6 Minutės
Tyrėjai sukūrė vieną iš detaliausių iki šiol virtualių smegenų modelių: pilną pelės žievės simuliaciją, atkuriančią atskirus neuronus ir jų tarpusavio ryšius. Toks modelis leidžia vykdyti naujus eksperimentus apie smegenų bangas, traukulių plitimą ir neurologines ligas be invazinių procedūrų ar tiesioginių gyvūnų tyrimų.
Kaip buvo sukurta virtuali pelės žievė
Bendradarbiaujanti komanda iš Allen instituto (JAV) ir University of Electro-Communications (Japonija) panaudojo ląstelių duomenų bazes, anatominius žemėlapius ir naują, našumą optimizuojančią programinę įrangą, kad surinktų trimatį visos pelės žievės modelį. Virtualus konstruktas apima maždaug 9 milijonus neuronų, sujungtų apie 26 milijardus sinapsių, išsidėsčiusių per 86 tarpusavyje sujungtas sritis. Modelis veikia ant Japonijos superkompiuterio Fugaku ir atlieka skaičiavimus kvadrilijonų operacijų per sekundę mastu, kas leidžia simuliuoti realistišką nervinę aktyvumą.
Realiame pilname pelės smegenų organe yra apytiksliai 70 milijonų neuronų, suspaustų į apie migdolo dydžio struktūrą. Todėl simuliuota žievė yra organo potinkinys, tačiau išsaugo esmines struktūrines ir dinamines detales, atitinkančias biologinius tinklus. Šis darbas įrodo, kad turint pakankamus skaičiavimo išteklius ir tikslius biologinius duomenis, įmanoma kurti didelio masto, biologiniais faktais grįstus smegenų modelius, svarbius neuroinformatikai ir neuromokslams.
Ką simuliacija suteikia mokslininkams
Modelis suteikia tyrėjams dinamišką, trimatį žemėlapį, kuriame matomi atskirų neuronų iššokimai ir tinklų formavimasis laiko tėkmėje. Tokio detalumo lygis leidžia patikrinti hipotezes apie pažintines funkcijas, traukulių plitimą, tarphemisferinę komunikaciją ir smegenų bangų generaciją in silico — prieš atliekant arba vietoje brangių bei invazinių gyvūnų eksperimentų.
.avif)
Simuliacija leidžia tyrėjams sekti atskirų neuronų aktyvumą.
Pavyzdžiui, komandos gali sukelti lokalizuotą aktyvumo priepuolį virtualioje žievėje ir stebėti, kaip nenormalūs ritmai plinta per tinklą, arba ištirti, kaip sinchronizuotos oscilacijos tarp dviejų smegenų pusrutulių veikia dėmesio panašius tinklų stovis. Kadangi programinė įranga optimizuota taip, kad sumažintų nereikalingus skaičiavimus, ilgalaikiai eksperimentai ir platus parametrų tyrimas tampa įgyvendinami esamais superkompiuteriais. Tai ypač svarbu studijuojant smegenų bangų sinchronizaciją, ritmiką ir tinklų dinamines charakteristikas.
„Tai rodo, kad durys atviros,“ teigia kompiuterinės neurobiologijos mokslininkas Anton Arkhipov iš Allen instituto. „Su pakankama skaičiavimo galia galime efektyviai vykdyti tokio tipo smegenų simuliacijas. Tai techninis pasiekimas, suteikiantis pasitikėjimo, kad daug didesni modeliai yra ne tik įmanomi, bet ir realizuojami su tikslumu bei mastu.“
Mokslinis kontekstas ir pasekmės
Didelio masto smegenų simuliacijos yra sankirtoje tarp neuromokslų, aukštosiose techninėse skaičiavimo sistemų srityse (HPC) ir duomenų mokslo. Tokie modeliai remiasi išsamiais ląstelių tipų atlasais, konektomikos žemėlapiais (kurie iliustruoja, kaip neuronai yra sujungti), bei elektrofiziologiniais matavimais, kurie apriboja modelio aktyvumą. Kai šie duomenys yra tikslūs ir aukštos raiškos, simuliuoti tinklai sugeba atkartoti matuojamas realios audinio savybes — pavyzdžiui, išsiveržimų dažnius (firing rates), sinchronizacijos modelius ir bangų plitimo greičius.
Klinikiniu požiūriu tokie modeliai gali pagreitinti mokslinius tyrimus apie neurodegeneracines ligas, tokias kaip Alzheimerio liga, nes leidžia sistemingai tirti, kaip ląstelės lygmens pokyčiai keičia tinklų dinamiką laikui bėgant. Simuliacijos taip pat gali sumažinti eksperimentų su gyvais gyvūnais skaičių, sutelkdamos dėmesį į perspektyviausias intervencijas ir leidžiančias prognozuoti galimus gydymo poveikius tinklų elgsenai. Be to, tokie modeliai suteikia galimybę saugiai išbandyti farmakologines intervencijas skaitmeniniu būdu, įvertinant, kaip vaisto poveikis neuronų lygmenyje gali persiduoti į tinklo elgsenos pokyčius.
Tadashi Yamazaki, skaitmeninių technologijų specialistas iš University of Electro-Communications, pabrėžia Fugaku superkompiuterio platesnę paskirtį: „Fugaku naudojamas tyrimams labai įvairiose skaičiavimų mokslo srityse, tokiose kaip astronomija, meteorologija ar vaistų atranka, prisidedant prie daugelio visuomenės problemų sprendimo. Šiuo atveju mes pritaikėme Fugaku neurinių grandinių simuliacijai.“ Fugaku geba vienu metu apdoroti didžiulius duomenų kiekius ir palaikyti sudėtingas skaitmenines reprezentacijas, kas yra esminis reikalavimas kuriant biologiniais duomenimis grįstus smegenų modelius.
Ateities perspektyvos ir iššūkiai
Komanda jau naudoja modelį smegenų bangų sinchronizacijos ir žievės pusrutulių sąveikos tyrimams, tačiau jų planai yra dar ambicingesni: ilgainiui sukurti viso smegenų organo modelius, įskaitant žmogaus masto simuliacijas, kurios įtrauktų visą prieinamą biologinę informaciją. Toks tikslas susiduria su keliais reikšmingais iššūkiais, kuriuos būtina įveikti, kad būtų galima patikimai modeliuoti žmogaus smegenis silico aplinkoje.
- Duomenų pilnumas ir raiška: Žmogaus smegenys yra žymiai sudėtingesnės nei pelės žievė; aukštos raiškos ląstelinių tipų ir jungčių žemėlapių gavimas reikalauja didžiulės pastangos, tarptautinio bendradarbiavimo ir standartizuotų metodikų.
- Skaičiavimo kaštai ir optimizacija: Žmogaus masto simuliacijos pareikalaus žymiai daugiau skaičiavimo išteklių, pažangių algoritmų optimizacijos ir galbūt naujos kartos aparatinės įrangos, kad tokie modeliai būtų praktiškai vykdomi ir ekonomiškai pagrįsti.
- Validavimas ir biologinė patikra: Modeliai turi būti nuolat validuojami eksperimentiniais duomenimis, kad galima būtų atskirti tikrus biologinius reiškinius nuo modelavimo artefaktų; be to, reikalingi standartizuoti testai, kurie palygintų modelio prognozes su empirinėmis stebėsenomis.
Nepaisant šių iššūkių, dabartinis darbas yra svarbus koncepcijos įrodymas. Derindami tiksliai išmatuotus biologinius duomenis su pirmaujančia superkompiuterine infrastruktūra, tyrėjai žengė žingsnį link naujos įrankių klasės smegenų funkcijai ir disfunkcijai tirti. Šie įrankiai gali tapti nepakeičiami tiek baziniuose neuromokslo tyrimuose, tiek kuriant klinikinius sprendimus, pavyzdžiui, optimizuojant intervencijų taikymą pacientams su neurologinėmis ligomis.
Eksperto įžvalgos
Dr. Maya Fernandez, neuromokslininkė ir kompiuterinių modelių kūrėja universitetinėje neurotechnologijų laboratorijoje, komentavo darbą: „Didelio masto žievės modeliai žymi poslinkį transformacijos neuromokslo srityje. Jie leidžia mums gilintis į mechanizmų lygiu kylančius klausimus — kaip ląstelinių patologijų efektai skaliuojasi iki grandinės disfunkcijos — be gyvų sistemų trukdžių. Kitas kritinis žingsnis yra multimodalių žmogaus duomenų integracija, kad simuliacijos galėtų reikšmingai prisidėti prie klinikinių strategijų formavimo.“
Peržiūra ir įtakos
Ši simuliacija buvo pristatyta SC25 superkompiuterijos konferencijoje ir yra prieinama internete, suteikiant prieigą mokslininkų bendruomenei bei platesnei visuomenei, siekiančiai gilesnio supratimo apie virtualius smegenų modelius. Tai reprezentuoja žymų žingsnį biologiškai pagrįstų neurinių modelių vystymesi ir parodo, kaip superkompiuteriai, tokie kaip Fugaku, gali pagreitinti atradimus nuo pamatinių neuromokslų iki galimų klinikinių taikymų. Tobulėjant duomenų bazėms, algoritmams ir tarptautiniam duomenų dalijimuisi, virtualios smegenų platformos taps vis galingesnėmis priemonėmis suprasti mąstymą, ligas ir emergentines nervinio audinio dinamikas.
Be pagrindinių mokslinių įnašų, šis darbas pabrėžia svarbą plėtoti etikos, duomenų valdymo ir atviro bendradarbiavimo gaires, kurios užtikrintų, kad virtualios smegenų simuliacijos būtų naudojamos atsakingai ir naudingai. Integracija su klinikiniais registrais, saugumo protokolais ir tyrimų standartais padės maksimaliai išnaudoti tokių modelių potencialą gydymo strategijoms, diagnostikai ir vaistų kūrimui.
Šaltinis: sciencealert
Palikite komentarą