Các nhà khoa học phác thảo quy trình làm việc chung thúc đẩy hiểu biết sâu sắc về não

Những mô hình silico này đã đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiểu biết của chúng ta về cách hình thái tế bào thần kinh ảnh hưởng đến tính dễ bị kích thích và dòng ion cụ thể đóng góp như thế nào đến chức năng tế bào. Ngoài ra, chúng còn đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các mạch thần kinh để mô phỏng và nghiên cứu hoạt động của não, cho chúng ta cái nhìn thoáng qua về vũ điệu phức tạp của các tế bào thần kinh làm nền tảng cho suy nghĩ và hành động của chúng ta.

Tạo ra các mô hình điện tử chính xác để tái tạo một cách trung thực các quan sát thực nghiệm không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Điều này đòi hỏi phải định lượng sự tương đồng giữa phản ứng mô hình và hành vi điện sinh lý thực tế, đây là thách thức khi không thể đo trực tiếp các thông số như độ dẫn kênh ion và tính chất màng thụ động. Để đạt được điểm tương đồng cao thường đòi hỏi phải khám phá rộng rãi không gian tham số, việc này rất khó khăn và tốn thời gian.

Để giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu đã tìm đến các thuật toán tiến hóa (EA) để được trợ giúp. Các thuật toán tiến hóa là công cụ hiệu quả để tối ưu hóa tham số toàn cục trong không gian nhiều chiều. Trong số đó, thuật toán tiến hóa dựa trên chỉ báo (IBEA) có tiềm năng lớn về mặt này. Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn thiếu quy trình tối ưu hóa mô hình có thể nhân rộng và nguồn mở hoàn toàn.

Trong nghiên cứu mới này, được giới thiệu trên trang bìa của tạp chí Patterns số tháng 11, dự án BlueBrain đề xuất một quy trình làm việc mang tính đột phá, phổ quát để tạo, xác thực và khái quát hóa các mô hình nơ-ron chi tiết. Cách tiếp cận này được xây dựng trên các công cụ nguồn mở, với tất cả các bước đều có sẵn miễn phí, cung cấp cho các nhà nghiên cứu một giải pháp toàn diện để xây dựng các mô hình nơ-ron có thể đại diện cho từng tế bào sinh học riêng lẻ hoặc các loại tế bào được xác định trước.

Một trong những tính năng độc đáo của quy trình làm việc này là khả năng xây dựng cái gọi là mô hình nơ-ron chuẩn. Werner Van Geit, lãnh đạo nhóm BBP, giải thích: "Những gì chúng tôi tạo ra không phải là một mô hình được tùy chỉnh cho từng tế bào thần kinh mà là một mô hình đại diện cho toàn bộ loại tế bào thần kinh. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích khi nghiên cứu đặc tính của các loại tế bào thần kinh cụ thể và xây dựng các mạch thần kinh lớn". Ở chuột non, vùng vỏ não chịu trách nhiệm xử lý thông tin cảm giác liên quan đến cảm giác chạm, áp suất, nhiệt độ và cơn đau từ các bộ phận khác nhau của cơ thể. Mỗi mô hình được tối ưu hóa dựa trên một tập hợp các đặc điểm điện sinh lý để đảm bảo sự trùng khớp chặt chẽ với dữ liệu thực nghiệm và những mô hình đại diện này sau đó được thử nghiệm trên nhiều hình thái khác nhau để đánh giá tính khái quát của chúng. đồng tác giả đầu tiên Christian Rössert nhấn mạnh "Sự hiểu biết sâu sắc hơn này sẽ giúp ích rất nhiều trong việc cải thiện việc tạo ra mô hình."Mặc dù cách tiếp cận này rất hiệu quả nhưng các tác giả vẫn chỉ ra một số hạn chế hiện tại. Một số loại nơ-ron nhất định có khả năng khái quát hóa tốt trên các hình dạng, trong khi những loại khác lại gặp khó khăn. Hiểu lý do tại sao một số mô hình nhất định hoạt động tốt hơn trong các hình thái cụ thể là một lĩnh vực đang được nghiên cứu. Hơn nữa, việc tạo ra một mô hình chính tắc duy nhất có nghĩa là bỏ qua một số tính biến đổi trong các nơ-ron thực. Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học thần kinh có thể tạo ra nhiều mô hình dựa trên cùng một đầu vào, đưa ra các biến thể để thể hiện sự đa dạng trong thế giới thực.

Đồng tác giả đầu tiên Maria Reva lưu ý: "Tập hợp các mô hình điện tử được trình bày ở đây dựa trên các phép đo điện từ bản ghi kẹp vá của phần thân chính của tế bào thần kinh. Trong các phiên bản tương lai, những mô hình này có thể được bổ sung thêm nhiều chi tiết hơn, chẳng hạn như sự tích hợp khớp thần kinh và đuôi gai cũng như các dòng ion bổ sung. Những cải tiến này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về chức năng của tế bào thần kinh."