Использование синтетической эволюции для изучения мозга: исследователи моделируют ключевую часть нейронов
Понимание работы мозга требует изучения основ нейронов, вплоть до того, как белки внутри них влияют на изменение напряжения нейрона.
Для этого необходимы эксперименты и компьютерное моделирование. Этим занимаются Билл Кат (профессор инженерных и прикладных наук) и Нельсон Спрастон (профессор нейробиологии и физиологии). Они сотрудничают более десяти лет: Спрастон ставит эксперименты, а Кат создаёт компьютерные модели, объясняющие результаты.
Спрастон изучает ионные каналы нейронов, которые меняют форму при активации, позволяя натрию проникнуть внутрь. Это изменяет напряжение нейрона, заставляя его «сработать» и запустить цепь нейронной активности. Сложность моделирования заключается в широком диапазоне временных масштабов этого процесса — от долей миллисекунды до нескольких секунд.
Вместе с аспирантом Виласом Менон исследователи использовали процесс эволюции для изучения одного из её величайших достижений — мозга.
Как работают эволюционные алгоритмы:
- Создаётся не одна, а 100 моделей с разными параметрами.
- Эти модели запускаются на высокопроизводительных компьютерах, и их результаты сравниваются с экспериментальными данными.
- Лучшие черты разных моделей комбинируются («скрещиваются»), чтобы создать 100 новых моделей.
- Через тысячи поколений получается модель, соответствующая характеристикам реального объекта.
Кат и коллеги добавили новый подход: они позволили «мутировать» не только параметрам модели, но и её структуре в процессе «скрещивания».
«В итоге компьютер нашёл довольно простую модель натриевых каналов, зависящую от состояния, которая очень точно описывает поведение как на коротких временных масштабах, так и вплоть до нескольких секунд», — говорит Кат.
Их результаты были опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences.
По словам Спрастона, моделирование даже такого небольшого процесса важно, потому что оно помогает понять ключевые детали работы мозга.
«Создание компьютерных моделей — это способ определить и то, что вы понимаете, и то, где нужно заполнить пробелы в знаниях. Круто то, что вы берёте страницу из одной части биологии — эволюции — и применяете её к другой — нейробиологии, используя компьютер в качестве посредника».
Нейроны, которые изучала группа, находятся в гиппокампе — области мозга, важной для памяти.
«Если вы хотите понять, как эта нейронная цепь обрабатывает информацию и память, вы должны понять, как эти нейроны ведут себя в разных ситуациях. Если упустить ключевые детали, можно пропустить что-то важное», — отмечает Кат.
Источник: Northwestern University