"Эти модели фиксируют форму, время и скорость электрических сигналов, которые нейроны посылают для связи друг с другом, что считается основой функционирования мозга", - сказал Костас Анастасиу, доктор философии, научный сотрудник отделения нейрохирургии в Cedars-Sinai и старший автор исследования.. "Это позволяет нам воспроизводить мозговую активность на одноклеточном уровне".

Эти модели являются первыми, которые объединяют наборы данных из различных типов лабораторных экспериментов, чтобы представить полную картину электрической, генетической и биологической активности отдельных нейронов. По словам Анастасиу, модели могут быть использованы для проверки теорий, для проверки которых в лаборатории потребовались бы десятки экспериментов.

"Представьте, что вы хотели исследовать, как 50 различных генов влияют на биологические процессы клетки", - сказал Анастасиу. "Вам нужно было бы создать отдельный эксперимент, чтобы "отключить" каждый ген и посмотреть, что произойдет. С помощью наших вычислительных моделей мы сможем изменять рецептуры этих генных маркеров для стольких генов, сколько захотим, и предсказывать, что произойдет".

Еще одним преимуществом моделей является то, что они позволяют исследователям полностью контролировать условия эксперимента. Это открывает возможность установить, что один параметр, такой как белок, экспрессируемый нейроном, вызывает изменение в клетке или болезненное состояние, такое как эпилептические припадки, сказал Анастасиу. В лаборатории исследователи часто могут показать ассоциация, но трудно доказать, что причина.

"В лабораторных экспериментах исследователь не контролирует все", - сказал Анастасиу. "Биология многое контролирует. Но в вычислительном моделировании все параметры находятся под контролем создателя. В модели я могу изменить один параметр и посмотреть, как он влияет на другой, что очень трудно сделать в биологическом эксперименте".

Для создания своих моделей Анастассиу и его команда из Лаборатории Анастассиу - сотрудники отделений неврологии и нейрохирургии, Института регенеративной медицины Совета управляющих и Центра нейронных наук и медицины в Сидарс-Синае - использовали два разных набора данных о первичной зрительной коре мыши, области мозга, отвечающей за мозг, который обрабатывает информацию, поступающую от глаз.

Первый набор данных представлял полные генетические изображения десятков тысяч отдельных клеток. Второй связал электрические реакции и физические характеристики 230 клеток из одной и той же области мозга. Исследователи использовали машинное обучение для интеграции этих двух наборов данных и создания биореалистичных моделей 9200 отдельных нейронов и их электрической активности.

"Эта работа представляет собой значительный прогресс в области высокопроизводительных вычислений", - сказал Кит Л. Блэк, доктор медицинских наук, заведующий отделением нейрохирургии и кафедрой неврологии имени Рут и Лоуренса Харви в Сидарс-Синае. "Это также дает исследователям возможность искать взаимосвязи внутри и между типами клеток и получать более глубокое понимание функций типов клеток в мозге".

Исследование было проведено в сотрудничестве с Институтом науки о мозге Аллена в Сиэтле, который также предоставил данные.

"Эта работа под руководством доктора Анастасиу хорошо вписывается в стремление Cedars-Sinai объединить математику, статистику и информатику с технологиями для решения всех важных вопросов в биомедицинских исследованиях и здравоохранении", - сказал Джейсон Мур, доктор философии, заведующий кафедрой вычислительной биомедицины. "В конечном счете, это вычислительное направление поможет нам понять глубочайшие тайны человеческого мозга".

Анастасиу и его команда в настоящее время работают над созданием вычислительных моделей человеческих клеток для изучения функций мозга и заболеваний у людей.

Финансирование: Исследование было поддержано грантом Национального института здравоохранения № RO1 NS120300-01.