QS: Neue neuronale Modell mit Potenzial zur Bewältigung spinocerebelläre Ataxien Erkrankung
Innerhalb der partnering-Umfeld des Human Brain Project, einem Future and Emerging Technologies Flagship, Forscher der Politechnic Universität Mailand entwickelt haben, ein Vereinfachtes neuronales Modell mit Potenzial zur Bewältigung der spinocerebelläre Ataxien Erkrankung—eine Erfolgsgeschichte der integration der Partnerschaft Umwelt die wissenschaftliche Gemeinschaft im Bereich der Neurowissenschaften und neurocomputing mit dem Human Brain Project.
Die HBP-Partnering-Projekt CerebNEST, in Zusammenarbeit mit dem Wissenschaftler Prof. Egidio D ‚ Angelo (Universität Pavia, Italien—UNIPV), Leiter der Data-driven-Modell Rekonstruktion und Verfeinerung in der HBP-Gehirn-Simulations-Plattform und seine Gruppe, veröffentlichte ein gemeinsames Papier in „Frontiers in Neuroinformatics.“ Ihre Entdeckungen konzentrieren sich auf die Validierung einer vereinfachten neuron-Modell für cerebelläre Golgi-Zellen. Simulationen realistischer einzelnes neuron Dynamik des Kleinhirns wurden implementiert, als ein Ergebnis der eine starke Synergie mit neurophysiologen aus UNIPV. Dieses Modell wird verwendet, um zu untersuchen Krankheiten im Zusammenhang mit neuronalen Erkrankungen. Alice Geminiani, Haupt-Autor der Veröffentlichung und Wissenschaftler an der CerebNEST Projekt in der NearLab der Politechnic University of Milan (Italien), erklärte den GELTUNGSBEREICH Projekt, was diese neue, vereinfachte Modell mit sich bringt.
Die HBP-Brain Simulation Platform (BSP) ermöglicht die Durchführung von Untersuchungen nicht möglich sind experimentell. Wie sieht es den nutzen Ihrer Entdeckungen?
In dem Papier beschreiben wir die Entwicklung, Optimierung und Validierung eines vereinfachten neuron-Modell aus der Verallgemeinerten Leaky Integrate and Fire-Familie. Trotz des seins ein Punkt-Neuronen-Modell, das wir entwickelt haben, ist in der Lage zu reproduzieren realistisch spiking-mustern in Abhängigkeit von der Eingangs-Impulse, die er empfängt; und die rechnerische Belastung von Simulationen ist nicht erhöht (wie es geschieht, für die ausführliche multi-Fach-neuron-Modelle). Dies ist wichtig für die Simulation der cerebelläre Schaltung, denn es ist bekannt, dass cerebelläre Neuronen weisen vielfältige und komplexe spiking patterns, die Auswirkungen auf die Netzwerkaktivität und lernen. Mit den aktuellen arbeiten sind wir in der Lage, auch simulieren realistische einzelnes neuron Dynamik.
Für die Validierung des Modells zur Simulation der Aktivität einzelner Nervenzellen wurden durchgeführt in Zusammenarbeit mit der BSP. Das Modell und die Optimierung/simulation-tools und code entwickelt, in das Papier integriert werden in die BSP in den folgenden Monaten, als ein zusätzliches Werkzeug von der Gemeinschaft genutzt werden.
Wie sind Sie zu lösen, die Herausforderung für die modernen Neurowissenschaften mit dieser vereinfachten Skala von neuronalen Modellen, wie in der Zeitung?
Wir haben bewiesen, dass es möglich ist zusammen zu fassen einzelne neuron Eigenschaften, einschließlich Schwingungen und Resonanz, in vereinfachten Modellen, ohne die Last rechnerische Simulationen. Dies ist ein grundlegender Schritt für eine realistische multiskalen-Modellen, bei denen nicht nur Netzwerk und lernen sind bioinspirierte, aber auch neuron-Antworten. Die integration unserer neuron-Modell in spiking neural networks Reproduktion der cerebelläre integrierten Schaltkreis (die Laufenden) wird es möglich sein, die Lücke über Skalen, die aus Neuronen und motorischen Verhalten. Zusammen mit den anderen vereinfachten neuron-Modelle abhängig von der Anwendung, die man in dieser Arbeit angewendet werden könnte, um die Simulationen von anderen Regionen des Gehirns.
Welche Regionen des Gehirns könnte Sie simulieren mit diesem neuron-Modell?
Zum Beispiel der hippocampus, oder die Regionen, in denen die Neuronen sind angeblich zu erzeugen Schwingungen, wie einige Kerne im Hirnstamm. Erleichtert wird dies durch die Tatsache, dass die NEST-simulator wurde verwendet, um entwickeln und zu testen, das Modell. Erweiterung realistische einzelnes neuron Dynamik in anderen Regionen (unter Beibehaltung der begrenzten computational load) grundlegende Richtung funktionale large-scale Simulationen des gesamten Gehirns. In der Tat, einzelnes neuron Eigenschaften sollen Auswirkungen auf die Kommunikation zwischen den Hirnarealen und signal-Codierung.
Was sind die Auswirkungen in der Weiterentwicklung der Bewältigung einiger neurologischer Krankheiten?