Понедельник, 4 марта, 2024
ДомойБиологияДекодирование нейронов: универсальный рабочий процесс, обеспечивающий работу мозга

Декодирование нейронов: универсальный рабочий процесс, обеспечивающий работу мозга

- Advertisement -

Раскрытие секретов функций нейронов: универсальный рабочий процесс. Blue Brain представил универсальный рабочий процесс с использованием эволюционных алгоритмов для создания точных моделей нейронов. Этот подход упрощает создание моделей, создает канонические модели, представляющие целые типы нейронов, и открывает путь для будущих усовершенствований. Фото: © Blue Brain Project / EPFL

Проект Blue Brain представляет универсальный рабочий процесс для создания и проверки моделей нейронов с использованием инструментов с открытым исходным кодом.

Биофизически детализированные нейронные модели открывают уникальное окно в работу отдельных нейронов. Они позволяют исследователям систематически и обратимо манипулировать свойствами нейронов, что зачастую невозможно в реальных экспериментах.

Эти в кремнеземе модели сыграли ключевую роль в продвижении нашего понимания того, как морфология нейронов влияет на возбудимость и как определенные ионные токи способствуют функционированию клеток. Кроме того, они сыграли важную роль в создании нейронных цепей для моделирования и изучения активности мозга, предлагая взглянуть на сложный танец нейронов, который лежит в основе наших мыслей и действий.

Проблемы при создании модели

Создание точных электрических моделей, точно воспроизводящих экспериментальные наблюдения, — непростая задача. Он включает количественную оценку сходства между реакциями модели и фактическим электрофизиологическим поведением, что может быть затруднительно, когда такие параметры, как проводимость ионных каналов и свойства пассивной мембраны, не поддаются непосредственному измерению. Достижение высокого показателя сходства часто требует обширного исследования пространства параметров — задача, которая может быть трудной и трудоемкой.

Эволюционные алгоритмы приходят на помощь

Чтобы решить эти проблемы, исследователи обратились за помощью к эволюционным алгоритмам (ЭА). Эксперты являются эффективными инструментами глобальной оптимизации параметров в многомерных пространствах. В частности, в этом контексте многообещающим оказался эволюционный алгоритм на основе индикаторов (IBEA). Однако в этой области по-прежнему отсутствуют полностью открытые и воспроизводимые рабочие процессы для оптимизации моделей.

Универсальный рабочий процесс Blue Brain

В этом новом исследовании, появившемся на обложке ноябрьского номера Узоры, Blue Brain представляет революционный универсальный рабочий процесс для создания, проверки и обобщения подробных нейронных моделей. Этот подход основан на инструментах с открытым исходным кодом, все этапы которого доступны бесплатно, и предлагает исследователям комплексное решение для построения моделей нейронов, которые могут представлять либо одну биологическую клетку, либо заранее определенный тип клеток.

Канонические нейронные модели

Одной из уникальных особенностей рабочего процесса является возможность построения так называемых канонических моделей нейронов. «Вместо того, чтобы настраивать каждую модель для отдельных нейронов, создаются модели, представляющие целый тип нейронов», — объясняет Вернер Ван Гейт, руководитель группы в BBP. «Этот подход особенно полезен при изучении свойств нейронов определенного типа и при построении больших нейронных цепей».

Применение рабочего процесса

В этом исследовании авторы применили рабочий процесс для создания 40 моделей, представляющих 11 электрических типов (е-типов) в соматосенсорной коре головного мозга молодых крыс, области коры головного мозга, ответственной за обработку сенсорной информации, связанной с прикосновением, давлением, температурой и болью. из разных частей тела. Каждая модель была оптимизирована на основе набора электрофизиологических особенностей, что обеспечивало точное соответствие экспериментальным данным. Эти канонические модели затем были протестированы на различных морфологиях, чтобы оценить их обобщаемость.

Анализируя параметры, используемые в этих моделях, ученые получают представление об их биофизических свойствах. «Анализ чувствительности помогает выявить, какие параметры имеют решающее значение для производительности модели, а какие могут меняться, не влияя на результат», — подчеркивает соавтор Кристиан Рёссерт, добавляя: «Это более глубокое понимание существенно помогает в совершенствовании создания модели».

Ограничения и будущие направления

Хотя этот подход является мощным, авторы указывают на некоторые текущие ограничения. Некоторые типы нейронов хорошо обобщаются в различных формах, в то время как другие испытывают трудности. Понимание того, почему определенные модели лучше работают с определенной морфологией, является постоянной областью исследований. Кроме того, создание единой канонической модели означает отказ от некоторой изменчивости, наблюдаемой в реальных нейронах. Чтобы решить эту проблему, нейробиологи могут создать несколько моделей на основе одних и тех же входных данных, вводя вариации для представления разнообразия реального мира.

«Представленный здесь набор электронных моделей основан на электрических измерениях на основе патч-записей основной части нейронов, — уточняет соавтор Мария Рева, — в будущих версиях эти модели могут быть обогащены более подробной информацией, например как синаптическая и дендритная интеграция и дополнительные ионные токи».

«Эти улучшения еще больше приблизят нас к пониманию того, как функционируют нейроны», — заключает Ван Гейт.

Ссылка: «Универсальный рабочий процесс для создания, проверки и обобщения подробных нейронных моделей» Марии Рева, Кристиана Россерта, Алексиса Арнодона, Танги Дамарта, Даршана Манджа, Анила Тунджела, Шриканта Рамасвами, Генри Маркрама и Вернера Ван Гейта, 4 октября 2023 г. , Узоры.
DOI: 10.1016/j.patter.2023.100855

Это исследование было поддержано финансированием проекта Blue Brain Project, исследовательского центра Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL), со стороны Совета ETH Швейцарского федерального технологического института при правительстве Швейцарии.

Исходная ссылка

- Advertisement -

Популярное по теме