疫学的発作は、世界中で何百万もの神経学的出来事に影響を及ぼす最も劇的および解胆性のいくつかの表れています。数十年にわたる研究にもかかわらず、これらの電気的嵐をトリガーし、推進する精密なメカニズムは、完全に理解されています。従来のアプローチは、しばしば単一のレベルの脳組織を検査します。分子、細胞、またはネットワーク - の分離。しかし、発作者はこれらの人工的な境界を尊重しません。それらは、さまざまなナノレベルの分析から、複数のナノレベルの分析、および解析、および解析、および分析、および分析、および分析、分析、および分析、および分析、および分析、および分析、および分析、分析、および分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析、分析

マルチスケールモデルとは?

マルチスケールモデルは、異なる空間と気道スケールで動作するプロセスをリンクする計算フレームワークです。神経科学では、これらのスケールは、細胞(単一ニューロンの発射、合成伝達)とネットワーク(ローカル回路、脳領域)を介して、分子(イオンチャネル、受容体、神経伝達物質)の範囲です。これらのレベルをカップリングすることにより、マルチスケールモデルは、最終的に神経伝達を変化させる、神経伝達を変化させる、神経伝達を変化させる、神経伝達を変化させる、神経伝達をシミュレートすることができます。

多スケールモデリングの重要な強みは、さまざまなスケールでコンポーネントの相互作用から発生する緊急現象を生成する能力であり、単一のレベルサイエンスを単独で勉強することによって予測できないことです。 これは、通常と高同期状態の間の突然の自己制限移行によって特徴付けられる、特異的に流行するアプローチをします。 多スケール神経科学の詳細な概要については、 [[FLT]を参照してください。 [FLTL]ネイチャーレビュー] [FURL] [FURT]を参照してください。

多スケールモデル化: より深い外観

精神研究は、長い間、解明されています:分子生物学者研究イオンチャネルの変異、電気生理学者は単一のニューロンを記録し、イメージング科学者はネットワーク活動を追跡しています。 複数のスケールモデルは、これらのドメインを橋渡し、研究者がそのような質問をすることができます:特定の遺伝子変異は、生殖不能のしきい値にどのように影響しますか? どのようなネットワークトポロジーは、発作物が最も脆弱なのでしょうか? 局所的な細胞特性に基づいて開始されるかを予測することができますか? 仮想実験は、または高価な実験モデルを実験的にテストすることができますか、または実験を実験する前に、または実験を実験的にテストすることができます。

具体的な例は、MRIとコネクトームデータから派生する現実的な相関アーキテクチャに組み込まれた神経伝達物質解放と再資源の拡散ベースのモデルを持つホドキン・フレー型ニューロンモデルの統合です。そのようなモデルは、断続的(隔離)からictal(seizure)状態への移行をシミュレートするために使用され、さらには細胞増量がさらに小さい変化がより詳細なモデルにシフトすることができます[F] [Freeta]を参照してください。

分子量と細胞レベル

最も基本的なレベルでは、マルチスケールモデルは、イオンチャネル、トランスフォーマー、受容体、およびセカンドメッセンジャーシステムの詳細な説明を組み込んでいます。例えば、染料の変異、SCN1A(Na[]]v]1.1ナトリウムチャネルをエンコーディング)は、Dravet症候群の一般的な原因であり、重度の食性的無感覚症。多発症は、細胞の生成を予測するためにどのようにして、そのようなモデルを変形させるかを予測することができます。

細胞レベルのモデリングは、非破壊的な統合、行動の潜在的なイニシアチブ、および相乗的な可塑性に拡張されます。 現実的な形態とイオンチャネル分布を組み込むことにより、研究者は、どのようにして沈みのある発振や破裂が上皮性ニューロンで出現するかをシミュレートすることができます。 これらのセルラーモデルは、合成接続を介してより大きなネットワークモデルに供給し、ハイパー励起細胞が、多関節症症症症の小さな焦点が、または破裂した発症をシミュレートすることができます。 [F] 詳細なモデルを参照してください。 [F]

ネットワークとシステムレベル

ネットワークスケールでは、多スケールモデルは、平均フィールド近似やニューラルネットワークのスピーキングを使用して、ニューロンの何千または数百万もの相互作用を表しています。 これらのモデルは、シズレ活動の伝搬を、コルティカル列、白の問題のトラクト、およびサラムのようなサブコア構造によって捉えることができます。 1つの一般的なアプローチは、各脳領域のニューラルマスモデルを使用するため、ローカルの興奮性を反映するために調整されたパラメータと、それらが結合された10次元のディフュージョン(TIF)を介して結合するパラメータです。

このような全脳モデルは、セッションの空間パターンを正常に再現し、非トラクラニアルEEGの記録で観察されたスプレッドをスプレッドしました。また、仮想的な切除や刺激プロトコルをテストするために使用され、臨床医が上肢手術を計画するのに役立ちます。例えば、モデルは、そのノード自体がセッションの焦点ではない場合でも、特定のノードを生成するのを防ぐ可能性があることを予測しています。このパーソナライズされたアプローチは、ETFのモデル全体で見つけることができます[F] [F]: [F] [F] [F]: [F] [F] [F] [F]: [F] [F] [F] [F]] は、 [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] ] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]

多スケールモデリングの利点

精神研究における多スケールモデルの利点は、数多く、著しいです。

  • 一体的理解:]]] スケールをリンクすることで、分子の欠陥がネットワークの機能障害につながるかのコヒーレントな画像を提供し、相関的な観察を超えて移動します。
  • ターゲット識別:]モデルは、分子または細胞変化が、高影響目標に対する実験的および医薬品の努力を指示する、発作の最も重要であるかどうかをピンポイントすることができます。
  • 予測力:]] 多スケールシミュレーションは、発作の発症、伝搬パターン、介入に対する応答を予測し、前方治療と手術計画を有効にすることができます。
  • パーソナライズド・メディー:] 患者固有のデータ(遺伝子型、イメージング、電気生理学)で、個々の脳にモデルを校正し、治療選択と投与を最適化することができます。
  • 動物実験の減少:[]]仮想実験は、多くの場合、偏向の実験にコストをかける前に仮説スペースを狭くして、急速にスクリーニングすることができます。

課題と限界

約束にもかかわらず、マルチスケールモデルはいくつかの課題に直面しています。 まず、スケール全体で膨大な量のデータを必要とするため、そのようなデータはしばしば不完全であるか、異なる条件下で測定されます。 第二に、モデルを分離するカップリング(例えば、粗粒状ネットワークと詳細な分子シミュレーション)は、パラメータの不確実性と計算上の要求を紹介します。 第三に、検証は困難です。モデルが発作パターンを再現する一方で、実際の基礎メカニズムは異なる可能性があります。 特に、モデルが特定のモデルを雇用するときに、適切な拘束力が欠かせません。

高性能コンピューティング、データ統合(BRAIN Initiative など)、機械学習の進歩は、これらの課題に取り組む。研究者は、個々のコンポーネント(イオンチャネルモデル、ニューロンモデル、ネットワークモデル)が、システム全体を再構築することなく、独立して改善および置換できるモジュラーフレームワークを開発しています。計算神経科学における現在の課題の議論については、 を参照してください。

今後の方向性

多スケールモデリングのエピレイプにおける次のフロンティアには、いくつかのエキサイティングな開発が含まれています。 1つは、リアルタイム、クローズドループフィードバックの組み込まれています。インプラントデバイスから入力を受信し、フライの刺激パラメータを調整することができます。 もう1つは、特定の患者、修飾子および環境要因にどのように特定の変異が現れるかを予測するための遺伝子および遺伝子データの統合です。 さらに、モデルは、グライアルセル(ストレイト、マイクログラム、および神経)を含む動きを進めています。

人工知能の進歩は、大規模なデータセットから関連するパラメータと結合ルールを自動的に発見することにより、モデル開発を加速する可能性が高いでしょう。 最後に、NEURON、NEST、The Virtual Brainなどのオープンソースプラットフォームは、より広範な研究コミュニティにアクセスし、コラボレーションと再現性を促進し、よりアクセス可能なマルチスケールモデルを作ることです。 これらのツールが成熟すると、彼らは、上質な診断、治療、および究極の予防に不可欠になります。

コンテンツ

マルチスケールモデリングは、無水細胞やネットワークイベントではなく、空間と時間における多角的な順序を覆うプロセスの複雑な相互作用から出現する現象として、無水症の相殺症を観察するような、変形性発作物を提供します。分子、細胞、ネットワーク、およびシステムレベルをブリッジすることにより、これらのモデルは、発水症の病理学を理解するための統一されたフレームワークを提供し、治療対象者を特定し、治療を識別し、治療をパーソナライズする。研究者は、研究者や研究者が、長期的には、研究を実践するような、研究を実践する、研究者や研究者が、研究を促進します。