Исследование обновляет одну из крупнейших баз данных нейронных типов.

Исследование, проведенное учеными из Института Кахала Испанского исследовательского совета (CSIC) в Мадриде, Испания, в сотрудничестве с отделом биоинженерии Университета Джорджа Мейсона в Вирджинии, США, обновило одну из крупнейших в мире баз данных по типам нейронов Hippocampome.org.

Исследование, опубликованное в журнале PLOS Biology , представляет собой наиболее полное сопоставление, выполненное на сегодняшний день между нейронной активностью, записанной in vivo, и идентифицированными типами нейронов . Этот крупный прорыв может сделать возможным биологически значимое компьютерное моделирование всего нейронного контура гиппокампа, области мозга, участвующей в функции памяти.

Цепи коры головного мозга млекопитающих состоят из двух типов нейронов: возбуждающих нейронов, которые выделяют нейромедиатор, называемого глутаматом, и тормозных нейронов, которые выделяют ГАМК (гамма-аминобутановую кислоту), главный ингибитор центральной нервной системы. «Сбалансированный диалог между« возбуждающей »и« тормозной »активностью имеет решающее значение для функционирования мозга . Определение вклада нескольких типов возбуждающих и тормозных клеток имеет важное значение для лучшего понимания работы мозга», – объясняет Лизет Менендес де ла Прида, директор из Laboratorio de Circuitos Neuronales в Институте Кахала, который руководит исследованием в CSIC.

В случае гиппокампа, области мозга, участвующей в функции памяти, известно 39 типов основных возбуждающих клеток и 85 типов тормозных нейронов. Паттерны активности этих нескольких типов клеток очень специфичны. Вся эта информация теперь собрана в Hippocampome.org, базе данных, созданной пять лет назад Центром нейронной информатики Университета Джорджа Мейсона. Эта база данных объединяет все текущие знания о морфологии, биофизике, генетической идентичности, связности и паттернах возбуждения более чем 120 типов нейронов, идентифицированных в гиппокампе грызунов.

Это обновление, которое стало возможным благодаря тщательному запоминанию, идентификации и классификации нейронов в Институте Кахала, позволит аннотировать и классифицировать записи головного мозга с высокой плотностью записи, критически важные для интерфейсов мозг-машина. «Большая часть наших знаний о нервных клетках на сегодняшний день получена из лабораторных препаратов, которые отделяют представляющие интерес участки ткани от остальной части мозга», – говорит Джорджио Асколи, профессор Университета Джорджа Мейсона, который руководит Центром нейронной информатики. «Эта новая связь с активностью, зарегистрированной у живых животных, меняет правила игры к компьютерным моделям мозга и памяти в реальном масштабе», – добавляет Асколи.

Новые вычислительные модели и приложения для машинного обучения

Новая информация, предоставленная Hippocampome.org, может оказать влияние на разработку более реалистичных моделей прогнозирования, которые рассматривают нейронное разнообразие как источник информации. Результаты работы помогут расшифровать сигналы мозга, связанные со сложными когнитивными процессами, для которых важна информация об активности отдельных клеток.

Это случай гиппокампа, который создает нейронную репрезентацию последовательных переживаний, которая позже реактивируется очень специфическим образом для кодирования, хранения и извлечения воспоминаний. Чтобы лучше понять этот код, нам нужно разложить смешанные нейронные представления. Дополнительные данные, включенные в Hippocampome.org, теперь могут содержать необходимые метки, чтобы начать деконструкцию кода с использованием современных инструментов искусственного интеллекта.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *