مغز ، شگفتی مهندسی بیولوژیکی ، به روشی بسیار سلسله مراتبی سازماندهی می شود. این سازمان سلسله مراتبی از سطح مولکولی و سلولی گرفته تا شبکه های عصبی در مقیاس بزرگ فاصله دارد و عملکردهای پیچیده شناختی را امکان پذیر می کند. ما به عنوان یک تأمین کننده مدل های مغزی ، ما عمیقاً درگیر درک این موضوع هستیم که چگونه مدل های مغز می توانند این سازمان سلسله مراتبی پیچیده را اداره کنند.
در اساسی ترین سطح ، مغز از سلولهای عصبی و سلولهای گلیال تشکیل شده است. نورونها واحدهای اصلی سیگنالینگ هستند که از طریق سیگنال های الکتریکی و شیمیایی ارتباط برقرار می کنند. از طرف دیگر سلولهای گلیال پشتیبانی و عایق را فراهم می کنند. مدل های مغز در این سطح اغلب بر شبیه سازی خصوصیات بیوفیزیکی نورون های فردی متمرکز می شوند. به عنوان مثال ، مدل Hodgkin - Huxley یک مدل ریاضی کلاسیک است که تولید و انتشار پتانسیل های عمل در نورون ها را توصیف می کند. این مدل رفتار کانال های یونی را در غشای عصبی ضبط می کند ، که برای درک نحوه آتش سوزی و برقراری ارتباط نورون ها بسیار مهم است. ماساختار مدل مغزمی توان از آن برای نمایندگی بصری این مؤلفه های اساسی استفاده کرد و به محققان و مربیان کمک می کند تا بلوک های اساسی ساختمانی مغز را نشان دهند.
با افزایش سلسله مراتب ، نورونها مدارهای محلی را تشکیل می دهند. این مدارها گروههایی از نورون های به هم پیوسته هستند که عملکردهای خاصی را انجام می دهند. به عنوان مثال ، در قشر بصری ، مدارهای محلی مسئول پردازش ویژگی های بصری اساسی مانند لبه ها و جهت گیری ها هستند. مدل های مغز در این سطح با هدف شبیه سازی تعامل بین نورون ها در این مدارها است. از مدل های شبکه ، مانند شبکه عصبی مکرر ، می توان برای نشان دادن حلقه های بازخورد پیچیده و پردازش سیگنال در مدارهای محلی استفاده کرد. این مدل ها می توانند به ما در درک چگونگی یکپارچه سازی اطلاعات در سطح محلی کمک کنند. مامدل آناتومیکی مغز انسانمی توان برای نشان دادن مکان های فیزیکی این مدارهای محلی در مغز استفاده کرد و یک مرجع ملموس برای درک سازمان آنها فراهم کرد.
فراتر از مدارهای محلی ، مغز در مناطق عملکردی بزرگتر سازماندهی می شود. به عنوان مثال ، قشر جلوی مغز در کارکردهای شناختی مرتبه بالاتر مانند تصمیم گیری - تصمیم گیری ، برنامه ریزی و حافظه کاری نقش دارد. این مناطق از طریق پیش بینی های آکسون با محدوده طولانی متصل می شوند و شبکه های عصبی در مقیاس بزرگ را تشکیل می دهند. مدل های مغز در این سطح باید الگوهای اتصال پیچیده بین مناطق مختلف را به خود اختصاص دهند. تصویربرداری تانسور انتشار (DTI) و تصویربرداری رزونانس مغناطیسی عملکردی (FMRI) اغلب برای نقشه برداری از این اتصالات استفاده می شود. سپس از تئوری نمودار می توان برای تجزیه و تحلیل خصوصیات توپولوژیکی این شبکه ها استفاده کرد. مااندازه زندگی مدل آناتومیکینمایشی از اندازه زندگی از مغز را ارائه می دهد ، و این امکان را فراهم می کند که دیدگاه جامع تری از این مناطق عملکردی در مقیاس بزرگ و اتصال آنها باشد.
یکی از چالش های رسیدگی به سازمان سلسله مراتبی مغز در مدل ها ، مسئله مقیاس است. مغز در مقیاس های مختلف مکانی و زمانی عمل می کند. در سطح مولکولی ، وقایع به ترتیب میلی ثانیه اتفاق می افتد ، در حالی که در سطح شبکه های عصبی در مقیاس بزرگ ، فرآیندها می توانند ثانیه یا حتی طولانی تر طول بکشد. ادغام این مقیاس های مختلف در یک مدل واحد یک چالش مهم است. رویکردهای مدل سازی چند مقیاس برای رسیدگی به این مسئله در حال توسعه است. این رویکردها مدل ها را در سطوح مختلف سلسله مراتب ترکیب می کنند و امکان درک جامع تری از عملکرد مغز را فراهم می کنند.
چالش دیگر پیچیدگی انعطاف پذیری مغز است. مغز بسیار پلاستیکی است ، به این معنی که ساختار و عملکرد آن می تواند در پاسخ به تجربه تغییر کند. این انعطاف پذیری در تمام سطوح سلسله مراتب ، از اصلاح اتصالات سیناپسی در مدارهای محلی تا سازماندهی مجدد شبکه های عصبی در مقیاس بزرگ رخ می دهد. مدل های مغز برای نشان دادن دقیق توانایی مغز در سازگاری و یادگیری ، باید مکانیسم های انعطاف پذیری را در خود جای دهند. به عنوان مثال ، قوانین یادگیری Hebbian اغلب برای مدل سازی انعطاف پذیری سیناپسی استفاده می شود ، جایی که سیناپس ها بر اساس فعالیت همبسته نورونهای قبل و بعد از سیناپسی تقویت یا تضعیف می شوند.
علاوه بر این چالش های علمی ، ملاحظات عملی در توسعه مدلهای مغز نیز وجود دارد. منابع محاسباتی مورد نیاز برای شبیه سازی مغز در سطوح مختلف سلسله مراتب قابل توجه است. سیستم های محاسباتی با کارایی بالا اغلب برای اجرای مدل های بزرگ مغز در مقیاس بزرگ مورد نیاز هستند. علاوه بر این ، اعتبارسنجی این مدل ها در برابر داده های تجربی بسیار مهم است. این امر مستلزم مقایسه پیش بینی مدل ها با داده های حاصل از الکتروفیزیولوژی ، تصویربرداری و آزمایش های رفتاری است.
ما به عنوان یک تأمین کننده مدل های مغزی ، ما متعهد به ارائه مدلهای با کیفیت بالا هستیم که می تواند به محققان و مربیان کمک کند تا سازمان سلسله مراتبی مغز را بهتر درک کنند. مدل های ما به گونه ای طراحی شده اند که دقیق ، مفصل و آسان برای استفاده باشند. این که آیا شما یک متخصص علوم اعصاب هستید که تحقیقات برش را انجام می دهید ، یک دانش آموز پزشکی که در مورد آناتومی مغز یاد می گیرد یا یک مربی که به دنبال ابزارهای آموزش مؤثر است ، مدل های ما می توانند نیازهای شما را برآورده کنند.
ما می دانیم که هر مشتری ممکن است نیازهای منحصر به فردی داشته باشد. به همین دلیل ما طیف وسیعی از گزینه های سفارشی سازی را ارائه می دهیم. اگر به مدلی با ویژگی ها یا جزئیات خاص احتیاج دارید ، می توانیم با شما همکاری کنیم تا یک راه حل مناسب تهیه کنیم. تیم متخصصان ما همیشه آماده ارائه پشتیبانی و مشاوره فنی هستند تا اطمینان حاصل کنند که از محصولات ما بیشترین بهره را می برید.
اگر به مدل های مغزی ما علاقه مند هستید و دوست دارید در مورد نیازهای خاص خود بحث کنید یا سفارش دهید ، ما شما را تشویق می کنیم تا به ما دسترسی پیدا کنید. ما مشتاقانه منتظر فرصتی برای همکاری با شما و مشارکت در تلاش های تحقیق و آموزشی شما هستیم.
منابع
- Hodgkin ، AL ، & Huxley ، AF (1952). توصیف کمی از جریان غشای و کاربرد آن در هدایت و تحریک در عصب. مجله فیزیولوژی ، 117 (4) ، 500 - 544.
- Sporns ، O. (2011). شبکه های مغز. مطبوعات MIT.
- Dayan ، P. ، & Abbott ، LF (2001). علوم اعصاب نظری: مدل سازی محاسباتی و ریاضی سیستم های عصبی. مطبوعات MIT.
