9 Minute
Cercetătorii au creat unul dintre cele mai detaliate creiere virtuale de până acum: o simulare completă a cortexului de șoarece care reproduce neuronii individuali și conexiunile dintre ei, permițând experimente noi asupra undelor cerebrale, crizelor epileptice și bolilor neurologice fără proceduri invazive.
How the virtual mouse cortex was built
O echipă colaborativă din cadrul Allen Institute (SUA) și Universității de Electro-Communicații (Japonia) a folosit baze de date celulare, hărți anatomice și software nou, orientat spre eficiență, pentru a asambla un model tridimensional al întregului cortex de șoarece. Construcția virtuală conține aproximativ 9 milioane de neuroni conectați prin circa 26 de miliarde de sinapse distribuite în 86 de regiuni interconectate. Modelul rulează pe supercomputerul japonez Fugaku și realizează calcule la scară de cvadrilioane pe secundă pentru a simula activitatea neuronală realistă.
Prin comparație, un creier complet de șoarece real conține în jur de 70 de milioane de neuroni, concentrați într-un volum aproximativ comparabil cu dimensiunea unei migdale. Cortexul simulat este, prin urmare, un subset al întregului organ, dar păstrează detalii structurale și dinamice esențiale care oglindesc circuitele biologice. Această cercetare demonstrează că, având resurse computaționale suficiente și date biologice precise, modelele la scară largă, ancorate biologic, sunt fezabile și pot reda proprietăți măsurabile ale țesutului nervos.
Modelul nu s-a limitat la o simplă reconstituire morfologică: echipa a integrat date de tip atlase de tipuri celulare, măsurători electrofiziologice in vitro și informații conectomice pentru a constrânge parametrii dinamici ai neuronilor și sinapselor. Aceasta înseamnă că nu doar forma și localizarea neuronilor sunt reproduse, ci și proprietățile lor electrice — curbe de activare, timp de adaptare, profiluri sinaptice — toate calibrate pe baza datelor experimentale publice și a protocoalelor standard din neuroștiință.
What the simulation lets scientists do
Modelul oferă cercetătorilor o hartă dinamică tridimensională care arată neuronii individuali descărcând impulsuri și formând rețele în timp. Acest nivel de granularitate permite testarea ipotezelor legate de cogniție, propagarea crizelor, comunicarea interhemisferică și generarea undelor cerebrale în silico, înainte — sau în locul — experimentelor costisitoare ori invazive pe animale.
.avif)
Simularea le permite cercetătorilor să urmărească activitatea neuronilor individuali.
De pildă, echipele pot provoca o creștere localizată a activității în cortexul virtual pentru a observa cum se propagă ritmurile anormale, sau pot explora modul în care oscilațiile sincronizate între cele două emisfere afectează stări de rețea asemănătoare atenției. Deoarece software-ul este ajustat pentru a minimiza calculele neesențiale — prin optimizări numerice, compresie de date și distribuire eficientă a sarcinilor — experimente de durată lungă și multiple scanări de parametri devin fezabile pe supercomputerele actuale.
Pe plan tehnic, aceasta implică simulări ale activității spiking (modelare la nivel de potențial de acțiune), precum și modele de tip mean-field pentru anumite componente, acolo unde granularitatea detaliată ar fi prohibitv costisitoare. Echipa a adoptat o strategie hibridă: păstrând rezoluția la nivel de neuron acolo unde este esențială pentru fenomenele studiate și aproximând alte regiuni cu modele mai puțin costisitoare din punct de vedere computațional. Această abordare permite un echilibru între realism biologic și fezabilitate practică pe infrastructuri HPC (high-performance computing).
„Aceasta arată că ușa este deschisă,” spune neurocercetătorul computațional Anton Arkhipov de la Allen Institute. „Putem rula astfel de simulări cerebrale eficient, având suficientă putere de calcul. Este un reper tehnic care ne dă încredere că modele mult mai mari nu sunt doar posibile, ci realizabile cu precizie și la scară.”
Scientific context and implications
Simulările cerebrale la scară largă se situează la intersecția neuroștiinței, calculului de înaltă performanță și științei datelor. Ele se bazează pe atlase detaliate de tipuri celulare, hărți conectomice (care arată cum sunt legate neuronii) și măsurători electrofiziologice care constrâng activitatea modelului. Când aceste intrări sunt precise, rețelele simulate pot reproduce proprietăți măsurabile ale țesutului real — precum ratele de descărcare, tiparele de sincronizare și vitezele de propagare a undelor.
Din punct de vedere clinic, astfel de modele pot accelera cercetarea bolilor neurodegenerative, precum boala Alzheimer, oferind un cadru pentru explorarea sistematică a modului în care modificările la nivel celular se traduc în alterări ale dinamicii rețelelor în timp. Modelele permit evaluarea efectelor potențiale ale intervențiilor farmacologice ori neuromodulatoare asupra activității de rețea, contribuind la prioritizarea strategiilor experimentale și reducând numărul de animale folosite în teste prin trierea preliminară a celor mai promițătoare variante.
Mai mult, simulările pot fi folosite pentru a explora fenomene de interes fundamental, cum ar fi originea undelor lente (delta/theta), mecanismele generatoare ale oscilațiilor gamma, și interacțiunile dintre excitabilitate și inhibiție la nivel de microcircuit. Prin varierea parametrilor sinaptici și a conectivității, cercetătorii pot testa cum modificări subtile la scară microscopică pot produce efecte macroscopice observabile prin EEG sau înregistrări locale de potențial de acțiune.
Tadashi Yamazaki, om de știință în domeniul calculatoarelor la Universitatea de Electro-Communicații, subliniază rolul mai larg al lui Fugaku: „Fugaku este folosit pentru cercetare într-o gamă largă de domenii ale științei computaționale, cum ar fi astronomia, meteorologia și descoperirea de medicamente, contribuind la rezolvarea multor probleme societale. De această dată, am utilizat Fugaku pentru o simulare a circuitelor neuronale.” Această colaborare subliniază cum infrastructura HPC poate deschide noi posibilități pentru modelarea biologică la scară extinsă.
Future prospects and challenges
Echipa din spatele modelului îl folosește deja pentru a studia sincronizarea undelor cerebrale și interacțiunile dintre emisferele corticale, dar are planuri mai ambițioase: în cele din urmă construirea unor modele ale întregului creier, inclusiv simulări la scară umană care să încorporeze toate detaliile biologice disponibile. Un astfel de obiectiv se confruntă cu mai multe obstacole substanțiale.
- Date incomplete: Creierul uman este mult mai complex decât cortexul unui șoarece; obținerea hărților necesare de tipuri celulare la rezoluție înaltă și a conectivității complete rămâne un efort științific major. Tecnicile precum secvențierea unicelulară (scRNA-seq), imagistica 3D de înaltă rezoluție și reconstrucția conectomică bazată pe microscopie electronică trebuie integrate și standardizate pentru a genera date reutilizabile.
- Cost computațional: Simulările la scară umană vor necesita ordine de mărime mai multă putere de calcul și algoritmi optimizați pentru a rămâne practice. Este probabil necesară utilizarea arhitecturilor exascale, acceleratoarelor specializate, precum și strategii de împărțire a lucrului și comprimare a memoriei pentru a gestiona terabyți sau petabyți de date.
- Validare: Modelele trebuie validate continuu în raport cu date experimentale pentru a asigura că dinamica simulată reflectă biologia și nu artefacte ale alegerilor de modelare. Aceasta implică comparații riguroase cu înregistrări in vivo și in vitro, benchmark-uri standardizate și proceduri de reproducibilitate științifică.
Pe lângă aceste provocări, există și considerente etice și de securitate: pe măsură ce simulările devin mai realiste, gestionarea accesului la modele detaliate și evitarea utilizărilor abuzive sau eronate devin subiecte de discuție. Transparența în date și metode, precum și dezvoltarea de cadre etice pentru utilizarea simulărilor, vor fi esențiale pentru acceptarea lor în comunitatea științifică și medicală.
În ciuda acestor dificultăți, efortul curent reprezintă o demonstrație de principiu. Combinând seturi de date biologice precise cu infrastructuri supercomputing de vârf, cercetătorii au făcut pași importanți către o nouă clasă de instrumente pentru studiul funcției și disfuncției cerebrale. Aceste platforme virtuale de creier pot deveni, pe termen mediu și lung, instrumente complementare pentru cercetarea mecanismelor bolilor, dezvoltarea de terapii și testarea ipotezelor de bază în neuroștiință.
Expert Insight
Dr. Maya Fernandez, neurocercetătoare și modelatoare computațională la un laborator universitar de neurotehnologie, a comentat asupra lucrării: „Modelele corticale la scară largă marchează un punct de cotitură pentru neuroștiința translațională. Ele ne permit să investigăm întrebări la nivel de mecanism — cum se transformă patologii celulare în disfuncții ale circuitelor — fără confound-urile prezente în sistemele vii. Pasul critic următor este integrarea datelor multimodale umane astfel încât simulările să poată informa în mod semnificativ strategiile clinice.”
Conform Dr. Fernandez, integrarea datelor multimodale — imagistică structurală și funcțională, înregistrări electrophysiologice, date moleculare și clinice — va crește utilitatea translatională a simulărilor, permițând maparea relației cauză-efect între modificările moleculare și simptomele observabile.
Outlook
Această simulare a fost prezentată la conferința de supercomputing SC25 și este disponibilă online. Reprezintă un avans semnificativ în modelarea neurală ancorată biologic și evidențiază modul în care supercomputerele precum Fugaku pot accelera descoperirile, de la neuroștiința fundamentală până la aplicații clinice potențiale. Pe măsură ce seturile de date și algoritmii se îmbunătățesc, platformele virtuale de creier vor deveni instrumente din ce în ce mai puternice pentru înțelegerea gândirii, bolii și dinamicii emergente a țesutului neural.
În viitor, un ecosistem deschis de modele și date, combinat cu standarde de validare și instrumente de vizualizare avansate, ar putea transforma modul în care comunitatea științifică abordează întrebările legate de funcția creierului. Colaborările internaționale între laboratoare de neuroștiință, centre HPC și companii de tehnologie vor fi esențiale pentru a realiza promisiunea modelării cerebrale la scară largă — de la protocoale de cercetare mai eficiente la aplicații clinice care pot îmbunătăți prognosticul pacienților cu boli neurologice.
Sursa: sciencealert
Lasă un Comentariu