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Multiscale 모델은 무엇입니까?

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다중형 모델링의 핵심 강도는 다른 규모에서 구성 요소의 상호 작용에서 발생하고 혼자 어떤 단일 레벨을 공부하여 예측할 수 없다는 것을 의미하는 현명한 현상을 생성 할 수있는 능력에 있습니다. 이것은 특히 간섭에 대한 접근 방식을 잘 추적하고, 정상 및 비동기적 인 상태 사이의 갑작스런 전환으로 특징 인 상태. 다중 신경 과학의 심층적 개요를 위해 [FLT:][FLT:]][FLT:]][FLT:]][FLT:]][F]]][FLT:[FLT:]]][F]]]]][[F]]]]]]]][[[[[[[[[F]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[

Epilepsy의 Multiscale 모델링 : 심층적 인 모습

Epilepsy 연구는 오래 파편되었습니다: 분자 생물학 연구 이온 수로 mutations, 전기 생리학은 단 하나 neurons를 기록하고, 화상 과학자는 네트워크 활동을 추적합니다. Multiscale 모형 교량 이 도메인은 다음과 같은 질문을 돕습니다: 특정한 유전 적 율은 seizure 문턱에 영향을 미칩니까? 어떤 네트워크 topology는 seizure 전파에 취약합니까? 우리는 시선이 국부적으로 세포 재산에 근거를 둔 무슨을 예측할 수 있습니까? 실험은 실험에서 비싸게 시험될 수 있는 실험적인 모형을 제공하는 가상 모형은 어디로 나타날 수 있습니다.

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분자 및 세포 수준

대부분의 기본 수준에서 다스케이프 모델은 이온 채널, 운송업자, 수용체 및 두 번째 메신저 시스템의 상세한 설명을 통합합니다. 예를 들어, SCN1A] (Na]v]]1.1 나트륨 채널)는 Dravet 증후군의 일반적인 원인을 예측하고 심각한 비염성 encephalopathy. 다스케이프 모델은 종종 이러한 유형의 화학적 모델에 대한 역학적 인 모델의 역학적 인 모델에 대한 역학적 인 영향을 줄 수 있습니다.

세포질 수준 모델링은 유전 통합, 행동 잠재적 인 시작 및 신생아성에 대한 확장을 확장합니다. 현실적 형태 및 이온 채널 배포를 통합함으로써, 연구원은 비극성 신경에 대한 비극성 또는 파열 발사가 어떻게 나타날 수 있는지 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 세포 모델은 시냅스 연결을 통해 더 큰 네트워크 모델로 공급하고, hyperexcitable 세포의 작은 초점이 심각한 세포의 주변 조직을 염두에 두는 방법에 대한 연구를 허용 [F] [F]] [F]] [F]] [F]] [F]] [F]] [F]]] [F]]] [F]]]] [F]]] [F]] [F]]] []] []]]] [] [] [] [] []]]] [] [] [] [] [] [] [] [] [] []]]] [] [] [] [] [] []]]] [] [] [] [] [] [] [] []]]]] [] []]]]] []]]]]]

네트워크 및 시스템 수준

네트워크 규모에서 다 스케일 모델은 수천 명 또는 수백만 명의 신경과 상호 작용을 나타냅니다. 종종 의미 필드 약리 또는 매칭 신경 네트워크를 사용하여. 이 모델은 코뿔 열, 흰색 문제의 견인 및 뇌와 같은 비극적 구조와 같은 비극적 인 활동을 통해 재즈어 활동의 전파를 캡처 할 수 있습니다. 한 가지 일반적인 접근법은 각 두뇌 영역에 신경 질량 모델을 사용하여 지역적 흥분을 반영하고, 두 개의 모체 (Deps)을 통해 두 개의 모체 (Deps)을 통해 두 개의 모체 (Deps)이 파생 된 이미지 (Deps)를 통해 두 가지를 튜닝합니다.

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Multiscale Modeling의 장점

epilepsy 연구에 있는 다 가늠자 모형의 이점은 수많은 뜻깊습니다:

  • Integrative understand: 스케일을 연결함으로써, 모델은 상관 관계 관측을 넘어 네트워크 장애로 이어지는 분자 결함이 어떻게 네트워크 장애로 이어지는지 파악한 그림을 제공합니다.
  • Target 식별:모델은 분자 또는 세포 변화가 가장 중요하다는 점이, 실험적 및 제약 노력에 대한 고 영향 대상을 향해.
  • 예측 전력: Multiscale 시뮬레이션은 세이즈온 온셋, 전파 패턴 및 상호 작용에 대한 응답을 예측하고, 사전 예방 치료와 수술 계획을 가능하게합니다.
  • Personalized Medicine: 환자별 데이터(genotypes, Imaging, Electrophysiology)를 통해 모델은 개별 뇌에 교정 될 수 있으며, 치료 선택 및 투약을 최적화합니다.
  • 동물 실험을 감소: 가상 실험은 비보 연구에서 비용이 많이 드는 더 높은 공간의 많은 조건을 신속하게 측정할 수 있습니다.

도전과제

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이 연구자들은 이 문제를 해결하기 위해, 연구자들은 이 문제를 해결하기 위해, 고성능 컴퓨팅, 데이터 통합 (예 : BRAIN Initiative)에서, 그리고 기계 학습이 이러한 문제를 해결하는 것입니다. 연구자들은 개별 구성 요소 (ion channel model, neuron model, network model)가 전체 시스템을 재구성하지 않고 독립적으로 개선하고 대체 할 수있는 모듈 형 프레임 워크를 개발하고 있습니다. 계산 신경 과학의 현재 도전에 대한 토론을 위해 [[FLT : 0]이 신경 관점[[FLT : 1]]]을 참조하십시오.

미래 지향

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인공 지능의 진보는 큰 데이터셋에서 관련 매개 변수와 커플링 규칙을 자동으로 발견하여 모델 개발을 가속화 할 것입니다. 마지막으로, NEURON, NEST 및 Virtual Brain과 같은 오픈 소스 플랫폼은 더 넓은 연구 커뮤니티에 액세스 할 수있는 멀티 스케일 모델링을 만들고 협업 및 재현성을 촉진합니다. 이러한 도구 성숙으로, 그들은 Epilepsy 진단, 치료 및 궁극적으로 예방에 필수적인 것입니다.

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