТРАСТ и составляли единую банковскую холдинговую группу.В ноябре 2008 года слияние двух финансовых институтов, запланированное акционерами банковской группы, было завершено под брендом National Bank TRUST (NB TRUST); В его составе сохранилась высококвалифицированная инвестиционная команда. Инвестиционный банк «ТРАСТ» (ТРАСТ ИБ) был одним из старейших инвестиционных банков России, первым начал работать на рынке рублевых долговых обязательств и предложил своим клиентам полный спектр инвестиционных услуг. Генеральная лицензия ЦБ РФ № 3279.

границ | Популяционная модель глубокой стимуляции мозга при двигательных расстройствах от контуров к клеткам

Введение

Глубокая стимуляция мозга (DBS) использовалась в течение последних трех десятилетий для успешного лечения симптомов ряда неврологических и некоторых психологических расстройств (Benabid et al. , 1987; Mayberg et al., 2005). Безусловно, наиболее распространенными расстройствами, которые лечат с помощью DBS, являются двигательные расстройства, такие как болезнь Паркинсона (PD; Deuschl et al., 2006) и эссенциальный тремор (ET; Kupsch et al., 2006). БП — это двигательное расстройство с узнаваемыми симптомами тремора, замедленности движений и скованности (Lees et al., 2009). Считается, что ЭТ является наиболее распространенным двигательным расстройством, которым страдает до одного процента взрослых старше 40 лет, и характеризуется неконтролируемым сотрясением пораженной части тела (Brin and Koller, 1998; Deuschl et al., 1998; Louis et al., 1998). Хотя этиология БП, как известно, заключается в потере дофаминергических нейронов в черной субстанции, влияние этого на сети базальных ганглиев до конца не изучено, хотя роль колебаний бета-диапазона широко признана. С другой стороны, точная основа ЭТ остается неизвестной, и все же патологические нервные колебания в таламокортикально-мозжечковой сети также участвуют в возникновении симптомов.

Симптомы обоих двигательных расстройств можно лечить с помощью DBS, включая имплантацию электродов в определенные ядра мозга.Для PD мишенью обычно является субталамическое ядро ​​(STN), а для ET — вентральное промежуточное ядро ​​(Vim) таламуса. Однако, несмотря на то, что у 70–80% пациентов наблюдается улучшение симптомов с помощью DBS (Medtronics, 2013), механизмы, с помощью которых достигается это преимущество, остаются неуловимыми (Benabid, 2007; Kringelbach et al., 2007). Долгое время велись поиски лучшего понимания физиологической основы, особенно с использованием компьютерного моделирования. Однако до недавнего времени модели, используемые для изучения воздействия DBS, в основном были сосредоточены на моделях одного нейрона и одного аксона с высоким уровнем биофизической сложности и детализации (Davidson et al., 2016; Андерсон и др., 2019; Howell et al., 2019). Однако наша группа недавно показала, что использование популяционных моделей или моделей среднего поля может обеспечить глубокое понимание механизмов как основной патологии, так и механизмов DBS (Merrison-Hort et al. , 2013; Yousif и др., 2017).

Болезнь Паркинсона и бета-диапазон

В нашем исследовании частичных разрядов в среднем поле мы исследовали колебания в многоканальной модели. В этой статье каждый канал состоял из взаимосвязанной пары субпопуляций STN и globus pallidus, и каждый из этих каналов был затем подключен, создавая многоканальную модель (Merrison-Hort et al., 2013). Мы изучили, как модель ведет себя как в здоровых, так и в паркинсонических условиях, и показали, что колебания существуют для гораздо более широкого диапазона параметров в случае болезни Паркинсона. Мы продолжили обсуждение связи с экспериментальными исследованиями, которые раскрыли детали сетевых подключений в условиях болезни Паркинсона. Мы также заметили, что применение входного сигнала типа DBS приводило к тому, что колебания становились хаотическими и сглаживали спектр мощности.

Эссенциальный тремор и колебания

В другом предыдущем исследовании мы использовали комбинированный экспериментальный подход и снова метод теории среднего поля (Yousif et al. , 2017), чтобы посмотреть на ET. Нервная активность от Vim регистрировалась во время операции с помощью самих электродов DBS, одновременно регистрируя электромиографическую активность на противоположной пораженной конечности (-ях). Таламокортикально-мозжечковая сеть, вовлеченная в ET, была смоделирована с использованием подхода Wilson-Cowan. Мы обнаружили, что сеть демонстрирует колебательное поведение в диапазоне частот тремора, как и наши электрофизиологические данные. Применение DBS-подобного входа к моделируемой сети привело к подавлению колебаний полосы тремора в диапазоне 4–5 Гц (Deuschl et al., 1998).

Вместе эти исследования компьютерного моделирования показывают, что динамика таламокортикальной сети мозжечка-базальных ганглиев поддерживает колебания в частотном диапазоне, соответствующем двигательным расстройствам. Кроме того, применение входных данных, подобных DBS, в смоделированную сеть нарушает, например, патологическую активность. Мы считаем, что это важный способ изучения воздействия DBS на мозг человека, и его следует использовать в сочетании с экспериментальными записями нейронной активности, а также с биофизическим моделированием отдельных нейронов.

Единая сеть

В этой статье мы представляем новые результаты комбинированной модели, которая демонстрирует паркинсонические колебания в бета-диапазоне, колебания в частотном диапазоне тремора, а также колебания в гамма-диапазоне, которые мы называем «здоровыми» (Beudel et al., 2015 ; Fischer et al., 2017). Находим критические границы в пространстве параметров модели, разделяющие области с разной динамикой. Мы продолжаем исследовать переход от одного колебательного режима к другому поведению и влияние DBS на эти два типа патологической активности.Такой подход не только позволит нам лучше понять механизмы DBS, но и позволит нам оптимизировать длительный и сложный клинический процесс установки параметра с помощью метода проб и ошибок , от которого зависит указанное улучшение симптомов (Rizzone et al., 2001; Моро и др., 2002). Например, в будущей работе мы могли бы использовать этот упрощенный подход для моделирования доминирующей частоты колебаний в данных о потенциале локального поля человека с использованием моделей на уровне популяции и использовать эту персонализированную модель для прогнозирования влияния различных параметров DBS на динамику сеть. Это позволит клиницисту сократить пространство параметров и выполнить поиск параметров, предсказанных моделью. В недавнем исследовании сообщалось об использовании подхода Уилсона-Коуэна для понимания начала эпилептических припадков (Wang et al., 2017). Поскольку несколько наборов параметров DBS вполне могут предсказать одно и то же подавление патологических колебаний в модели, это также будет включать оценку каждого прогнозируемого набора на предмет клинического улучшения симптомов и любых побочных эффектов, а также учет энергопотребления для каждого параметра.Однако предполагается, что такой подход сократит время, необходимое для выбора параметров DBS.

Кроме того, с появлением электродов с большим количеством контактов для повышения селективности (Buhlmann et al., 2011; Anderson et al., 2018) этот процесс становится все более трудным. Многоконтактные электроды являются многообещающим достижением в аппаратном обеспечении для DBS, позволяя направленную стимуляцию и обеспечивая более широкое поле стимуляции благодаря большему охвату. Однако они также приводят к пространству параметров более высокой размерности.Например, один четырехконтактный электрод DBS должен иметь следующие параметры: полярность каждого контакта (положительный или отрицательный), амплитуду, частоту, ширину импульса. С восемью контактами, по крайней мере, мы должны решить, будет ли вдвое больше контактов включаться / выключаться и положительным / отрицательным. Следовательно, потребность в теоретическом понимании DBS особенно важна в настоящее время.

Материалы и методы

Вычислительная модель

Как и в наших предыдущих исследованиях, мы используем популяционное представление объединенной сети таламокортикальных базальных ганглиев, показанной на Рисунке 1.Эта сеть основана на наших предыдущих исследованиях, поэтому таламокортикальная часть основана на сети ET (Yousif et al., 2017) и включает корковую популяцию, популяцию мозжечка и две популяции таламуса. Часть базальных ганглиев получена из нашего предыдущего исследования сети Паркинсона (Merrison-Hort et al. , 2013) и включает популяцию STN и популяцию, представляющую внешнюю часть бледного шара (GPe). Кроме того, сюда мы включаем популяцию внутренней части бледного шара (GPi), поскольку эта область мозга также вовлечена в двигательные расстройства и, в частности, патологию, связанную с БП.Чтобы соединить две сети, мы включаем важные соединения, описанные в литературе, такие как кортикальный привод STN, так называемый гипер-прямой путь. Кроме того, GPi рассматривается как выход базальных ганглиев и посылает тормозной выход в таламус. Как и в нашей предыдущей работе (Yousif et al., 2017), сеть получает восходящее движение через популяцию мозжечка к таламусу.

Рисунок 1 . Сеть таламокортикальных базальных ганглиев.Сеть, которую мы смоделировали здесь, была основана на наших двух предыдущих исследованиях, в которых рассматривались таламокортикальная сеть и сеть субталамического ядра (STN) -GPe по отдельности. Здесь мы объединяем две сети с добавлением одной совокупности, представляющей GPi. Эти две сети связаны между собой за счет включения кортикального привода STN и тормозящего выхода от GPi к таламусу. Стрелки обозначают возбуждающие связи, а круглые стрелки обозначают тормозные связи. Сплошные красные стрелки показывают четыре области мозга, на которые нацелена глубокая стимуляция мозга (DBS).

Как и раньше, мы использовали подход Уилсона-Коуэна (Wilson and Cowan, 1972), который широко применялся для моделирования популяций возбуждающих и тормозных нейронов, связанных в сети. Структура основана на предположении, что нейроны в популяции находятся в непосредственной пространственной близости и, следовательно, игнорируют пространственные взаимодействия и представляют только временную динамику. Активность каждой популяции представлена ​​долей клеток, которые запускают потенциалы действия в единицу времени.

Как показано на рисунке 1, у нас есть возбуждающая кортикальная популяция, две таламические популяции, возбуждающее ядро ​​Vim и тормозящее ретикулярное ядро ​​(nRT), возбуждающая популяция нейронов мозжечка, представляющая глубокие ядра мозжечка (DCN), основной результат мозжечка, возбуждающая популяция, представляющая STN, и две тормозные популяции, представляющие GPe и GPi. Таким образом, модель состоит из семи связанных дифференциальных уравнений первого порядка, как показано здесь:

τCxdECxdt = −ECx + (ke − ECx) ⋅Ze (w1ETh) (1) τThdEThdt = −ETh + (ke − ETh) ⋅Ze (w2ECx − w3InRT + w4EDCN − w5IGPi) (2) τnRTdInRTdt = −InRT + (ki − InRT) ⋅Zi (w6ECx) (3) τDCNdEDCNdt = −EDCN + (ke − EDCN) ⋅Zeext (4) τGPedIGPedt = −IGPe + (ki − IGPe) ⋅Zi (w7ESTN − w8IGPe) (5) τGPidIGPidt = −IGPi + (ki − IGPi) ⋅Zi (w9ESTN) (6) τSTNdESTNdt = −ESTN + (ke − ESTN) ⋅Ze (w10ECx − w11IGPe).(7)

Здесь E _i ( i = Cx, Th, DCN или STN) и I _j ( j = nRT, GPe или GPi) представляют количество активных нейронов в соответствующем возбуждающем элементе. или ингибирующая популяция в данный момент времени. Сила связи между двумя популяциями определяется соотношением w _n , где n = 1, 2…. 11. Значение этого параметра представляет собой произведение среднего числа контактов на клетку и среднего постсинаптического тока, индуцированного в постсинаптической клетке пресинаптическим потенциалом действия.Обратите внимание, что уравнение 4 для популяции DCN не зависит от динамики других популяций и дает только входные данные для популяции Vim. Следовательно, в этой модели популяция DCN будет стремиться к стационарному значению и не будет колебаться.

Наконец, две функции Z _e (x) и Z _i (x) представляют долю клеток, активирующихся в популяции для данного уровня средней активности мембранного потенциала x (t) . Ранее эти функции были получены из предположения, что популяция имеет распределение нервных порогов и что все клетки в популяции имеют одинаковый средний уровень активности мембранного потенциала.Другой подход может заключаться в предположении, что нейроны в популяции имеют одинаковый порог, но разное количество афферентных синапсов. В любом случае результатом является то, что функции отклика являются монотонно возрастающими сигмовидными функциями, как показано здесь:

Zp (x) = 11 + exp⁡ (−bp (x − θp)) — 11 + exp⁡ (bpθp), (8)

, где p представляет e или i , b _p и θ _p — константы, а x — уровень входной активности.Мы используем параметры, данные Уилсоном и Коуэном: θ _e = 1,3, b _e = 4, θ _i = 2,0 и b _i = 3,7. Максимальные значения этих функций отклика задаются параметрами k _e и k _i , где k _e = 0,9945 и k _i = 0,9994. Параметры τ _i представляют собой постоянную времени изменения во времени доли нерефрактерных клеток, которые активируются в популяции, в ответ на изменение во времени средней активности мембранного потенциала клеток.Обычно его устанавливают равным постоянной времени мембраны клеток в популяции и обычно в диапазоне 10-20 мс (Denham and Borisyuk, 2000). Здесь постоянные постоянные были установлены на 10 мс и не менялись для всех симуляций. Код, созданный для этого исследования, доступен на веб-сайте ModelDB (номер доступа 261882).

Вход DBS

Мы смоделировали DBS сети через применение высокочастотного входа к GPe, STN или таламусу путем моделирования простого прямоугольного импульса, как описано здесь:

DBS (t) = A4π∑n = 1,3,51,0011nsin⁡ (2nπft), (9)

, где A — амплитуда входного сигнала в произвольных единицах (a.ед.), f — частота, а t — время. Следовательно, прямоугольная волна формируется путем суммирования синусоидальных волн с указанными выше параметрами для нечетных значений n .

Как описано ранее, это изменение приводит к появлению дополнительного члена в уравнении для стимулированной популяции, например, уравнение STN изменилось следующим образом:

τSTNdESTNdt = −ESTN + (ke − ESTN) ⋅Ze (w10ESTN − w11IGPe + DBS) (10)

Числовые данные и анализ

Все моделирование выполнялось в Matlab с помощью специально написанных сценариев .Решатель оды « ode23tb » использовался для численного интегрирования дифференциальных уравнений для каждой из популяций нейронов. Для моделирования использовался временной шаг 0,1 мс, а сетевая активность моделировалась в течение 1 с. Частота результирующей активности популяции была определена с использованием функции « pwelch » во второй половине моделируемой активности, чтобы избежать загрязнения переходной активностью в начале моделирования. Эта функция использует метод Велча для расчета спектра мощности сигнала.

Результаты

Колебания сети

Сначала мы исследовали сетевую активность в целом, чтобы понять динамику этой сети таламокортикально-базальных ганглиев. Поэтому мы смоделировали сеть и исследовали пространство параметров весов связи, чтобы найти области, которые производили колебательную активность в частотных диапазонах, которые нас особенно интересовали. А именно, здоровые колебания в гамма-диапазоне (> 30 Гц; Beudel et al., 2015; Fischer et al., 2017), полосу тремора (Deuschl et al., 1998), как мы ранее наблюдали в наших данных EMG-LFP (Yousif et al., 2017), и бета-полосу паркинсонических колебаний (Hammond et al., 2007). Примеры этих трех классов колебаний показаны на рисунке 2 и более подробно обсуждаются ниже. В целом мы обнаружили, что сеть легко колеблется в большой области пространства параметров. На рисунке 3 показаны результаты 100 000 симуляций со случайно назначенными весами параметров от 0 до 30 и произвольно назначенным возрастающим приводом (ext) от 0 до 10.Мы обнаружили, что этого количества симуляций было достаточно, чтобы наблюдать различные колебательные режимы. Для каждого параметра точка представляет моделирование, приводящее к колебательной сетевой активности, а по оси ординат показана частота этой активности. Ясно, что сеть способна колебаться во всех областях интересующих параметров.

Рисунок 2 . При выбранном наборе параметров (приведенном в таблице 1) все популяции, за исключением глубоких ядер мозжечка (DCN), колеблются в гамма-диапазоне на 44 Гц, в полосе тремора на 4 Гц и в бета-диапазоне на 20 Гц.Обратите внимание, что амплитуда колебаний в сети (кроме nRT и GPe) меньше в гамма-диапазоне, чем в двух состояниях патологической активности (тремор и бета).

Рисунок 3 . Результаты 100 000 симуляций сети. Каждая точка показывает моделирование, которое приводит к колебательной сетевой активности. Ось X показывает значение параметра для этой симуляции, а ось Y — частоту активности.

Этот набор результатов демонстрирует ключевой результат.Сеть не будет колебаться, если некоторые ключевые соединения будут отключены. Во-первых, таламический восходящий драйв к коре необходим для достижения колебаний. Во-вторых, восходящий вход в DCN также необходим для существования колебаний. Однако оставшиеся соединения могут быть равны нулю, и сеть все равно будет колебаться. Следовательно, единственными критическими «связями» являются эти две восходящие связи. Также оказывается, что существует некоторая зависимость частоты от кортикоталамической обратной связи (w ₂ ), так как при меньших значениях веса этого соединения частота колебаний может увеличиваться.Обратное можно сказать о тормозящем ретикулярном входе в таламус (w ₃ ), поскольку при большей силе этой связи можно увидеть более высокие значения частоты. Однако, чтобы распознать эти паттерны более подробно, мы сосредоточились на активности полос тремора более подробно, варьируя отдельные параметры один за другим, а затем попарно, чтобы лучше понять взаимосвязь между ними.

Переход к активности полосы тремора

Сначала мы настраиваем сеть с набором параметров, отображающих колебания в гамма-диапазоне (рис. 2), которые мы устанавливаем в качестве наших здоровых колебаний.Затем мы внесли минимальные изменения в параметры, чтобы переместить колебательную активность в полосу тремора 4–5 Гц, и использовали это в качестве базовой линии для активности тремора. Эти изменения включали увеличение параметра кортикоталамической обратной связи (w ₂ ), уменьшение DCN-привода к таламусу (w ₄ ) и уменьшение веса соединения STN с GPe (w ₇ ). Параметры приведены в таблице 1 и остались неизменными для последующих расчетов. С этим набором базовых параметров все популяции в нейронной сети, за исключением DCN, колеблются с частотой 4 Гц.Интересно, что амплитуда колебаний, которая представляет долю нейронов, активных в популяции, больше для большинства популяций в состоянии тремора, чем в здоровом состоянии. Амплитуда колебаний в состоянии тремора также варьировала в популяции и была наибольшей в популяции STN, за которой следовали GPi, Cortex, Thalamus, nRT и GPe с наименьшими значениями. Однако колебания возглавлялись таламусом, за которым следовали Cortex, nRT, STN, GPe и GPi в конце.

Таблица 1 .Здесь перечислены 11 весовых коэффициентов связи между популяциями нейронов и параметрами внешнего восходящего возбуждения.

Чтобы лучше понять динамику сети в полосе тремора, мы сначала варьировали каждый параметр индивидуально в диапазоне 0–40, чтобы наблюдать влияние на колебательную активность. Все остальные параметры остались на уровне, указанном в таблице 1. На рисунке 4A показаны результаты этого набора моделирования. Во-первых, мы отмечаем, что в данном конкретном случае сети требуется большинство соединений для поддержания этой колебательной активности в полосе тремора.Исключением являются w ₃ , w ₆ , w ₈ и w ₁₁ . Первые два из них — это соединения, выполняемые nRT и с ним, а последние два — соединения, выполняемые GPe и с ним. Это может указывать на то, что эти структуры излишни для колебаний, однако частота колебаний, безусловно, изменяется подключениями nRT. Однако в этом сетевом состоянии GPe не оказывает большого влияния на колебания в полосе тремора.Однако, если мы внимательно посмотрим на график для w ₇ , который представляет собой вес соединения от STN к GPe, мы увидим, что если этот вес меньше или равен 21, частота колебаний не изменится по сравнению со значением по умолчанию. 4 Гц. Однако в 22 года наблюдается резкий переход к активности 12 Гц. Следовательно, роль GPe может быть значительной в переключении активности сети между колебательными состояниями.

Рисунок 4. (A) На рисунке показано, как изменение одного параметра влияет на наличие колебательной активности и частоту этой активности, когда сеть колеблется в полосе тремора. (B) Для выбранной активности полосы тремора мы выполнили попарные манипуляции с параметрами, сохраняя остальные параметры на значениях, приведенных в таблице 1. Здесь на графиках показаны парные комбинации, которые привели к колебательной активности, и значения параметры для этих симуляций.

При более внимательном рассмотрении изменений частоты колебаний мы видим, что на это влияют еще три параметра: w ₁ , w ₄ и параметр ext.Это все восходящие входы в сети: внешний вход в DCN, DCN в таламус и таламус в кору. Эти параметры способны увеличивать частоту колебаний из диапазона тремора в сторону бета-диапазона. Интересно, что w ₄ — единственное из этого подмножества, которое имеет верхний предел (в пределах тестируемого здесь диапазона), при этом w ₁ и параметр ext не отображают такой предел.

Это изменение активности с вариациями параметров также было исследовано попарно.Каждый параметр варьировался в диапазоне 0–40 вместе с каждым другим параметром, чтобы проверить наличие колебаний и частоту этой активности. На рисунке 4B показаны четыре наиболее интересных результата этого набора моделирования. Все четыре графика показывают аналогичную закономерность, а именно: увеличение восходящего движения к таламусу (w ₄ : DCN -> Th) может перевести колебания в более высокочастотный диапазон, если это сочетается с соответствующим усилением ингибирования. ( через GPi-> Th w ₅ , nRT -> Th w ₃ или Cx-> nRT w ₆ ) в таламус или снижение коркового возбуждения в таламус (w ₂ ).Интересно то, что эта сеть может легко переключиться на активность в бета-диапазоне с помощью ряда манипуляций с одним параметром (рисунок 4A) или нескольких вариаций параметров (рисунок 4B).

Переход на бета-диапазон

Следовательно, мы выбрали одно такое изменение в параметрах, которое приводит к высокому колебанию бета-диапазона, и использовали его как основу для исследования этой частоты колебаний в сети. Мы уменьшили w ₂ и увеличили w ₄ , в результате чего мы получили набор параметров, представленных в таблице 1.Сеть легко колебалась на частоте 20 Гц с этим набором параметров. Все остальные параметры остались неизменными по сравнению с состоянием полосы тремора, и все параметры оставались на этих значениях по умолчанию для оставшейся части моделирования. На рисунке 2 показано, что эта активность 20 Гц была постоянной во всей сети, за исключением DCN, и показывала аналогичный образец активности полосы тремора. STN показывает самую высокую амплитуду, а таламус опережает колебания.

Еще раз, отдельные вариации параметра от набора параметров по умолчанию показывают интересный набор результатов (рис. 5).Во-первых, w ₁ , w ₄ , w ₅ , w ₉ и w ₁₀ не могут быть установлены равными нулю, если необходимо поддерживать колебания. w ₂ может содержать только нижний диапазон значений (включая ноль). w ₇ (от STN до GPe) может возбуждать колебания до более высокой частоты (40 Гц). Ext может иметь только небольшой диапазон значений. Что касается колебаний полосы тремора, мы также исследовали влияние изменения параметров попарно. На рисунке 5B показаны два наиболее интересных результата этого набора моделирования.Оба графика показывают, что уменьшение восходящего движения к таламусу (w ₄ : DCN -> Th) может переместить колебание в более низкую полосу частот, если это сочетается с соответствующим уменьшением торможения ( через GPi-> Th w ₅ или STN-> GPe w ₇ ). Следовательно, это согласуется с результатами для парных вариаций полосы тремора.

Рисунок 5. (A) На рисунке показано, как изменение одного параметра влияет на наличие колебательной активности и частоту этой активности, когда сеть колеблется в бета-диапазоне. (B) Для выбранной активности бета-диапазона мы выполнили попарные манипуляции с параметрами, сохранив для остальных параметров значения, указанные в таблице 1. Здесь на графиках показаны две парные комбинации, которые привели к колебательной активности, и значения параметры для этих симуляций.

Входные данные DBS

DBS был применен к сети, через прямоугольный импульс, как описано выше. При подключении DBS к STN и сети, отображающей активность полосы тремора, рисунок 6 показывает, что по мере увеличения амплитуды DBS частота колебаний сначала уменьшается (как видно на Amplitude = 1 a.ед.) до активности примерно 3 Гц. По мере дальнейшего увеличения амплитуды DBS высокочастотная активность сети с высокой амплитудой заменяется высокочастотной активностью с низкой амплитудой. Шесть нижних графиков на Рисунке 6 показывают эффект изменения частоты DBS с амплитудой DBS, установленной на уровне 5 а.е. На низких частотах DBS происходит уменьшение амплитуды колебаний и увеличение частоты колебаний. Начиная с 50 Гц и далее этот переход с низкой частоты на высокочастотную сетевую активность завершен.Мы также применили DBS к таламической популяции, GPi и GPe, чтобы имитировать клиническую практику. В случае таламической стимуляции и стимуляции GPi эффект был аналогичным. Однако для таламуса колебания базовой сети подавлялись только при 5 а.е. и выше. И наоборот для GPi, стимуляция DBS от 1 у.е. подавил колебания сети. Популяция GPe также показала подавление колебаний полосы тремора при применении к ней DBS, но в этом случае остальная часть сети продолжала колебаться с частотой 4 Гц.

Рисунок 6 . Влияние STN DBS на активность полосы тремора. На шести верхних графиках показан эффект увеличения амплитуды DBS (с частотой DBS = 120 Гц) с 1 а.е. до 5 у.е. а затем 10 у.е. По мере увеличения амплитуды DBS частота колебаний сначала уменьшается (как видно из Amplitude = 1 a.u.), а затем низкочастотная активность с высокой амплитудой заменяется высокочастотной активностью с низкой амплитудой. Шесть нижних графиков показывают влияние частоты DBS (с амплитудой DBS = 5 а.u.). На низких частотах происходит уменьшение амплитуды и увеличение частоты колебаний. Начиная с 50 Гц этот эффект очевиден. Важно отметить, что на частотах выше 100 Гц сетевая активность является колебательной, и все популяции, кроме DCN, колеблются с частотой стимуляции.

Интересно, что для активности в бета-диапазоне применение DBS показывает аналогичный, но немного другой эффект, как показано на рисунке 7. При низкой амплитуде DBS наблюдается небольшое изменение амплитуды или частоты сетевой активности, но с 4 a .u. и выше, мы снова видим переключение с высокой амплитуды низкочастотной сетевой активности на низкоамплитудную высокочастотную активность, что касается моделирования полосы тремора. Шесть нижних графиков снова показывают влияние частоты DBS, на этот раз с амплитудой DBS = 5 а.е.). В этом случае на низких частотах нет изменения амплитуды сетевой активности, но мы видим снижение частоты колебаний, при этом активность проявляется в виде всплесков. Выше 50 Гц высокоамплитудная низкочастотная активность сменяется низкоамплитудной высокочастотной активностью.Мы снова применили DBS к таламической популяции и популяциям GPi и GPe и увидели аналогичную картину в таламической DBS (хотя и с более высокой амплитудой 5 у.е. и выше) и GPi DBS. И снова для DBS GPe было подавление колебаний бета-диапазона в популяции GPe, но сеть продолжала колебаться с частотой 20 Гц. Интересно, однако, что GPe также показал взрывное поведение на низких частотах DBS, наблюдаемое в случаях STN, таламуса и GPi.

Рисунок 7 .Влияние STN DBS на активность бета-диапазона. На шести верхних графиках показан эффект увеличения амплитуды DBS (с частотой DBS = 120 Гц) с 1 а.е. до 5 у.е. а затем 10 у.е. По мере увеличения амплитуды DBS частота или амплитуда колебаний изменяется незначительно, но составляет 4 а.е. и выше, высокоамплитудная низкочастотная активность заменяется низкоамплитудной высокочастотной активностью, что касается активности полосы тремора. Шесть нижних графиков показывают влияние частоты DBS (с амплитудой DBS = 5 а.u.). На низких частотах нет изменения амплитуды, но уменьшается частота колебаний, при этом активность проявляется в виде всплесков. Выше 50 Гц высокоамплитудная низкочастотная активность сменяется низкоамплитудной высокочастотной активностью. а.е.: условные единицы.

Обсуждение и заключение

Патологические изменения, происходящие в головном мозге человека в результате болезни Паркинсона и других двигательных нарушений, можно хорошо понять с точки зрения изменений в нейрофизиологии.Например, хорошо известно, что при БП происходит потеря дофаминовых нейронов в черной субстанции (Dauer and Przedborski, 2003), однако при ЭТ причина патологии менее понятна. Однако одной из главных особенностей болезни является то, что сигналы головного мозга либо из клинических записей (Kühn et al., 2006; Brown, 2007; Beudel et al., 2019; Lofredi et al., 2019), либо из моделей двигательных расстройств на животных (Tachibana) et al., 2011; Deffains and Bergman, 2019) продемонстрировали колебательную активность.Хотя наличие таких патологических колебаний хорошо задокументировано, генерация и распространение такой нейронной активности остаются плохо изученными. Чтобы улучшить это понимание, особенно при БП и ЭТ, и, что особенно важно, влияние DBS на эту патологическую активность, мы построили нейронную модель базальных ганглиев, таламокортикальной сети на популяционном уровне. Эта модель основывается и расширяет наши предыдущие исследования, которые фокусировались на PD (Merrison-Hort et al., 2013) или ET (Yousif et al., 2017) независимо, и нацелены на изучение того, как различные типы колебаний поддерживаются и влияют на динамика базовой сети.Главной особенностью этого подхода к моделированию, основанного на подходе Уилсона-Коуэна, является его простота и отсутствие деталей. Эта простота является преднамеренной особенностью, поскольку цель модели состоит в том, чтобы смотреть только на динамику сети, не полагаясь на другие физиологические свойства, однако важно отметить, что это также накладывает некоторые ограничения, такие как тот факт, что все популяции в сети отображают одинаковую частотную активность во время колебательных режимов.

Наша модель показала, что эта сеть легко демонстрирует широкий диапазон колебательной активности до 44 Гц и, в частности, в полосах частот, которые были определены как важные для двигательных расстройств.Этот широкий диапазон сам по себе интересен, поскольку сеть может представлять, например, установившуюся неосцилляторную активность, различные частоты патологических и физиологических колебаний. Однако важно отметить, что переходы в другие полосы частот были достигнуты с помощью одного набора параметров, что привело к гамма-активности. Мы исследовали другие гамма-состояния, которые были идентифицированы в наших моделированиях, и также можно было перейти к треморному и бета-состояниям из этих параметров.В частности, нас интересовала полоса низкочастотного тремора ~ 4-8 Гц для тремора ET и PD (Raethjen et al., 2007; Reck et al., 2009; Tass et al., 2010; Pedrosa et al., 2012), бета-диапазон, который предположительно является гипокинетическим при БП, в диапазоне от 13 до 30 Гц (Jenkinson and Brown, 2011; Little and Brown, 2014), и гамма-диапазон, который предположительно является прокинетическим при БП. (Бочкова и Ректор, 2019). Важно отметить, что при исследовании пространства параметров мы обнаружили, что только две связи всегда имели ненулевой вес для наличия такой колебательной активности.Во-первых, вход таламуса в кору, а во-вторых, вход мозжечка в таламус. Следовательно, движущие или восходящие связи сети должны быть неповрежденными, чтобы существовали патологические колебания, что согласуется с нашей предыдущей работой (Yousif et al., 2017).

Сосредоточившись на каждой полосе частот по очереди, зависимость колебаний полосы тремора (активность 4 Гц) от подключений сети была показана по-другому, чем при рассмотрении всего диапазона частот колебаний.И снова для поддержания колебаний требовались восходящие соединения, однако, кроме того, потребовались корковые и паллидальные входы в таламус и соединения STN с GPi. Следовательно, кажется, что таламус действует как центр поддержки этих низкочастотных колебаний. Это согласуется с клинической практикой таламотомии, таламического DBS и сфокусированного ультразвукового исследования таламуса под контролем МРТ для снятия тремора (Bretsztajn and Gedroyc, 2018; Halpern et al., 2019). Кроме того, это также подтверждается нацеливанием на zona incerta (ZI) во время STN DBS (Yousif et al., 2012), регион, тесно связанный с таламусом.

Нам было интересно определить, как изменение активности бета-диапазона от полосы тремора может быть достигнуто в сети, особенно с учетом недавнего исследования, в котором постулируется, что колебания полосы тремора являются побочным продуктом подавления колебаний полосы тремора (Мюллер и Робинсон, 2018). Мы обнаружили, что одним из способов достижения этого переключения было уменьшение коркового движения к таламусу и увеличение мозжечкового движения к таламусу.Следовательно, в целом не происходит изменений возбуждающих входов в таламус, но изменяется баланс восходящих и нисходящих входов, что, в свою очередь, влияет на синхронизацию возбуждающих входов в таламус. Хотя связи, необходимые для бета-колебаний, остаются такими же, как в полосе тремора, одно соединение теперь может быть разорвано, и колебания продолжатся, что является кортикоталамическим входом. Управляющая таламокортикальная связь имеет решающее значение для устойчивых колебаний, и даже при просмотре в двухмерном пространстве параметров мы не нашли комбинацию параметров, которая могла бы компенсировать разрыв таламокортикальной связи.Однако обратная связь от коры головного мозга к таламусу не является существенной. Интересно, что роль бета в БП и нормальном движении является темой большого обсуждения в литературе (Little and Brown, 2014), и остается спорным вопрос о том, действительно ли бета является признаком патологии.

Интересно, что недавняя работа показала, что колебания полосы тремора возникают в модели, осциллирующей в бета-диапазоне, когда силы связи между GPe и STN и корой головного мозга с STN были уменьшены (Müller and Robinson, 2018).Сеть STN и GPe ранее широко изучалась нами (Merrison-Hort et al., 2013) и другими (Gillies et al., 2002; Terman et al., 2002) с гипотезой о том, что это критически важно для болезни Паркинсона. колебания. Мы обнаружили, что как в состоянии тремора, так и в состоянии бета эта связь способна самостоятельно и резко изменить частоту колебательной активности. К тому же это было несмотря на то, что колебания могли сохраняться и в отсутствие этой связи.Следовательно, мы также обнаружили, что связь между STN и GPe обеспечивает один путь к переключению частоты колебаний в сети, не только с тремора на низкое бета, но затем с бета на гамма-колебания.

Применение DBS в сети было основным направлением текущего исследования. Мы применили DBS в обоих состояниях сети, с разной амплитудой, на разных частотах и ​​по очереди к четырем популяциям: таламус, обычно нацеленный на лечение ET (Benabid et al., 1987), STN, типичная мишень для PD ( Wichmann and DeLong, 2011), GPi и GPe, которые также используются в качестве мишеней для PD (Burchiel et al., 1999; Витек и др., 2012). Когда сеть проявляла активность полосы тремора, мы обнаружили, что эффект DBS-подобного входа был эффективным при подавлении низкочастотной, высокоамплитудной патологической активности и замене ее низкоамплитудной высокочастотной активностью. Это согласуется с нашей предыдущей работой (Yousif et al., 2017) и другими отчетами (Hassler et al., 1960), а также с исследованиями, которые показали, что STN DBS увеличивает частоту паллидального возбуждения и регулирует нейронную активность до бимодального распределения частоты возбуждения. (Хашимото и др., 2003).

На частотах ниже, чем обычно используемые в терапевтических целях, DBS, по-видимому, сначала понижал частоту сетевой активности, а затем, с увеличением частоты DBS, подавлял амплитуду и увеличивал ширину импульса нейронной активности, что может согласовываться с эмпирическим наблюдением о том, что низкий -частотный DBS усиливает патологический тремор (Fogelson et al., 2005; Oza et al., 2018). Такая гипотеза требует одновременного использования DBS и записи для полного понимания. Более того, в предыдущей работе было высказано предположение, что DBS может действовать, чтобы заменить нерегулярную аномальную активность более регулярным возбуждением с использованием биофизических моделей (Rubin and Terman, 2004).Точно так же патологические колебания большой амплитуды в нашей модели могут действовать как блокировка нормальной активности сети, что приводит к появлению симптомов болезни. Применение DBS и переключение на низкоамплитудные высокочастотные колебания может позволить сети вернуться к нормальному функционированию, например к передаче информации через таламус. Наконец, мы обнаружили, что применение DBS во время колебаний полосы тремора имело аналогичный эффект независимо от целевой популяции, за исключением GPe, который предполагает, что STN и GPi DBS также могут изменять нервную активность полосы тремора.Недавнее исследование показало, что STN и GPi DBS не показали статистической разницы в подавлении тремора (Wong et al., 2019). Таламус обычно используется как цель DBS для ET, а не тремора PD, и стимуляция GPe не показала полного подавления тремора во всей сети в нашей модели. Наши прогнозы предполагают, что необходима дальнейшая работа для сравнения эффективности каждой мишени в отношении различных симптомов.

Интересно, что недавняя работа показала, что фаза стимуляции может быть особенно важной для применения высокочастотных импульсов DBS (Cagnan et al., 2017), привязанные к тремору пациента. Мы провели ряд симуляций, чтобы исследовать эффект фазы при стимуляции сети, но обнаружили, что стимул, синхронизированный по фазе с колебаниями сети, имел тот же эффект, что и стимул, которого не было. Аналогичный эффект был замечен для колебаний сети в бета-диапазоне. Это может указывать на то, что фазозависимые результаты зависят от физиологии нейронных сетей, которые здесь явно не представлены.

Электрофизиологические записи показали, что DBS ослабляет колебания бета-диапазона (Quinn et al., 2015). Интересно, что мы обнаружили, что DBS во время колебаний в бета-диапазоне оказывает иное влияние на сетевую активность, чем в случае с полосой тремора. Во-первых, амплитуда, необходимая для подавления колебаний бета-диапазона, была выше, чем в случае полосы тремора. Во-вторых, на низких частотах DBS заставлял частоту колебаний уменьшаться, и колебания происходили всплесками. Это также может согласовываться с выводами о том, что низкочастотный DBS усиливает патологическую активность, в частности, поскольку было показано, что патологическая нервная активность при БП содержит более взрывной режим, например, в STN (Bergman et al., 1994; Hassani et al., 1996; Kreiss et al., 1997). Имеются также доказательства как увеличения, так и уменьшения активности всплеска GPi и GPe с DBS, как показано Hahn et al., 2008 через STN DBS у MPTP обезьян. Кроме того, Hashimoto et al. (2003) показали, что как низкая (2 Гц), так и высокочастотная стимуляция приводят к бимодальному распределению частоты возбуждения с высокочастотной активностью (ISI 4 мс или 8 мс, то есть 125 Гц или 250 Гц). И снова таламический DBS и GPi DBS показали аналогичную картину, но DBS для GPe — нет.Недавняя работа показала, что GPi DBS оказывает такое же влияние на бета-колебания, что и STN DBS (Malekmohammadi et al., 2018). Нет данных о влиянии DBS GPe человека на активность бета-диапазона в мозге, и хотя наличие таких колебаний также может быть аспектом здоровой физиологической активности мозга, это демонстрирует способность DBS через STN, GPi. или таламус, чтобы подавить колебания бета-частоты, и предполагает, что GPe DBS может действовать через по другому механизму, как предполагалось ранее (Vitek et al., 2012). Следовательно, наши прогнозы относительно активности бета-диапазона и DBS потребуют тестирования посредством одновременной стимуляции и записи .

В заключение, мы обнаружили, что одна модель базальных ганглиев, таламокортикальная сеть, способна поддерживать несколько типов колебательной активности, которые, как предполагается, представляют как здоровое состояние мозга, так и патологическую нейронную активность. Наша модель, которая абстрагирует детали нейронной сети и фокусируется исключительно на динамике связанных популяций, обеспечивает основу для тестирования пространства параметров и, следовательно, понимания того, какие связи играют основную роль в поддержке и изменении колебательной активности.В частности, мы показываем, что восходящие связи являются центральными для всех типов колебаний, что соединение STN-GPe может переключать полосу частот колебательной активности, как и баланс восходящих и нисходящих входов в таламус. Наконец, мы показываем, как высокочастотный DBS изменяет колебания высокой амплитуды как в треморном, так и в бета-диапазоне на низкоамплитудную высокочастотную активность, независимо от того, таламус или STN. Такая работа может помочь понять роль различных областей мозга и механизм, с помощью которого DBS достигает терапевтического эффекта.Мы предполагаем, что будущая работа будет включать объединение такого подхода с подробными моделями отдельных нейронов целевых регионов DBS.

Заявление о доступности данных

Код, созданный для этого исследования, доступен на веб-сайте ModelDB (номер доступа 261882).

Взносы авторов

Все авторы внесли свой вклад в концепцию и дизайн исследования. NY выполнил моделирование и анализ и написал первый черновик рукописи. Все авторы участвовали в доработке рукописи, прочитали и одобрили представленную версию.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Список литературы

Андерсон Д. Н., Даффли Г., Форверк Дж., Дорваль А. Д. и Бутсон К. Р. (2019). Неправильное понимание анодной стимуляции: преимущественная активация ориентации волокон анодными волнами при глубокой стимуляции мозга. J. Neural Eng. 16: 016026.DOI: 10.1088 / 1741-2552 / aae590

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андерсон Д. Н., Остинг Б., Форверк Дж., Дорваль А. Д. и Бутсон К. Р. (2018). Оптимизированный алгоритм программирования для цилиндрических и направленных электродов глубокой стимуляции мозга. J. Neural Eng. 15: 026005. DOI: 10.1088 / 1741-2552 / aaa14b

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бенабид, А. Л., Поллак, П., Луво, А., Анри, С., и де Ружмон Дж. (1987). Комбинированная (таламотомия и стимуляция) стереотаксическая хирургия vim таламического ядра при двусторонней болезни Паркинсона. Заявл. Neurophysiol. 50, 344–346. DOI: 10.1159 / 000100803

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бергман, Х., Вичманн, Т., Кармон, Б., и ДеЛонг, М. Р. (1994). Субталамическое ядро ​​приматов: II. Активность нейронов в модели паркинсонизма МРТР. J. Neurophysiol. 72, 507–520.DOI: 10.1152 / jn.1994.72.2.507

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Beudel, M., Little, S., Pogosyan, A., Ashkan, K., Foltynie, T., Limousin, P., et al. (2015). Снижение тремора за счет глубокой стимуляции мозга связано с подавлением мощности гамма-излучения при болезни Паркинсона. Нейромодуляция 18, 349–354. DOI: 10.1111 / ner.12297

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бёдель, М., Садницка, А., Эдвардс, М., и де Йонг, Б.М. (2019). Связывание патологических колебаний с измененной временной обработкой при болезни Паркинсона: нейрофизиологические механизмы и последствия для нейромодуляции. Фронт. Neurol. 10: 462. DOI: 10.3389 / fneur.2019.00462

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бочкова М., Ректор И. (2019). Нарушение функций мозга при болезни Паркинсона, отраженное изменениями в нейронных связях в исследованиях ЭЭГ: точка зрения. Clin. Neurophysiol. 130, 239–247. DOI: 10.1016 / j.clinph.2018.11.013

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bretsztajn, L., and Gedroyc, W. (2018). Ультразвук с фокусировкой на головном мозге: что такое «FUS»? Обзор текущих и новых неврологических приложений. руб. J. Radiol. 91: 20170481. DOI: 10.1259 / bjr.20170481

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бульманн, Дж., Хофманн, Л., ТАСС, П.А., и Хауптманн, К. (2011). Моделирование сегментированного электрода для десинхронизации глубокой стимуляции мозга. Фронт. Neuroeng. 4, 1–8. DOI: 10.3389 / fneng.2011.00015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бурчил, К. Дж., Андерсон, В. К., Фавр, Дж., И Хаммерстад, Дж. П. (1999). Сравнение стимуляции паллидного и субталамического ядер глубокого мозга при запущенной болезни Паркинсона: результаты рандомизированного слепого пилотного исследования. Нейрохирургия 45, 1375–1384.DOI: 10.1097 / 00006123-1990-00024

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каньян, Х., Педроса, Д., Литтл, С., Погосян, А., Чиран, Б., Азиз, Т. и др. (2017). Стимуляция в нужное время: специфическая фазовая стимуляция глубокого мозга. Мозг 140, 132–145. DOI: 10.1093 / brain / aww286

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дэвидсон, К. М., Де Паор, А. М., Каньян, Х., и Лоури, М. М. (2016). Анализ колебательной нейронной активности в серийных сетевых моделях болезни Паркинсона при глубокой стимуляции мозга. IEEE Trans. Биомед. Англ. 63, 86–96. DOI: 10.1109 / TBME.2015.2475166

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Deffains, M., and Bergman, H. (2019). Связанные с паркинсонизмом β-осцилляции в сетях базальных ганглиев приматов — недавние достижения и клинические последствия. Parkinsonism Relat. Disord. 59, 2–8. DOI: 10.1016 / j.parkreldis.2018.12.015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Денхэм, М.Дж., И Борисюк Р. М. (2000). Модель производства тета-ритма в перегородочно-гиппокампальной системе и его модуляция восходящими путями ствола мозга. Гиппокамп 10, 698–716. DOI: 10.1002 / 1098-1063 (2000) 10: 6 <698 :: aid-hipo1008> 3.0.co; 2-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Deuschl, G., Bain, P., and Brin, M. (1998). Консенсусное утверждение общества о движении беспорядка по тремору. Специальный научный комитет . Mov.Disord 13, 2–23. DOI: 10.1002 / mds.870131303

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Deuschl, G., Schade-Brittinger, C., Krack, P., Volkmann, J., Schäfer, H., Bötzel, K., et al. (2006). Рандомизированное испытание глубокой стимуляции мозга при болезни Паркинсона. N. Engl. J. Med. 355, 896–908. DOI: 10.1056 / NEJMoa060281

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фишер П., Погосян А., Герц Д. М., Чиран Б., Грин А.Л., Фитцджеральд Дж. И др. (2017). Гамма-активность субталамического ядра увеличивается не только при движении, но и при торможении движения. Элиф 6: e23947. DOI: 10.7554 / elife.23947

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фогельсон Н., Кюн А. А., Зильберштейн П., Лимузен П. Д., Хариз М., Троттенберг Т. и др. (2005). Частотно-зависимые эффекты стимуляции субталамического ядра при болезни Паркинсона. Neurosci. Lett. 382, ​​5–9. DOI: 10.1016 / j.neulet.2005.02.050

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гиллис А., Уиллшоу Д. и Ли З. (2002). Субталамино-паллидные взаимодействия имеют решающее значение для определения нормального и ненормального функционирования базальных ганглиев. Proc. Биол. Sci. 269, 545–551. DOI: 10.1098 / rspb.2001.1817

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хан, П. Дж., Руссо, Г. С., Хашимото, Т., Миочинович, С., Xu, W., McIntyre, C.C., et al. (2008). Паллидная всплеск активности во время терапевтической стимуляции глубокого мозга. Exp. Neurol. 211, 243–251. DOI: 10.1016 / j.expneurol.2008.01.032

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хальперн, К. Х., Сантини, В., Липсман, Н., Лозано, А. М., Шварц, М. Л., Шах, Б. Б. и др. (2019). Трехлетнее наблюдение за проспективным исследованием фокусированной ультразвуковой таламотомии при эссенциальном треморе. Неврология 93, e2284 – e2293.DOI: 10.1212 / WNL.0000000000008561

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хаммонд К., Бергман Х. и Браун П. (2007). Патологическая синхронизация при болезни Паркинсона: сети, модели и методы лечения. Trends Neurosci. 30, 357–364. DOI: 10.1016 / j.tins.2007.05.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хашимото, Т., Старейшина, К. М., Окун, М. С., Патрик, С. К., и Витек, Дж. Л. (2003). Стимуляция субталамического ядра изменяет режим возбуждения паллидных нейронов. J. Neurosci. 23, 1916–1923. DOI: 10.1523 / jneurosci.23-05-01916.2003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hassani, O.-K., Mouroux, M., and Féger, J. (1996). Повышенная активность субталамических нейронов после нигрального дофаминергического поражения независимо от растормаживания через бледный шар. Неврология 72, 105–115. DOI: 10.1016 / 0306-4522 (95) 00535-8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хасслер Р., Рихерт, Т., Мандингер, Ф., Умбах, В., и Ганглбергер, Дж. А. (1960). Физиологические наблюдения при стереотаксических операциях при экстрапирамидных двигательных нарушениях. Мозг 83, 337–350. DOI: 10.1093 / мозг / 83.2.337

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хауэлл, Б., Чой, К. С., Гуналан, К., Раджендра, Дж., Майберг, Х. С., и Макинтайр, К. С. (2019). Количественная оценка проводящих путей аксонов, непосредственно стимулированных терапевтической субкаллозальной поясной извилиной, глубокой стимуляцией головного мозга. Хум. Brain Mapp. 40, 889–903. DOI: 10.1002 / hbm.24419

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дженкинсон, Н., Браун, П. (2011). Новое понимание взаимосвязи между дофамином, бета-колебаниями и двигательной функцией. Trends Neurosci. 34, 611–618. DOI: 10.1016 / j.tins.2011.09.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крейсс Д. С., Мастропьетро К. В., Равджи С. С. и Уолтерс Дж.Р. (1997). Ответ нейронов субталамического ядра на стимуляцию дофаминовых рецепторов в модели болезни Паркинсона на грызунах. J. Neurosci 17, 6807–6819. DOI: 10.1523 / jneurosci.17-17-06807.1997

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крингельбах, М. Л., Дженкинсон, Н., Грин, А. Л., Оуэн, С. Л. Ф., Хансен, П. К., Корнелиссен, П. Л. и др. (2007). Глубокая стимуляция мозга при хронической боли исследуется с помощью магнитоэнцефалографии. Нейроотчет 18, 223–228.DOI: 10.1097 / WNR.0b013e328010dc3d

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кюн, А.А., Купш, А., Шнайдер, Г.Х., и Браун, П. (2006). Снижение субталамической колебательной активности 8–35 Гц коррелирует с клиническим улучшением при болезни Паркинсона. Eur. J. Neurosci. 23, 1956–1960. DOI: 10.1111 / j.1460-9568.2006.04717.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Купш, А., Бенеке, Р., Мюллер, Дж.J.-U., Trottenberg, T., Schneider, G.-H., Poewe, W., et al. (2006). Паллидная стимуляция глубокого мозга при первичной генерализованной или сегментарной дистонии. Mov. Disord. 355, 1978–1990. doi: 10.1002 / mds.27970 [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лис Р., Харди Дж. И Ревес Т. (2009). Болезнь Паркинсона. Ланцет 374, 2055–2066. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (09) 60492-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лофреди, Р., Tan, H., Neumann, W.-J., Yeh, C.-H., Schneider, G.-H., Kühn, A.A., et al. (2019). Бета-всплески во время непрерывных движений сопровождают снижение скорости у пациентов с болезнью Паркинсона. Neurobiol. Дис. 127, 462–471. DOI: 10.1016 / j.nbd.2019.03.013

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Луис, Э. Д., Оттман, Р. и Хаузер, В. А. (1998). Насколько распространено наиболее распространенное двигательное расстройство у взрослых? Оценки распространенности эссенциального тремора во всем мире. Mov. Disord. 13, 5–10. DOI: 10.1002 / mds.870130105

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Малекмохаммади, М., Ауёнг, Н., Рикс-Одди, Дж., Борделон, Ю., и Пуратян, Н. (2018). Паллидная глубокая стимуляция головного мозга модулирует чрезмерную корковую связь с высокой амплитудой β-фазы при болезни Паркинсона. Мозговая стимуляция. 11, 607–617. DOI: 10.1016 / j.brs.2018.01.028

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Майберг, Х.С., Лозано, А. М., Вун, В., Макнили, Х. Э., Семинович, Д., Хамани, К. и др. (2005). Глубокая стимуляция мозга при устойчивой к лечению депрессии. Нейрон 45, 651–660. DOI: 10.1016 / j.neuron.2005.02.014

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Меррисон-Хорт Р., Юсиф Н., Ньяп Ф., Хофманн У. Г., Бурилко О. и Борисюк Р. (2013). Модель интерактивного канала базальных ганглиев: бифуркационный анализ в здоровых и паркинсонических условиях. J. Math. Neurosci. 3:14. DOI: 10.1186 / 2190-8567-3-14

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Моро, Э., Эсселинк, Р. Дж. А., Се, Дж., Хоммель, М., Бенабид, А. Л., и Поллак, П. (2002). Влияние на болезнь Паркинсона настроек электрических параметров при стимуляции STN. Неврология 59, 706–713. DOI: 10.1212 / wnl.59.5.706

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мюллер, Э. Дж., И Робинсон, П.А. (2018). Подавление паркинсонических бета-колебаний путем глубокой стимуляции мозга: определение эффективных протоколов. Фронт. Comput. Neurosci. 12:98. DOI: 10.3389 / fncom.2018.00098

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оза, К. С., Брокер, Д. Т., Беренд, К. Э. и Гриль, В. М. (2018). Узорчатая низкочастотная стимуляция глубокого мозга вызывает двигательный дефицит и модулирует нейронную активность корковых и базальных ганглиев у здоровых крыс. J. Neurophysiol. 120, 2410–2422. DOI: 10.1152 / jn.00929.2017

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Pedrosa, D. J., Reck, C., Florin, E., Pauls, K. A. M., Maarouf, M., Wojtecki, L., et al. (2012). Эссенциальный тремор и тремор при болезни Паркинсона связаны с отдельными «кластерами тремора» в вентральном таламусе. Exp. Neurol. 237, 435–443. DOI: 10.1016 / j.expneurol.2012.07.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Куинн, Э.Дж., Блуменфельд, З., Велисар, А., Куп, М. М., Шрив, Л. А., Трагер, М. Х. и др. (2015). Бета-колебания у свободно движущихся людей с болезнью Паркинсона ослабляются при глубокой стимуляции мозга. Mov. Disord. 30, 1750–1758. DOI: 10.1002 / mds.26376

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Раэтджен, Дж., Говиндан, Р. Б., Коппер, Ф., Мутураман, М., и Дойшл, Г. (2007). Вовлечение коры в генерацию эссенциального тремора. J. Neurophysiol. 97, 3219–3228. DOI: 10.1152 / jn.00477.2006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Reck, C., Florin, E., Wojtecki, L., Krause, H., Groiss, S., Voges, J., et al. (2009). Характеристика связанных с тремором потенциалов локального поля в субталамическом ядре при болезни Паркинсона. Eur. J. Neurosci. 29, 599–612. DOI: 10.1111 / j.1460-9568.2008.06597.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Риццоне, М., Lanotte, M., Bergamasco, B., Tavella, A., Torre, E., Faccani, G., et al. (2001). Стимуляция глубокого мозга субталамического ядра при болезни Паркинсона: эффекты изменения параметров стимуляции. J. Neurol. Нейрохирургия. Психиатрия 71, 215–219. DOI: 10.1136 / jnnp.71.2.215

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рубин Дж. Э., Терман Д. (2004). Высокочастотная стимуляция субталамического ядра устраняет патологическую таламическую ритмику в компьютерной модели. J. Ccomput. Neurosci. 16, 211–235. DOI: 10.1023 / B: jcns.0000025686.47117.67

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Татибана Ю., Ивамуро Х., Кита Х., Такада М. и Намбу А. (2011). Субталамо-паллидные взаимодействия, лежащие в основе паркинсонических нейрональных колебаний в базальных ганглиях приматов. Eur. J. Neurosci. 34, 1470–1484. DOI: 10.1111 / j.1460-9568.2011.07865.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

ТАСС, П., Смирнов Д., Караваев А., Барниколь Ю., Барниколь Т., Адамчик И. и др. (2010). Причинная связь между подкорковыми локальными колебаниями потенциала поля и паркинсоническим тремором покоя. J. Neural Eng. 7: 016009. DOI: 10.1088 / 1741-2560 / 7/1/016009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Терман Д., Рубин Дж. Э., Ю А. С. и Уилсон К. Дж. (2002). Паттерны активности в модели для субталамопаллидной сети базальных ганглиев. J. Neurosci. 22, 2963–2976. DOI: 10.1523 / jneurosci.22-07-02963.2002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Витек, Дж. Л., Чжан, Дж., Хашимото, Т., Руссо, Г., и Бейкер, К. Б. (2012). Внешняя паллидная стимуляция улучшает симптомы паркинсонизма и модулирует активность нейронов в таламической сети базальных ганглиев. Exp. Neurol. 233, 581–586. DOI: 10.1016 / j.expneurol.2011.09.031

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, Ю., Тревельян, А. Дж., Валентин, А., Аларкон, Г., Тейлор, П. Н., Кайзер, М. (2017). Механизмы, лежащие в основе различных паттернов начала фокальных припадков. PLoS Comput. Биол. 13: e1005475. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1005475

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wong, J. K., Cauraugh, J. H., David Ho, K. W., Broderick, M., Ramirez-Zamora, A., Almeida, L., et al. (2019). STN против GPi-стимуляции глубокого мозга для подавления тремора при болезни Паркинсона: систематический обзор и метаанализ. Parkinsonism Relat. Disord. 58, 56–62. DOI: 10.1016 / j.parkreldis.2018.08.017

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Юсиф Н., Мейс М., Павезе Н., Борисюк Р., Нанди Д. и Бейн П. (2017). Сетевая модель потенциальной активности локального поля при эссенциальном треморе и воздействии глубокой стимуляции мозга. PLoS Comput. Биол. 13: e1005326. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1005326

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Юсиф Н., Борисюк, Р., Павезе, Н., Нанди, Д., и Бэйн, П. (2012). Пространственно-временная визуализация эффектов глубокой стимуляции мозга в субталамическом ядре. Eur. J. Neurosci. 36, 2252–2259. DOI: 10.1111 / j.1460-9568.2012.08086.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Анна Борисюк — возраст, день рождения и семья

Родилась 2 марта 2002 г. (19 лет).

ее родители

Мать

Ольга Сумская

Отец

Виталий Борисюк

Ее мать — Ольга Сумская, а отец — Виталий Борисюк.Ее мать — актер. Когда родилась Анна, ей было 35 лет. а Виталию Борисюку было 38 лет, когда родилась Анна. Ее отец — актер.

Какой знак зодиака у Анны?

Знак зодиака Анны Борисюк составляет рыбы .

Сестра

У Анны Борисюк 1 брат / сестра. Антонина (На 11 лет старше)

студентов — ACCN 2010 — ACCN

Бахадор Фарджадиан Беджестан (Иран)
Электротехника и вычислительная техника
Тегеранский университет, Иран
ece.ut.ac.ir/index.html

Название проекта: Болезнь Паркинсона — Моделирование таламокортикальной системы базальных ганглиев
(сеть математического анализа )

Репетитор: Пабло

974

Хелен Саад (Ливан)
Кафедра биоинженерии
Калифорнийский университет в Сан-Диего, США
www.be.ucsd.edu

Название проекта: Влияние стимулов на структуру и функцию нейронных сетей
(сеть математического анализа )

Репетитор: Шауль

00 907

Джеймс Беннетт (United Kindom) Кафедра физиологии, анатомии и генетики Оксфордский университет, Великобритания www.ox.ac.uk Название проекта: Механизмы пластичности в сетях возбудимых, разрывных ячеек (сетевая модель на основе компартментальной модели) Наставник: Фарзад
Ist 9000van 900van (Румыния) Департамент биомедицинских наук Университет Антверпена, Бельгия www.tnb.ua.ac.be Название проекта: Моделирование внеклеточных стимулов и сетевого поведения (абстрактная модель нейронной сети) Тьютор: Пабло
Анна Борисюк (Украина) Кафедра общей физиологии нервной системы Институт физиологии Богомольца, Киев, Украина www.biph.kiev.ua/departments/gphns Название проекта: Влияние DSI и асинхронных токов на динамику малой сети гиппокампа (сетевая модель на основе компартментальной модели) Учитель: Томас		Марк Сембровски (Канада) Технические науки и прикладная математика Северо-Западный университет, Эванстон, США www.northwestern.edu Название проекта: Дендритная интеграция в интернейрон сетчатки (многокамерная модель одиночной клетки) Репетитор: Майкл
Florence Cotel (Франция) Институт неврологии и фармакологии Копенгагенский университет, Дания инф.ku.dk Название проекта: Моделирование выхода мотонейронов при центральной усталости (многокамерная модель одиночной клетки) Руководитель: Томас
Ran ) Междисциплинарный центр нейронных вычислений Еврейский университет в Иерусалиме, Израиль www.huji.ac.il/huji/eng/index_e.htm Название проекта: Кривые настройки в базальных ганглиях (сеть математического анализа) Репетитор: Пабло
Шдема Эпштейн (Израиль) Междисциплинарный центр нейронных вычислений Еврейский университет в Иерусалиме, Израиль www.huji.ac.il/huji/eng/index_e.htm Название проекта: Модель, объясняющая большую изменчивость количества шипов в слуховых клетках коры Наставник: Фарзад
Ана Рита Фонсека (Португалия) Champalimaud Neurocience Program Instituto Gulbenkian de Cirasncia, Португалия.igc.gulbenkian.pt/doku.php Название проекта: Конкуренция между нейронными сетями в процессе принятия решений (системная модель) Наставник: Сукбин
Gao (Китай) Мозги в кремнии Стэнфордский университет, США www.stanford.edu/group/brainsilicon Название проекта: Вычисления с цепными взаимодействиями Synfire (сеть математического анализа) Учитель: Фарзад
Гуадалупе Клара Гарсия (Аргентина) Институт междисциплинарной физики и сложных систем Universidad de las Islas Baleares, Пальма-де-Майорка, Испания www.ifisc.uib.es Название проекта: Синхронизирующие свойства модели Ходжкина и Хаксли Учитель: Шауль
Университет Хосе Гусмана (Испания) Фрайбург, Германия jonas2.physiol.uni-freiburg.de/index.htm Название проекта: Меняются ли правила зависимой от времени пластичности спайков в зависимости от расположения синапсов? (многокамерная модель с одной ячейкой) Тьютор: Майкл
Daniel Jercog (Аргентина) Лаборатория теоретической нейробиологии Insititut d’Investigacions ), Барселона, Испания соч.fcrb.es Название проекта: Анализ синхронизации надземного и инфрагранулярного слоев во время северных областей в коре головного мозга (сеть математического анализа) Наставник: Сукбин
943Me 943 Meh000 4 Иран) DEC, Группа нейронной теории École Normale Supérieure, Париж, Франция www.gnt.ens.fr Название проекта: Моделирование зависимости как патологии теории двойного процесса принятия решений (системная модель) Репетитор: Майкл
Джессика Леманн (Германия) Lehrstuhl A für Mathematik RWTH Aachen, Germany www.matha.rwth-aachen.de Название проекта: Моделирование ITD-обработки в среднем мозге (абстрактная модель нейронной сети) Учитель: Пабло
943000 Dan 9000 Китай) Кафедра нейробиологии Университет Билефельда, Германия www.uni-bielefeld.de/biologie/Neurobiology Название проекта: Количественная модель популяционного кодирования в нейронах, чувствительных к движению (сетевая модель на основе компартментальной модели) Репетитор: Шауль
Хендрик Луук (Эстония) Больница Биспебьерг Копенгагенский университет, Дания www.bispebjerghospital.dk/menu/Afdelinger/Tvaergaaende+afdelinger/Klinisk+Biokemisk+Afdeling/ Название проекта: Компьютерная модель торможения поведения (системная модель) Наставник: Томас	0	05 Доминика Лизва (Германия) Департамент нелинейной динамики MPI для динамики и самоорганизации, Геттинген, Германия www.nld.ds.mpg.de Название проекта: Внедрение таламо-кортикальных петель обратной связи из визуальных от системы к слуховым путям Наставник: Фарзад
Xiangying Meng (Китай) Департамент динамики и контроля Пекинский университет аэронавтики и астронавтики www.buaa.edu.cn Название проекта: Простая сеть в слуховой системе для кодирования развертки звуковой частоты (абстрактная модель нейронной сети) Репетитор: Фарзад
9000ir 9000ren (Германия) Теоретическая нейробиология / нейроинформатика, Институт биологии FU Berlin, Германия www.biologie.fu-berlin.de/neuroinformatik/index.html Название проекта: Расширение TagTriC-модели (многокомпонентный модель одиночной ячейки) Репетитор: Майкл
Лилиана Патрисия Паредес Кальдерон (Колумбия) Вычислительная неврология и биомедицинская инженерия, Австрия Венский технологический университет, Австрияtuwien.ac.at/index.php Название проекта: Модель биполярного клеточного отсека сетчатки с синаптическими соединениями (мульти-компартментная модель одиночной клетки) Наставник: Шауль		0499 9 9000 Frederike Hermi Petzschner (Германия) Центр неврологических исследований, клиника Гроссхадерн Университет Людвига Максимилиана Мюнхен, Германия www.bccn-munich.de Название проекта: Нейронная модель интеграции путей (абстрактная модель нейронной сети) Репетитор: Пабло
Роман Росси Пул (Аргентина) Группа статистической и междисциплинарной физики Instituto Balseiro, Рио-Негро, Аргентина fisica.cab.cnea.gov.ar/estadistica Название проекта: STDP в нелинейных интегрируемых и огненных нейронах со стохастическим порогом (однокамерная модель с одной ячейкой) Наставник: Сукбин
Ян-Хендрик Шлеймер (Германия) Институт теоретической биологии / BCCN Berlin Humboldt University Berlin, Germany itb.biologie.hu-berlin.de/Members/schleimer/index_html Название проекта: Анализ чувствительности кривой фазового отклика к изменению биофизического параметра (математический анализ одиночной клетки) Учитель: Шауль
Андрей Степанюк (Украина) Кафедра общей физиологии нервной системы Институт физиологии им. А.А. Богомольца, Киев, Украина www.biph.kiev.ua/departments/gphns Название проекта: Модель прогнозирующего кодирования в гиппокампе на основе краткосрочной синаптической пластичности (абстрактная модель нейронной сети) Репетитор: Майкл		22 906 Саша ван Альбада (Нидерланды) Институт нейронаук и медицины Исследовательский центр Юлих, Германия www.fz-juelich.de/inm/inm-7/index.php Название проекта: Автоматическая оптимизация Параметры модели нейронной сети (сеть математического анализа) Руководитель: Томас
Миккель Вестергаард (Дания) Институт Нильса Бора Университет , Дания, Дания.nbi.ku.dk Название проекта: Нейронная синхронность и ее связь с патологическим состоянием спинномозговой сети (сеть математического анализа) Наставник: Сукбин
9430005 (Франция) Когнитивные науки École Normale Supérieure, Париж, Франция www.ens.fr Название проекта: Возможности кодирования рекуррентной нейронной сети Репетитор: Сукбин		22 Клэр Уитхэм (Великобритания) Институт неврологии Ньюкаслский университет, Великобритания www.ncl.ac.uk/ion Название проекта: Взаимодействия в ядре клиновидных приматов (сетевая модель на основе компартментальной модели) Репетитор: Томас
907 Гостевой слушатель
Эндрю Браун (Великобритания) Группа проектирования электронных систем Саутгемптонский университет, Великобритания www.ecs.soton.ac.uk/people/adb

Конспект лекций по математике (ENG)

1. Краевые задачи и марковские процессы — Кадзуаки Тайра

2. Плоские карты, случайные блуждания и упаковка кругов — Асаф Нахмиас

3. Математический анализ уравнений Навье-Стокса — Маттиас Хибер, Джеймс К.Робинсон, Ёсихиро Сибата

4. Геометрические аспекты функционального анализа — Том 1 — Боаз Клартаг, Эмануэль Мильман

5. Локально выпуклые квази * -алгебры и их представления — Мария Фрагулопулу, Камилло Трапани

6. Геометрия Аракелова над адельными кривыми — Хуай Чен, Ацуши Мориваки

7.Примеры из практики прикладной байесовской науки о данных — Керри Л. Менгерсен, Пьер Пудло, Кристиан П. Роберт .. 8. Математика механобиологии — Антонио Дезимоне, Бенуа Пертам…. 9. Топология и K-теория — Роберт Пеннер

10. Геометрический анализ — Айлана Фрейзер, Андре Невес, Питер М. Топпинг

11.Комплексные полупростые квантовые группы и теория представлений — Кристиан Фойгт, Роберт Юнкен

12. Геометрия и анализ метрических пространств с помощью взвешенных разбиений — Дзюн Кигами

13. Геометрические аспекты функционального анализа — Том 2 — Боаз Клартаг, Эмануэль Мильман

14. Тройки Гельфанда и их алгебры Гекке — Туллио Чекерини-Зильберштейн, Фабио Скаработти….

15. Теория потенциальных возможностей ковров Серпинского — Димитриос Нталампекос

16. Теория гомотопий с грубыми борнологическими пространствами — Ульрих Бунке, Александр Энгель

17. Десингуляризация: инварианты и стратегия — Винсент Коссарт, Уве Яннсен, Шуджи Сайто

18.Линейные дифференциальные уравнения в комплексной области — Ёсисигэ Хараока

19. Прогресс в математической гидродинамике — Тристан Бакмастер, Сунчица Чанич, Петер Константин ….

20. Замещение и динамика тайлинга: введение в самонаводящиеся структуры — Сигеки Акияма, Пьер Арну

21. Проконечные полугруппы и символическая динамика — Хорхе Алмейда, Альфредо Коста….. 22. Лекции по алгебраической комбинаторике — Адриано М. Гарсиа, Ömer Eğeciolu

23. Сущность чисел — Фредерик Патрас

24. Теория инволютивных категорий — Дональд Яу

25. Введение в липшицеву геометрию особенностей — Вальтер Нейман, Энн Пишон

26.Mean Field Games — Ив Ахду, Пьер Кардаляге, ….

Ольга Сумская представила коллекцию одежды: «Амулеты на удачу, удачный брак»

Собрание Ольги Сумской, пресс-служба актрисы

сегодня, 11:23

Народный художник Украины Ольга Сумская представила свою первую коллекцию одежды RIDNA. Она приурочила мероприятие в Киеве к 120-летию всемирно известной украинской художницы Катерины Билокур.

Коллекция состоит из длинных платьев из шелка с авторскими цветочными принтами, созданными по мотивам картин Билокура. И первая выставка прошла в Национальном музее декоративно-прикладного народного искусства Украины.

Собрание Ольги Сумской, пресс-служба актрисы

В показе приняли участие Анна Ризатдинова, Людмила Барбир, Лили Ребрик, Неля Шовкопляс, Олеся Жураковская, Тоня Матвиенко, Нина Матвиенко, Надежда Егорданова. Наталья Холоденко, Марина Кинах, Роза аль-Намри, Влада Литовченко, марыся Горобец, Елена Бернацкая, Иванна Слабоспицкая, масанга Габриэла и Анна Борисюк.

Собрание Ольги Сумы, пресс-служба актрисы

«Возможно, это вас удивит, но я с детства мечтала стать модельером, — рассказывает Ольга. Моя школьная тетрадь была покрыта одеждой, а мама бережно хранила все мои наброски. Любила прорисовывать мельчайшие детали, хотела создавать исторические костюмы для театра и кино. Шила с 14 лет и училась кроить по модным журналам. Снимаясь в кино, всегда вмешивался в процесс создания костюма.Разобрался, какой цвет и фасон мне больше подходит. В театре — готовые детали, сшитые шапки, кошельки, очень удивили коллеги ».

Коллекция Ольги Сумы, в пресс-службе актрисы

Сумы признали, что название коллекции RIDNA пришло сразу. Она отметила, что других вариантов даже не было.

916ID для всех возрастов, если коллекция предназначена для женщин — RR для всех возрастов — RR

916 Вы упомянули наши украинские традиции, одежда передавалась из поколения в поколение.Рубашку маме или бабушке так приятно носить, ведь в этих вещах колоссальная энергия от сглаза. Помню, бабушка шила разные буквы и знаки на рубашках, кусочки трав в маленьких мешочках. Она сказала, что это якобы от сглаза. Поэтому основная идея коллекции — это подвески, которые будут вышиты на обратной стороне платьев. Хороший, удачный брак, счастье и благополучная женская судьба… ».

Собрание Ольги Сумской, сообщает пресс-служба актрисы

Напомним, Ольга Сумская очаровала неумирающей красотой, завистью и 20-летием.

Как сообщал Знай.ua, Ольга Сумская не удержалась из-за прошлых обещаний Гройсмана.

Также известно как

. ua писала, что Ольга Сумская стала голосом Анджелины Джоли в Украине.

Об авторе

Теилор Стоун

Тейлор Стоун была репортером в отделе новостей с 2013 года. До этого она писала о юном подростковом возрасте и динамике семьи для Styles и была корреспондентом по правовым вопросам в бюро Metro . До прихода в The Bobr Times Тейлор Стоун работала штатным писателем в Village Voice и внештатным сотрудником Newsday, The Wall Street Journal, GQ и Mirabella.Для связи пишите на мой [email protected] 1-800-268-7116

Ольга Сумская с дочерьми играла за Glanz и трогала сеть

Ольга Сумская с дочерьми Тоней и Аней (Фото: instagram.com/olgasumska) ►19659003-03 Ольга Сумская рассказала истории о своей актерской династии, которую продолжили дочери со своими взрослыми

Daughters недавно приняли участие в яркой фотосессии для знаменитого Shine. 52-летняя известная украинская актриса Ольга, 29-летняя Антонина Паперная и 17-летняя Анна Борисюк примерили стильные разноцветные наряды для номера Viva Edition, а звездная мама рассказала интересные истории о своей «династии» .Новые фото с фотосессии Тоня опубликовала в своем Instagram.

Отметим, что не будет преувеличением назвать эту династию Паперной ̵

1; дочь от первого брака Ольги Сумской с актером Евгением Паперным — пошла по стопам семьи и выбрала карьеру актрисы. Верно, девушка уехала жить и работать в столицу Российской Федерации.

Аня, дочь от второго брака Ольги с актером Виталием Борисюком, в этом году окончила школу и тоже мечтает стать актрисой.

«Аня категорически не хотела, чтобы я занимался с ней до того, как я войду (кстати) Тоня.) Сказала, что попробует .. Во вступительной лекции прочтите монолог Наталки Полтавки, ее тети Натальи Сумской в ​​фильме. А стихотворная композиция «Энеиды» Котляревского принадлежит ее бабушке, нашему берегу из Исполкома династии, Анне Сумской! — рассказала Ольга журналистам.

Ольга Сумская с дочерьми Тоней и Аней (фото: instagram.com / tonya_papernaya) ►19459010 † ►19659005 † Напомним, что Ольга Сумская родилась в актерской семье академического театра имени И. Франко во Львове. Ее старшая сестра Наталья — актер и телеведущая. Отец Вячеслав Игнатьевич Сумский был народным артистом Украины (умер в 2007 году), мать Анна Ивановна Сумская была заслуженным артистом.

«Есть дети под контролем, но не в случае с Тоней, этот человек сам принимает решение, и ничто и никто не может ее убедить Ну, то есть так и должно быть», — сказала Ольга Сумская о своей старшей дочери,

Ольга Сумская с дочерью Тоней (фото: instagram.com / tonya_papernaya) ►19459010 † ►19659005: 51 Пользователи сети восхищаются семейными снимками Сумской с дочерьми, называют ее царицей и даже богиней, а общая рамка — самая трогательная из всей серии фотографий.

• Красивая девушка;
• Как ты можешь быть таким!
• Отлично!
• Супер! Какая ты красивая А Ольга только королева!
• Самый трогательный кадр этой фотосессии!
• Вот оно — удачи!
• Красотки и богиня Оля…

Экран с комментариями

Как сообщалось ранее, Ольга Сумская недавно поделилась эмоциональными фотографиями с дня рождения своего 56-летнего мужа Виталия Борисюка.

Мы также писали, что Ольга Сумская восхитилась фото в сети с выпускницей в прозрачном платье.

.