Институт исследований мозга Аллена создал первую всеобъемлющую общедоступную базу данных прогнозирующих моделей нейронов вместе с соответствующими данными. Обобщенные модели с утечкой интеграции и возгорания (GLIF) и детализированные биофизические модели описаны в двух статьях, опубликованных в журнале Nature Communications.
«Публикация этих математико-физических моделей отдельных компонентов, составляющих нейронные сети, является важной вехой в наших десятилетних поисках понимания мозга», – сказал Кристоф Кох, доктор философии.D., Президент и главный научный сотрудник Института исследований мозга Аллена. “Теперь мы стремимся понять, как огромные скопления этих элементов порождают поведение, восприятие и ощущение самой жизни – сознание.”
GLIF и биофизические модели были построены на основе обширных данных из базы данных типов клеток Аллена: массивного общедоступного хранилища корковых нейронов как в мозге мыши, так и человека. Запущенная в 2015 году, эта база данных содержит электрофизиологические, морфологические и транскриптомные свойства, полученные от отдельных клеток, а также модели, имитирующие клеточную активность, построенные в соответствии с «периодической таблицей» типов клеток.
«Этот проект является свидетельством междисциплинарного сотрудничества и совместной работы Института Аллена, – сказал Натан Гувенс, доктор философии.D., ученый Института Аллена. «Пять лет назад мы все начали работать вместе над созданием конвейера для базы данных типов клеток Аллена. Теперь у нас есть параллельный конвейер для генерации моделей для каждой ячейки в базе данных.”
Модели GLIF воспроизводят время всплеска нейронов и фиксируют абстрактные преобразования, происходящие внутри нейронов. Преимущество этих моделей состоит в том, что для моделирования требуется относительно низкий уровень мощности компьютера, а это означает, что можно смоделировать миллионы и миллионы нейронов, составляющих мозг мыши. Биофизические модели более детализированы. Таким образом, они точно представляют механизмы, воспроизводящие фактическую форму волны напряжения потенциалов действия (нервные импульсы) и другие формы электрической активности дендритного дерева и тела клетки нейронов. Биофизические модели требуют значительно большей вычислительной мощности, чем модели GLIF для выполнения.
«Мы создали большую библиотеку моделей клеток – от простых до сложных – которые могут быть собраны вместе как строительные блоки для построения схемных моделей более высокого уровня, обеспечивая ценный ресурс для сообщества нейробиологов», – сказал Антон Архипов, доктор философии.D., ученый Института Аллена.
“Модели можно использовать в качестве строительных блоков для более крупных симуляций, а также для понимания того, чем одни типы клеток отличаются от других. Исследователи могут классифицировать типы клеток, только глядя на параметры модели », – сказал Стефан Михалас, ученый из Института Аллена.
Возможно, в будущем подробные модели нескольких типов клеток можно будет использовать в более крупных симуляциях для моделирования неврологических или психических расстройств, таких как эпилепсия, аутизм или болезнь Альцгеймера, а применение виртуальных возмущений к клеткам или сетям клеток может позволить нам увидеть, как мозг может реагировать на специфические методы лечения.
«В этих исследованиях широко используется уникальная база данных по одноклеточной физиологии Аллена, объединяя все записанные ответы в единую модель», – сказала Адриенн Фэрхолл, доктор философии.D., содиректор программы вычислительной нейробиологии Вашингтонского университета. “Это может сыграть огромную роль, позволяя исследователям сравнивать и потенциально различать вычисления различных типов клеток.”
«Наши модели представляют собой большой шаг, позволяющий ученым всего мира использовать стандартизованные данные, методы и модели для изучения сетевого поведения в мозге», – сказала Корин Титер, доктор философии.D., ведущий научный сотрудник по моделированию GLIF в Институте Аллена.