В области вычислительной нейронауки моделирование мозга — это концепция создания функционирующей компьютерной модели мозга или части мозга. [1] Проекты моделирования мозга направлены на то, чтобы внести вклад в полное понимание мозга и в конечном итоге также помочь в процессе лечения и диагностики заболеваний мозга . [2] [3] Моделирование использует математические модели биологических нейронов , такие как модель Ходжкина-Хаксли , для имитации поведения нейронов или других клеток в мозге.
Различные симуляции со всего мира были полностью или частично выпущены в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом , например, C. elegans [4] и Blue Brain Project Showcase. [5] В 2013 году проект Human Brain Project , который использовал методы, используемые проектом Blue Brain Project, и развивал их, [6] создал платформу моделирования мозга (BSP), доступную через Интернет совместную платформу, предназначенную для моделирования моделей мозга.
Моделирование мозга может выполняться на разных уровнях детализации, причем для большей детализации требуются значительно более высокие вычислительные возможности. Некоторые моделирования могут учитывать только поведение областей без моделирования отдельных нейронов. Другие моделирования моделируют поведение отдельных нейронов, силу связей между нейронами и то, как эти связи изменяются. [7] Для этого требуется иметь карту нейронов целевого организма и их связей, называемую коннектомом . [8] Высокодетализированные моделирования могут точно моделировать электрофизиологию каждого отдельного нейрона, потенциально даже их метаболом и протеом , а также состояние их белковых комплексов . [9]
Со временем исследования в области моделирования мозга сосредоточились на все более сложных организмах, начав с примитивных организмов, таких как нематода C. elegans , и перейдя к моделированию человеческого мозга.
Связность нейронной цепи для тактильной чувствительности простой нематоды C. elegans (круглый червь) была картирована в 1985 году [10] и частично смоделирована в 1993 году. [11] С 2004 года было разработано много программных симуляций полной нервной и мышечной системы, включая симуляцию физической среды червя. Некоторые из этих моделей, включая исходный код, были доступны для загрузки. [12] [4] Однако все еще отсутствует понимание того, как нейроны и связи между ними генерируют удивительно сложный диапазон поведения, который наблюдается в относительно простом организме. [13] [14] Этот контраст между кажущейся простотой того, как картированные нейроны взаимодействуют со своими соседями, и чрезвычайной сложностью общей функции мозга является примером эмерджентного свойства . [15] Этот вид эмерджентного свойства параллелен в искусственных нейронных сетях , нейроны которых чрезвычайно просты по сравнению с их часто сложными, абстрактными выходами. Как гласит известная поговорка, группа (в данном случае мозг) сильнее суммы своих частей.
Мозг плодовой мушки, Drosophila , также был тщательно изучен. Имитационная модель мозга плодовой мушки предлагает уникальную модель родственных нейронов. [16] Как и в случае с круглым червем, это стало доступно в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом . [17]
В 2006 году проект Blue Brain Project под руководством Генри Маркрама создал свою первую модель неокортикальной колонки с упрощенными нейронами. А в ноябре 2007 года он завершил первоначальную модель неокортикальной колонки крысы. Это ознаменовало конец первой фазы, предоставив управляемый данными процесс создания, проверки и исследования неокортикальной колонки. [18] [19] Неокортикальная колонка считается наименьшей функциональной единицей неокортекса . Неокортекс — это часть мозга, которая, как считается, отвечает за функции высшего порядка, такие как осознанное мышление, и содержит 10 000 нейронов в мозге крысы (и 10 8 синапсов ).
Искусственная нейронная сеть, описанная как «такая же большая и сложная, как половина мозга мыши» [20] с 8 миллионами нейронов и 6300 синапсами на нейрон, была запущена на суперкомпьютере IBM Blue Gene исследовательской группой Университета Невады и IBM Almaden в 2007 году. [21] Каждая секунда смоделированного времени занимала десять секунд машинного времени. Исследователи утверждали, что наблюдали «биологически последовательные» нервные импульсы, которые протекали через виртуальную кору. Однако в симуляции отсутствовали структуры, наблюдаемые в реальном мозге мышей, и они намерены улучшить точность моделей нейронов и синапсов. [22] Позже в том же году IBM увеличила количество нейронов до 16 миллионов и 8000 синапсов на нейрон, 5 секунд из которых были смоделированы за 265 секунд реального времени. [23] К 2009 году исследователи смогли увеличить число нейронов до 1,6 миллиарда и синапсов до 9 триллионов, заполнив все 144 ТБ оперативной памяти суперкомпьютера. [24]
В 2019 году Идан Сегев, один из вычислительных нейробиологов, работающих над проектом Blue Brain, выступил с докладом под названием: «Мозг в компьютере: чему я научился, симулируя мозг». В своем докладе он упомянул, что вся кора для мозга мыши была завершена, и вскоре начнутся эксперименты с виртуальной ЭЭГ. Он также упомянул, что модель стала слишком тяжелой для суперкомпьютеров, которые они использовали в то время, и что они, следовательно, изучают методы, в которых каждый нейрон мог бы быть представлен как нейронная сеть (см. цитату для получения подробной информации). [25]
В 2023 году исследователи из Университета Дьюка провели сканирование мозга мыши с особенно высоким разрешением. [26]
Blue Brain — проект, запущенный в мае 2005 года IBM и Швейцарским федеральным технологическим институтом в Лозанне . Целью проекта было создание компьютерной симуляции кортикальной колонны млекопитающего вплоть до молекулярного уровня. [27] Проект использует суперкомпьютер на основе конструкции Blue Gene от IBM для симуляции электрического поведения нейронов на основе их синаптических связей и ионной проницаемости. Проект стремится в конечном итоге раскрыть понимание человеческого познания и различных психиатрических расстройств, вызванных неисправными нейронами, такими как аутизм , и понять, как фармакологические агенты влияют на поведение сети.
Человеческий мозг содержит 86 миллиардов нейронов, [28] каждый из которых имеет в среднем около 10 000 связей. По одной из оценок, очень подробная полная реконструкция человеческого коннектома потребовала бы зеттабайта (10 21 байт) хранилища данных. [29]
Суперкомпьютер, имеющий вычислительные возможности, аналогичные возможностям человеческого мозга, должен быть запущен в эксплуатацию в апреле 2024 года. [30] Названный «DeepSouth», он сможет выполнять 228 триллионов синаптических операций в секунду. [31]
В конце 2013 года исследователи из Японии и Германии использовали компьютер K , тогда 4-й по скорости суперкомпьютер, и программное обеспечение для моделирования NEST, чтобы смоделировать 1% человеческого мозга. Моделирование смоделировало сеть, состоящую из 1,73 миллиарда нервных клеток, соединенных 10,4 триллионами синапсов. Чтобы реализовать этот подвиг, программа задействовала 82 944 процессора компьютера K. Процесс занял 40 минут, чтобы завершить моделирование 1 секунды активности нейронной сети в реальном, биологическом времени. [32] [33]
Проект «Человеческий мозг» (HBP) — это 10-летняя программа исследований, финансируемая Европейским союзом . Она началась в 2013 году и в ней приняли участие около 500 ученых по всей Европе. [34] Она включает в себя 6 платформ:
Brain Simulation Platform (BSP) — это устройство для инструментов, доступных через интернет, которое позволяет проводить исследования, которые невозможны в лаборатории. Они применяют методы Blue Brain к другим областям мозга, таким как мозжечок , гиппокамп и базальные ганглии . [35]
Различные модели мозга были выпущены в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом и доступны на таких сайтах, как GitHub , включая модели круглого червя C. elegans [4] , плодовой мухи Drosophila [ 17] и модели человеческого мозга Elysia [36] и Spaun [37] , которые основаны на архитектуре программного обеспечения NENGO . [38] Презентация проекта Blue Brain также иллюстрирует, как модели и данные из проекта Blue Brain могут быть преобразованы в NeuroML и PyNN ( модели нейронных сетей Python ). [5]
Brain Simulation Platform (BSP) — это доступная через Интернет открытая платформа для совместной работы по моделированию мозга, созданная в рамках проекта Human Brain Project . [35]