विस्तृत बायोफिजिकल न्यूरोनल मॉडल व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के कामकाज में एक अनूठी खिड़की प्रदान करते हैं। वे शोधकर्ताओं को न्यूरोनल गुणों को व्यवस्थित और उलटा ढंग से हेरफेर करने में सक्षम बनाते हैं जो वास्तविक दुनिया के प्रयोगों में अक्सर असंभव होते हैं।
इन इलेक्ट्रॉनिक मॉडलों ने हमारी समझ को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है कि न्यूरोनल आकृति विज्ञान उत्तेजना को कैसे प्रभावित करता है और विशिष्ट आयनिक धाराएं कोशिका कार्य में कैसे योगदान करती हैं। इसके अलावा, वे मस्तिष्क गतिविधि का अनुकरण और अध्ययन करने के लिए न्यूरोनल सर्किट के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जिससे हमें न्यूरॉन्स के जटिल नृत्य की एक झलक मिलती है जो हमारे विचारों और कार्यों को रेखांकित करता है।
प्रयोगात्मक अवलोकनों को ईमानदारी से दोहराने वाले सटीक इलेक्ट्रॉनिक मॉडल बनाना कोई आसान काम नहीं है। इसके लिए मॉडल प्रतिक्रियाओं और वास्तविक इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल व्यवहार के बीच समानता की मात्रा निर्धारित करने की आवश्यकता होती है, जो चुनौतीपूर्ण होता है जब आयन चैनल चालन और निष्क्रिय झिल्ली गुणों जैसे मापदंडों को सीधे मापा नहीं जा सकता है। उच्च समानता स्कोर प्राप्त करने के लिए अक्सर पैरामीटर स्थान की व्यापक खोज की आवश्यकता होती है, जो कठिन और समय लेने वाली है।
इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, शोधकर्ताओं ने मदद के लिए विकासवादी एल्गोरिदम (ईएएस) की ओर रुख किया है। विकासवादी एल्गोरिदम उच्च-आयामी स्थानों में वैश्विक पैरामीटर अनुकूलन के लिए कुशल उपकरण हैं। उनमें से, संकेतक-आधारित विकासवादी एल्गोरिदम (आईबीईए) में इस संबंध में काफी संभावनाएं हैं। हालाँकि, क्षेत्र में अभी भी पूरी तरह से खुले स्रोत और प्रतिकृति मॉडल अनुकूलन वर्कफ़्लो का अभाव है।
नए अध्ययन में, जो पैटर्न्स के नवंबर अंक के कवर पर दिखाई देता है, ब्लूब्रेन प्रोजेक्ट विस्तृत न्यूरोनल मॉडल बनाने, मान्य करने और सामान्यीकरण के लिए एक अभूतपूर्व सामान्य वर्कफ़्लो का प्रस्ताव करता है। यह दृष्टिकोण ओपन सोर्स टूल पर बनाया गया है, जिसमें सभी चरण स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं, जो शोधकर्ताओं को न्यूरोनल मॉडल बनाने के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है जो व्यक्तिगत जैविक कोशिकाओं या पूर्वनिर्धारित सेल प्रकारों का प्रतिनिधित्व कर सकता है।
इस वर्कफ़्लो की अनूठी विशेषताओं में से एक तथाकथित कैनोनिकल न्यूरॉन मॉडल बनाने की क्षमता है। बीबीपी समूह के नेता वर्नर वान गीट बताते हैं: "हम जो बनाते हैं वह व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के लिए अनुकूलित मॉडल नहीं है, बल्कि एक मॉडल है जो संपूर्ण न्यूरॉन प्रकार का प्रतिनिधित्व करता है। यह दृष्टिकोण विशेष रूप से उपयोगी है जब विशिष्ट न्यूरॉन प्रकारों के गुणों का अध्ययन किया जाता है और बड़े न्यूरोनल सर्किट का निर्माण किया जाता है।"
इस अध्ययन में, लेखकों ने युवा चूहों के सोमैटोसेंसरी कॉर्टेक्स में 11 विद्युत प्रकारों (ई-प्रकार) का प्रतिनिधित्व करने वाले 40 मॉडल बनाने के लिए एक वर्कफ़्लो लागू किया, सेरेब्रल कॉर्टेक्स का क्षेत्र शरीर के विभिन्न हिस्सों से स्पर्श, दबाव, तापमान और दर्द से संबंधित संवेदी जानकारी को संसाधित करने के लिए जिम्मेदार है। प्रयोगात्मक डेटा के साथ घनिष्ठ मिलान सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक मॉडल को इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल सुविधाओं के एक सेट के आधार पर अनुकूलित किया गया है। फिर इन विशिष्ट मॉडलों का उनकी व्यापकता का आकलन करने के लिए विभिन्न आकारिकी पर परीक्षण किया गया।
इन मॉडलों में उपयोग किए गए मापदंडों का विश्लेषण करके, वैज्ञानिकों ने उनके जैव-भौतिकीय गुणों के बारे में जानकारी प्राप्त की। सह-प्रथम लेखक क्रिश्चियन रोसेर्ट ने जोर देकर कहा, "संवेदनशीलता विश्लेषण यह बताने में मदद करता है कि मॉडल प्रदर्शन के लिए कौन से पैरामीटर महत्वपूर्ण हैं और कौन से पैरामीटर परिणामों को प्रभावित किए बिना भिन्न हो सकते हैं।" "यह गहरी समझ मॉडल के निर्माण को बेहतर बनाने में काफी मदद करती है।"
हालाँकि यह दृष्टिकोण शक्तिशाली है, लेखक कुछ मौजूदा सीमाओं की ओर इशारा करते हैं। कुछ न्यूरॉन प्रकार विभिन्न आकृतियों में अच्छी तरह से सामान्यीकरण करते हैं, जबकि अन्य संघर्ष करते हैं। यह समझना कि कुछ मॉडल विशिष्ट आकारिकी में बेहतर प्रदर्शन क्यों करते हैं, चल रहे शोध का एक क्षेत्र है। इसके अलावा, एकल विहित मॉडल बनाने का मतलब वास्तविक न्यूरॉन्स में कुछ परिवर्तनशीलता को अनदेखा करना है। इस समस्या को हल करने के लिए, तंत्रिका विज्ञानी एक ही इनपुट के आधार पर कई मॉडल बना सकते हैं, जो वास्तविक दुनिया की विविधता का प्रतिनिधित्व करने के लिए भिन्नता का परिचय देते हैं।
सह-प्रथम लेखक मारिया रेवा ने कहा: "यहां प्रस्तुत इलेक्ट्रॉनिक मॉडल का सेट न्यूरॉन के मुख्य शरीर के पैच-क्लैंप रिकॉर्डिंग से विद्युत माप पर आधारित है। भविष्य के संस्करणों में, इन मॉडलों को अधिक विवरणों से समृद्ध किया जा सकता है, जैसे कि सिनैप्टिक और डेंड्राइटिक एकीकरण और अतिरिक्त आयनिक धाराएं। ये सुधार हमें न्यूरॉन्स के कार्य को समझने के करीब लाएंगे।"