Nowatorska symulacja komputerowa mózgu przybliża zrozumienie powstawania neuronów
Naukowcy z Uniwersytetu w Surrey stworzyli nową symulację komputerową, która pozwala lepiej zrozumieć, jak rozwija się nasz mózg i jak rosną neurony. Symulacja ta nie tylko pomaga w zgłębianiu tajników działania mózgu, ale także może przyczynić się do postępów w badaniach nad chorobami neurodegeneracyjnymi. W przyszłości możliwe jest, że technologie te zostaną wykorzystane w badaniach nad komórkami macierzystymi, co może otworzyć drogę do regeneracji uszkodzonych tkanek mózgowych.
Dokładna symulacja wzrostu neuronów
Badacze, korzystając z techniki Approximate Bayesian Computation (ABC), stworzyli model, który odzwierciedla rzeczywisty wzrost neuronów. Dzięki temu narzędziu możliwe jest porównanie danych z symulacji z rzeczywistym rozwojem komórek nerwowych, co pozwala na precyzyjne dostrojenie symulacji do realnych warunków. Tego rodzaju podejście zapewnia, że sztuczny model mózgu dokładnie odwzorowuje sposób, w jaki neurony rosną i tworzą połączenia.
Symulacja została przetestowana na neuronach pochodzących z hipokampu, kluczowego obszaru mózgu odpowiedzialnego za przechowywanie wspomnień. Wyniki pokazały, że model z powodzeniem imitował wzorce wzrostu prawdziwych neuronów hipokampu, co sugeruje ogromny potencjał tej technologii w symulowaniu rozwoju mózgu w niezwykle szczegółowy sposób.
Odkrywanie tajemnic mózgu
Zrozumienie jak działa nasz mózg to jedno z największych wyzwań współczesnej nauki. Dr Roman Bauer z Wydziału Informatyki i Inżynierii Elektronicznej Uniwersytetu w Surrey podkreśla, że „przy użyciu tej symulacji oraz dzięki szybkiemu rozwojowi sztucznej inteligencji, zbliżamy się coraz bardziej do zrozumienia, jak neurony rosną i komunikują się”. Naukowiec dodaje, że prace te mogą w przyszłości doprowadzić do opracowania nowych, skuteczniejszych terapii dla osób cierpiących na choroby takie jak Alzheimer czy Parkinson, co mogłoby zmienić życie milionów ludzi na całym świecie.
Wyzwania związane z jakością danych
Jednakże, jak we wszystkich modelach, precyzja symulacji zależy od jakości danych, które są wykorzystywane do jej kalibracji. Ograniczona lub niekompletna ilość danych na temat rzeczywistych neuronów może obniżyć dokładność symulacji. Obecny model wykazał imponujące wyniki w odwzorowywaniu wzrostu hipokampalnych komórek piramidowych, ale konieczne mogą być dalsze modyfikacje, aby dokładnie symulować inne typy neuronów oraz różne obszary mózgu.
BioDynaMo: oprogramowanie przyszłości
Symulacja komputerowa została stworzona przy użyciu oprogramowania BioDynaMo, które współtworzył dr Bauer. BioDynaMo to potężne narzędzie umożliwiające naukowcom łatwe tworzenie, uruchamianie i wizualizowanie wielowymiarowych symulacji opartych na agentach. Oprogramowanie może być stosowane nie tylko w biologii, ale również w badaniach socjologicznych, ekologicznych, a nawet finansowych.
Publikacja wyników badań
Wyniki tych przełomowych badań zostały opublikowane w prestiżowym czasopiśmie Journal of Mathematical Biology, gdzie opisano proces kalibracji stochastycznych modeli wzrostu neuronów za pomocą Approximate Bayesian Computation. Dalsze informacje na temat badania można znaleźć w artykule: Duswald, T., et al. (2024) Calibration of stochastic, agent-based neuron growth models with approximate Bayesian computation. *Journal of Mathematical Biology*.
Odkrycia te otwierają nowe możliwości w badaniach nad mózgiem i mogą być kluczowe w zrozumieniu procesów neuronalnych, które są fundamentem naszego myślenia, pamięci i emocji. W miarę dalszego rozwoju tych technologii, nadzieje na przełomowe terapie neurodegeneracyjnych chorób stają się coraz bardziej realne.
