Гордлеева Сусанна Юрьевна
старший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта
доктор физико-математических наук
Руководство:
Грант РФФИ 20-32-70081 стабильность «Эффекты астроцитарной регуляции колебательно-волновых процессов в нейронных сетях» 2020–2021
Грант Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых-кандидатов наук. МК-1940.2019.4 Исследование роли астроглии и нейрон-глиального взаимодействия в нейродегенеративных заболеваниях и процессе старения методами математического моделирования, 2019–2020
Грант РНФ «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» СОГЛАШЕНИЕ № 19-79-00254 Изучение динамики нейрофизиологических показателей при работе в контуре интерфейс мозгкомпьютер моторно-воображаемого типа с тактильной обратной связью для целей реабилитационной медицины, 2019–2021
Грант РФФИ фундаментальных научных исследований, выполняемых молодыми учеными–докторами или кандидатами наук, в научных организациях РФ. Колебательно-волновые процессы, передача и обработка сигналов в нейрон-астроцитарных сетях № 16-32-60145, 2016–2018
Грант Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых-кандидатов наук. МК-2909.2017.4 Исследование механизмов межклеточной сигнализации в нейрон-глиальных системах мозга для создания программных средств и моделей тестирования фармакологических воздействий, 2017–2018
Грант Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере «Роботизированный комплекс реабилитации пациентов с нарушением опорно-двигательного аппарата с системой управления на основе технологии Интерфейса мозг-компьютер замкнутого типа» № ГРНТИС5/25973, 2017–2018
В качестве исполнителя:
«Влияние нейро-глиального взаимодействия на информационную динамику и генерацию интегрированной информации в нейронных системах», РНФ № 16-12-00077, 2016-2018
«Разработка теоретических и практических основ контуров интерфейсов мозг-компьютер замкнутого типа на основе обратной сенсорной и транскраниальной магнитной стимуляции для целей реабилитационной медицины» РНФ №15-19-20053, 2015–2017
«Цифровая персонализированная медицина здорового старения (ЦПМ-старения): сетевой анализ Больших мультиомных данных для поиска новых диагностических, предсказательных и терапевтических целей» Мегагрант Договор от 21 мая 2018 г. № 074-02-2018-330 (1) Ведущий ученый: Франчески Клаудио 2018–2020
«Система регистрации и декодирования биоэлектрической активности мозга и мышц человека (СРД-1)», ФЦП №14.581.21.0011, 2014–2016
«Теория информационных процессов в мозге: нейросетевые математические модели сигнализации, обработки информации, интеллектуальных и когнитивных функций», РНФ, № 14-11-00693, 2014–2016
«Разработка комплекса научно-технических решений для нейроинтеграции экзоскелетонных роботизированных устройств», ФЦП, №14.578.21.0094, 2014–2016
- Evgeniya V. Pankratova, Maria S. Sinitsina, Susanna Gordleeva, Victor B. Kazantsev. Bistability and chaos emergence in spontaneous dynamics of astrocytic calcium concentration // Mathematics. 2022. doi.org/10.3390/math10081337
- Sergey Makovkin, Evgeny Kozinov, Mikhail Ivanchenko, Susanna Gordleeva. Controlling synchronization of gamma oscillations by astrocytic modulation in a model hippocampal neural network // Sci Rep 12, 6970 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-10649-3
- Y. Tsybina, I. Kastalskiy, M. Krivonosov, A. Zaikin, V. Kazantsev, A. N Gorban, S. Gordleeva. Astrocytes mediate analogous memory in a multi-layer neuron–astrocyte network // Neural Computing and Applications. 2022. doi: 10.1007/s00521-022-06936-9
- S.Y. Gordleeva, Y.A. Tsybina, M.I. Krivonosov, A.A. Zaikin, M.V. Ivanchenko, V.B. Kazantsev, A.N. Gorban. Modelling working memory in spiking neuron network accompanied by astrocytes // Frontiers in Cellular Neuroscience. 2021. doi: 10.3389/fncel.2021.631485.
- N. Grigorev, A. Savosenkov, M. Lukoyanov, A. Udoratina, N. Shusharina, A. Hramov, V. Kazantsev, S. Gordleeva. A BCI-Based Vibrotactile Neurofeedback Training Improves Motor Cortical Excitability During Motor Imagery // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2021. 29, 1583-1592, doi: 10.1109/TNSRE.2021.3102304.
Математическое моделирование в нейронауке, нейронные сети, создание новых математических методов в нейронауке, включая методы машинного обучения и вейвлет-анализа, когнитивные исследования, разработка интерфейсов мозг-компьютер для реабилитации и мониторинга состояний человека, теория сложных сетей и синхронизации, ее применения к исследованиям мозга человека.
Желание работать и узнавать новое о динамике сложных систем, в первую очередь, в живых системах в общем и в мозге в частности. Применять различные сложные математические подходы и методы, включая методы искусственного интеллекта и теорию графов, к исследованиям мозга человека, создания интерфейсов мозг-компьютер.
Трудолюбие, усидчивость, понимание необходимости кропотливой работы. Знание основы математики, программирования, физики и/или биологии, а также желания эти основы углублять и расширять, чтобы иметь возможность использовать более мощные научные инструменты для исследования.
