Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка технологий для репрезентации функций кортикальных структур in silico

Номер контракта: 14.608.21.0001

Руководитель: Гуткин Борис Самуилович

Должность: главный научный сотрудник

Организация: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Организация докладчика: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Аннотация скачать
Постер скачать
Ключевые слова:
математическое моделирование, нейродинамика, вычислительная нейронаука, крупномасштабное моделирование, кортикальные структуры, кортикальная колонка, гиппокамп, нейрон-глиальное взаимодействие, спайковая нейронная сеть

Цель проекта:
Мозг млекопитающих и человека является с одной стороны наиболее сложным и слабо изученным объектом, с другой — несравненно более эффективным в задачах обработки информации по сравнению с искусственными вычислительными системами. Действительно, мозг способен решать сложнейшие задачи, связанные с организацией сложного поведения и взаимодействия с внешней средой, параллельной обработкой множества потоков сенсорной информации, и многие другие. А главное, что мозг эффективно делает это в непредсказуемо изменяющихся условиях. Прорыв в экспериментальных исследованиях позволил существенно продвинуться в понимании некоторых принципов функционирования мозга. Но основные механизмы сигнализации, электрической и химической активности, лежащие в основе работы мозга остаются неизвестными. Подход, связанный с изучением функционирования структур мозга in silico, сам по себе выглядит многообещающим, а в связке с современными экспериментальными исследованиями является наиболее перспективным. В России и во всём мире подход, использующий последние достижения в области компьютерных технологий для задач науки о мозге, находится в области наиболее приоритетных и перспективных. Растущая вычислительная мощность современных компьютерных и суперкомпьютерных систем позволяет реализовать математические модели формирования сигналов и обработки информации как в отдельных структурах мозга, так и в целом мозге. Примерами наиболее выдающихся и значимых проектов в области крупномасштабного моделирования являются проект The Human Brain Project, компьютерная модель человеческого мозга Е.Ижикевича и его последующий проект, направленный на аппаратную реализацию участков визуальной и моторной коры для автоматического распознавания и управления биоморфными роботами, Brain Corporation, проект Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network) и многие другие. Результаты исследований в рамках этих проектов должны обеспечить понимание скрытых от экспериментальной науки о мозге механизмов работы отдельных структур мозга, формирования паттернов активности и других основ обработки информации и формирования когнитивных функций. Однако сколь угодно значимые фундаментальные результаты пока отсутствуют. Многие выполняемые на западе проекты ориентированы на какую-то одну особенность, например, на воспроизведение структуры межнейронных связей в мозге, и как следствие этого, они моделируют генерацию отдельных экспериментально наблюдаемых паттернов активности, но не способны учитывать весь спектр динамических явлений и тем более механизмы информационной обработки. Стоит отметить, что в России проекты подобного масштаба не ведутся. В числе отечественных исследований данной тематики можно упомянуть проект, поддержанный Российским Научным Фондом под руководством ведущего специалиста в области вычислительной нейробиологии М.Цодыкса, выполняемый на базе ННГУ им. Н.И. Лобачевского (Нижний Новгород). Проект мирового уровня, направленный на разработку теоретических основ обработки информации в мозге, является сугубо фундаментальным и в ближайшей перспективе не рассчитан на прикладной результат. Среди прикладных проектов внимания заслуживают работы, ведущиеся в Тюменском Государственном университете и высокотехнологичном малом предприятии ООО “ТАСО” под руководством В.Филиппова (http://www.taso.pro). Проект посвящён разработке программного обеспечения нового поколения, имитирующего принципы функционирования мозга. Разработаны и реализованы алгоритмы симуляции крупномасштабной модели, ведутся работы по наделению модели когнитивными составляющими, используется ряд таких уникальных методик, как кибергеномика, ассоциативное кодирование информации и др. Однако конкретные научные результаты в проекте пока отсутствуют, а используемые модели единичных нейронов далеки от биологических, не только с точки зрения биологии, но и с точки зрения динамики, в то время как известно, что всевозможные виды синхронизации, полихронизация, формирование ритмической активности и другие динамические процессы являются определяющими в работе мозга. В отличие от них предлагаемый нашей группой проект сочетает глубокую проработку фундаментальной научной составляющей в области нейробиологии с передовыми технологическими решениями для создания технологий и платформ для репрезентации функций мозга in silico и создания высокоразрешающей информационной карты мозга. Одной из отличительных особенностей данного проекта также является учёт влияния другого типа клеток, астроцитов или нейроглии, широко представленного в мозге млекопитающего. Недавно было выяснено, что астроциты, помимо поддерживающей фукции, играют немаловажную роль для генерации и передачи сигналов, принимают участие в процессах памяти и обучения. Кроме того показано, что астроциты могут играть ключевую роль в здоровом функционировании мозга, а нарушения в работе астроцитов и других глиальных популяций клеток являются причиной нейродегенеративных заболеваний, поиск механизмов развития которых, а также методов и стратегий борьбы с ними, по сей день является нерешённой актуальной научной проблемой. Среди фундаментальных проблем в области моделирования структуры, сигналов и функций мозга следует отметить следующие. Отсутствуют адекватные математические модели, позволяющие описать функциональные перестройки на уровне сетевых взаимодействий в условиях спонтанной активности, электрической стимуляции и при фармакологических манипуляциях. Требуется точная верификация фундаментальных знаний, полученных экспериментально, о молекулярно- клеточных и нейросетевых принципах сигнализации в нейронных сетях мозга. Такая верификация необходима в виде их математического описания и программной (компьютерной), а также аппаратной симуляции. Требуется разработка функциональных математических и виртуальных моделей для виртуального исследования фундаментальных принципов работы мозга и установления взаимосвязей между формированием когнитивных функций и сетевой структурно- функциональной пластичностью. В прикладном аспекте проекта следует отметить актуальность создания на основе разработанных сетевых математических моделей систем виртуального тестирования фармакологической активности химических агентов, влияющих на динамику нейронных сетей. Существующие модели, алгоритмы и программы не позволяют достоверно оценить результат изменения биофизических параметров клеток и клеточных взаимодействий для предсказания эффекта фармакологических воздействий на уровне сетевой динамики систем мозга. Отсутствуют протоколы доклинического тестирования нейротропного воздействия лекарственных препаратов на сетевой уровень межклеточной сигнализации. Отсутствует база данных функциональных индикаторов состояния нейронных сетей мозга и возможного влияния нейротропных химических агентов на эти индикаторы. Разрабатываемый в рамках данного проекта программный комплекс и лежащая в его основе математическая модель направлены на продвижение в решении данных фундаментальных вопросов. С точки зрения прикладных запросов медицины, понимание клеточных и молекулярных детерминант нарушений функции головного мозга является чрезвычайно важной и актуальной областью научных исследований. Эти вопросы расположены на самом переднем фронте фундаментальной науки и являются ключевыми для решения острых социально-медицинских проблем. Патологии нервной системы на самом деле являются одними из наиболее распространенных заболеваний, и в то же время наиболее трудно поддаются лечению. Расходы на лечение и социальную реабилитацию больных, страдающих нервными заболеваниями, чрезвычайно высоки. Например, очень распространенным заболеванием такого вида является эпилепсия. Существующие методы диагностики эпилепсии (электроэнцефалограмма, магнитоэнцефалограмма, компьютерная томография мозга и др.) хорошо зарекомендовали себя в клинической практике. Однако их разрешающая способность и точность не позволяют проводить исследования с целью выяснения механизмов развития заболевания на нейросетевом уровне. Для решения этой проблемы необходимо применять подходы математического моделирования и компьютерных симуляций, что также является одной из задач данного проекта, выгодно отличающей его от конкурентов как в России, так и за рубежом. Исследования в рамках данного проекта имеют целью развитие этого научного направления, что позволит существенно продвинуться в решении таких актуальных проблем, как создание универсальной платформы виртуального нейроморфного моделирования функций мозга и разработки технологических основ для создания интеллектуальных нейроморфных систем обработки информации. Принимая во внимание очерченные проблемы, в проекте формулируется следующая основная цель. Целью ПНИ является разработка математической модели обработки сигналов в нейронах и глиальных клетках (астроцитах) и экспериментального образца программного обеспечения, обеспечивающих компьютерное моделирование передачи нервной активности в сверхбольших нейрон-глиальных сетях кортикальных структур головного мозга (далее – СНГС) с числом моделируемых синапсов в сети не менее 50 млн. единиц. 1.2. Исследование фундаментальных принципов генерации и распространения сигналов (в том числе и сигналов патологической активности и механизмов её возникновения), исследование процессов обработки информации на основе сигнализации и пластичности нейронных и нейрон-глиальных систем мозга. Данное прикладное научное исследование является составной частью комплексного проекта ПНИЭР по теме: «Разработка методов, технологий и платформ для исследований функционирования нервных систем на основе создания высокоразрешающей информационной модели кортикальных структур мозга» (шифр 2015-14-582-0008).

Основные планируемые результаты проекта:
В результате исследования планируется получение следующих результатов:
1. Набор методов математической редукции сложных с вычислительной точки зрения моделей отдельных элементов СНГС (нейронов, синапсов, глиальных клеток, ансамблей нейронов) для использования редуцированных моделей при проведении крупномасштабных сетевых вычислительных симуляций кортикальной колонки.
Данный результат является одним из основополагающих для развития проекта. Особое внимание будет уделено редукции многоразмерных межклеточных процессов, которые являются значимыми для нейронных и глиальных функций. С целью разработать редуцированную модель мы будем использовать технику канонической редукции модели которая была разработана ранее, основанную на редукции нормальной формы. Эта технология позволяет приводить системы к низкой размерности. Полученные модели являются структурно устойчивыми и аналитически связанными с процессами из оригинальной модели. В качестве дополнительной технологией редукции будет использоваться метод разделения временных масштабов для идентификации быстрых, средний и медленных систем, чья динамика можеть быть хорошо разделена посредством параметрического приближения динамики остальных масштабов, либо если считать их мгновенными. Последующий анализ фазовой плоскости и бифуркационный анализ разделённых подсистем будет приводиться к каноническим уравнениям. Дальнейшее связывание редуцированных подсистем приведёт к формулировке сильно редуцированной модели для клеточных процессов. Комбинация редуцированных канонических и моделей среднего поля, включающих рецепторно-основанные процессы, является уникальным подходом который позволит нам профилировать in silico потенциальное воздействие действия терапевтических фармакологических агентов, сохраняя аналитическую ясность ключевых механизмов.
2. Описание математической модели обработки сигналов в нейронах и глиальных клетках (астроцитах).
Создание математических моделей необходимо для изучения активности нервных клеток и более полного понимания происходящих в мозге процессов, а также проведения виртуальных экспериментов по изучению нейродегенеративных заболеваний.
Создаваемая математическая модель обработки сигналов в нейронах и глиальных клетках (астроцитах) должна:
воспроизводить особенности обработки сигналов нейронами и астроцитами, существенно важные для выполнения ими функций базовых элементов когнитивных систем живых организмов, но, при этом размерность разрабатываемой модели должна быть максимально снижена и оптимизирована для обеспечения построения моделей СНГС;
включать в себя такие моделируемые основные фазы обработки сигналов и формирования следа памяти, как расчет активирующих и тормозных постсинаптических потенциалов, расчет превышения порога и потенциалов действия, расчет накопления заряда в аксонной терминали, расчет количества выбрасываемых активирующих и тормозных медиаторов, расчет числа событий медиаторно-рецепторного взаимодействия на постсинаптической мембране и числа синтезируемых рецепторов активирующих и тормозных медиаторов;
включать в себя использование основных элементов (отсеков) нейронов и глиальных клеток (астроцитов) – дендритов, сом и аксонов, причем количество дендритов и аксонов в модели нейрона или глиальной клетки (астроцита) может быть произвольным с учетом ограничений используемой программной среды;
реализовать возможность создания на основе базовых моделей нейронов и глиальных клеток (астроцитов) шаблонов различных конкретных подтипов моделируемых нейронов и глиальных клеток (астроцитов).
3. Результаты моделирования процессов генерации нейронными ансамблями нормальной и патологической биоэлектрической активности.
В качестве патологической активности рассматривается высокосинхронная эпилептиформная активность, наблюдаемая в виде так называемых супербёрстовых разрядов в живых нейронных сетях. Модель также предполагает рассмотрение разнообразия рецепторов, участвующих в проведении нервного импульса по сети.
Результаты моделирования процессов генерации нейронными ансамблями нормальной и патологической биоэлектрической активности должны:
- содержать описания характерных режимов патологической популяционной активности, наблюдаемой в нейрон-глиальных системах мозга ;
- определять ключевые клеточные и сетевые процессы и их роль при переходе от нормальной к патологической активности;
- включать описания воздействия и роли клеточных механизмов поддержания гомеостаза хлора на синаптическую нейропередачу и последующее влияние на возбудимость отдельных нейронов ;
- включать описания роли клеточных механизмов поддержания гомеостаза хлора в нейросетевых механизмах генерации эпилептиформной активности в моделях человеческой кортикальной ткани;
- включать описания потенциальных терапевтических путей и стратегий для воздействия на эпилептиформную активность, фокусированных на каскадах клеточной сигнализации, включающей гомеостаз хлора и калия;
4. Описание математических моделей нейронных ансамблей, генерирующих многочастотные электрические сигналы.
Создаваемые математические модели нейронных ансамблей, генерирующих многочастотные электрические сигналы должны:
- отражать преобладающие механизмы генерации колебаний гамма диапазона в кортикальной ткани на основе синаптических взаимодействий между возбуждающими пирамидальными нейронами и тормозными интернейронами;
- включать механистическое описание генерации колебаний тета диапазона на основе нейросетевых взаимодействий между особыми популяциями тормозных интернейронов в различных слоях кортикальных колонок и пирамидальными нейронами, расположенными в соответствующем слое;
- обеспечивать возможность проведения анализа взаимодействий между популяционными электрическими сигналами различных частотных диапазонов в кортикальной микроколонке;
- обеспечивать возможность проведения анализа и включать описания механизмов межчастотной синхронизации популяционных электрических сигналов в кортикальной микроколонке, а также роли возбудимости отдельных клеток и их динамики в процессах такой синхронизации.
- воспроизводить колебания уровня популяционной активности в диапазонах частот 30 — 80 Гц для гамма и 5 — 9 Гц для тета ритмов.
5. Результаты моделирования процессов нейрон-глиального взаимодействия в отдельных элементах сверхбольших нейрон-глиальных сетях.
- учитывать механизмы активирования/ингибирования астроцитарных внутриклеточных каскадов (альфа- и бета-адренергических и/или пуринергических и/или G-белок зависимых) — всего не менее двух механизмов;
- учитывать функциональный ответ нейронов,
- учитывать механизмы физиологической активности синапса.
6. Результаты предварительных вычислительных экспериментов для расчёта динамики нейросетевых математических моделей генерации многочастотной колебательной активности. Для объединения отдельных компонентов, нейронных сетей и систем глиальных клеток, в целостную модель обработки информационных сигналов в мозге будет проведено исследование механизмов нейрон-глиального взаимодействия. Разрабатываемые модели будут включать механизмы активирования и ингибирования астроцитарных внутриклеточных каскадов, описываемых системами дифференциальных уравнений для моделирования динамики внутриклеточной концентрации кальция (семейства Ли-Ринцеля). Данные модели учитывают функциональный ответ нейронов за счёт феноменологического описания обратной связи от астроцита к нейрону. Так повышение концентрации кальция запускает ряд процессов, которые приводят к выбросу глиопередатчиков. Эти глиопередатчики способны влиять на возбудимость нейронов, эффективность синаптической нейропередачи и процессы синаптической пластичности.
7. Результаты моделирования влияния периодической активности в нейронных ансамблях, составляющих кортикальную микроколонку, на процессы кодирования, декодирования и хранения информации.
Следующая задача связана с выявлением взаимоотношений и закономерностей между сигнальными и информационными функциями мозга. Здесь должно быть проведено моделирование периодической активности нейронных сетей мозга, лежащей в основе кодирования и обработки информации, а также формирования когнитивных функций в нейросетевых математических моделях. Используя методику моделирования мы будем развивать механистическое описание генерации локальных популяций микроколонок, связанной с выполнением когнитивных функций, в том числе механизмов кодирования информационных стимулов, их краткосрочного хранения и динамического использования во время решения познавательных задач, требующих участия рабочей памяти. Модель краткосрочного хранения памяти будет основана на нашей ранее разработанной методологии генерации активности через периодические синаптические взаимодействия. Модель будет состоять из спайковых нейронов (популяций пирамидальных нейронов и интернейронов), что отражает структуру локальных кортикальных схем в лобно-корковых областях, и отражает влияние глии в сети, например, через гомеостатический ионный контроль. Схема модели будут использовать модели синаптических рецепторов (см выше), разработанных в рамках этого проекта. Мы будем развивать также численные математические описания и анализ влияния нескольких частот периодической деятельности на кодирование, декодирование и хранение информации, необходимой для когнитивных задач, требующих участия рабочей памяти. Модель позволит нам понять распространенные нейросетевые механизмы, которые позволяют кодировать, хранить и использовать сенсорную информацию, участвующую в выполнении когнитивных задач, в том числе конкретные синаптические механизмы и свойства клеток. Распространенные модели когнитивных задач функциональны и не сосредоточены на биофизических механизмах на клеточном и синаптических уровнях. Модели локального уровня, с другой стороны, не рассматривают функциональные последствия корковых колебаний на конкретных механизмах, необходимых для познавательных задач, при этом они не выходят за рамки моделирования и математического анализа.
8. Создаваемая методика моделирования передачи нервной активности в СНГС должна базироваться на разрабатываемой математической модели обработки сигналов в нейронах и глиальных клетках (астроцитах) с учетом определенных допущений и ограничений модели, а также определять порядок рабочего процесса моделирования передачи нервной активности с применением разрабатываемого экспериментального образца программного обеспечения.
9. Основным результатом проекта будет экспериментальный образец программного обеспечения, обеспечивающий программную реализацию разработанной математической модели обработки сигналов в нейронах и глиальных клетках (астроцитах) для компьютерных расчётов сигналов биоэлектрической и химической активности этих клеток, выявления взаимосвязей между динамикой астроцитов и нейронов, определения роли активности астроцитов в процессе передачи нервного импульса через синапс.

Краткая характеристика создаваемой/созданной научной (научно-технической, инновационной) продукции:
Экспериментальный образец программного обеспечения предназначен для моделирования передачи нервной активности в СНГС и использования при выполнении задач проекта;методика моделирования передачи нервной активности в СНГС на основе разработанного программного обеспечения предназначена для проведения биомедицинских исследований; набор методов математической редукции сложных с вычислительной точки зрения моделей отдельных элементов СНГС (нейронов, синапсов, глиальных клеток, ансамблей нейронов) для использования редуцированных моделей при проведении крупномасштабных сетевых вычислительных симуляций кортикальной колонки использован для снижения размерностей моделей при моделировании СНГС; математические модели, воспроизводящие процессы генерации нейронными ансамблями нормальной и патологической биоэлектрической активности предназначены для проведения виртуальных экспериментов по изучению нейродегенеративных заболеваний и использования при выполнении поставленных в проекте задач; результаты использованы для учёта взаимосвязи между процессами сигнализации, пластичности, нейрон-глиального взаимодействия и процессами обработки информации в нейронных и нейрон-глиальных системах мозга при проведении биомедицинских исследований.
В России на данный момент не ведутся большие проекты по моделированию человеческого мозга. В имеющихся сегодня исследованиях используемые модели единичных нейронов далеки от биологических не только с точки зрения биологии, но и с точки зрения динамики. В отличие от них данный проект сочетает глубокую проработку фундаментальной научной составляющей в области нейробиологии с передовыми технологическими решениями для создания технологий и платформ для репрезентации функций мозга in silico и создания высокоразрешающей информационной карты мозга. Одной из отличительных особенностей данного проекта также является учёт влияния другого типа клеток, астроцитов, или нейроглии, имеющей существенное влияние на динамику нейронов.
Для решения задачи генерации структуры сети используется комплекс аналитических и численных методов, которые можно разделить на две основные группы: методы построения сетевых моделей взаимодействующих нелинейных систем и методы численного исследования динамики многомерных систем. Моделирование формирования архитектуры нейронной сети основано на биологически релевантных представлениях о внеклеточных факторах, определяющих направление развития нейронных отростков. Также важным преимуществом технической части данного проекта перед отечественными и зарубежными аналогами является использование «зелёных» технологий для организации параллельных вычислений.
В данном случае для организации параллельных вычислений используется технология CUDA, применяемая для расчёта сложных вычислительных задач с использованием графических процессоров семейства nVidia. Данный подход позволяет организовать параллельные высокопроизводительные вычисления с использованием существенно меньшей энергии по сравнению с крупными вычислительными кластерами, укомплектованными исключительно центральными процессорами.
Ключевым отличием от аналогичных проектов, направленных на разработку технологий репрезентации функций кортикальных структур in silico (таких как ведущие зарубежные проекты «Системы нейроморфной пластичной масштабируемой электроники» («DARPA’s Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics initiative» (SyNAPSE), The Human Brain Project, Brain Corporation и др. и ведущий отечественный проект Центра прорывных исследований «Искусственные когнитивные системы»), является глубокая проработка научной составляющей в области наук о мозге, принципы работы которого, остаются неизученными несмотря на успехи недавних исследований. Поэтому важным аспектом работ является проведение фундаментальных исследований в области математического и компьютерного моделирования процессов генерации и распространения сигналов и основанных на них принципов кодирования, хранения и обработки информации в мозге.
С целью разработать редуцированную модель используется техника канонической редукции модели которая была разработана ранее в рамках предыдущих проектов, составляющих задел исследования. Данная модель основана на редукции нормальной формы. Также используется метод разделения временных масштабов для идентификации быстрых, средний и медленных систем, динамика которых может быть хорошо разделена посредством параметрического приближения динамики остальных масштабов, либо при если считать их мгновенными. Комбинация редуцированных канонических и моделей среднего поля, включающих рецепторно-основанные процессы, является уникальным подходом, позволяющим профилировать in silico потенциальное воздействие действия терапевтических фармакологических агентов, сохраняя аналитическую ясность ключевых механизмов.
С целью выявления влияния ключевых параметров нейронной сети проводятся численные расчёты. Для генерации тета- и гамма-колебаний и связи между слоями для генерации многочастотных взаимодействий применяются ранее разработанные методологии местных схем внутри слоя. Использование методики моделирования применяется для описания генерации локальных популяций микроколонок, связанных с выполнением когнитивных функций, в том числе механизмов кодирования информационных стимулов, их краткосрочного хранения и динамического использования во время решения познавательных задач, требующих участия рабочей памяти. Модель краткосрочного хранения памяти основана на нашей ранее разработанной методологии генерации активности через периодические синаптические взаимодействия. В схеме модели используются модели синаптических рецепторов, разрабатываемых в рамках этого проекта. Для объединения отдельных компонентов, нейронных сетей и систем глиальных клеток, в целостную модель обработки информационных сигналов в мозге проводятся исследования механизмов нейрон-глиального взаимодействия.
Возможные риски связаны с невозможностью поиска и выбора динамических режимов полученных моделей из-за узких областей параметров, отвечающих данным динамическим режимам. В этом случае будут проведены дополнительные исследования, целью которых будет доработка моделей для обеспечения дополнительной устойчивости этих динамических режимов путём добавления других механизмов и учёта новых биологически релевантных процессов.

Назначение и область применения, эффекты от внедрения результатов проекта:
Разрабатываемый экспериментальный образец программного обеспечения должен быть предназначен для моделирования передачи нервной активности в СНГС и использования при выполнении задач ПНИЭР по теме: «Разработка методов, технологий и платформ для исследований функционирования нервных систем на основе создания высокоразрешающей информационной модели кортикальных структур мозга»
Разработанный программный комплекс может быть применен в медицинских исследовательских работах и в исследованиях по биологии, а также использован с точки зрения радиофизики, где важным методом является поиск бифуркаций и параметрический анализ.
Результаты, полученные в рамках проекта, могут быть использованы в решении таких актуальных проблем, как создание универсальной платформы виртуального нейроморфного моделирования функций мозга и разработки технологических основ для создания интеллектуальных нейроморфных систем обработки информации. Кроме того, для проведения исследований с целью выяснения механизмов развития различных нейро-психических заболеваний на нейросетевом уровне необходимо применять подходы математического моделирования и компьютерных симуляций, что также является одной из задач данного проекта, выгодно отличающей его от конкурентов как в России, так и за рубежом. Разработанный программный комплекс позволяет оценить результат изменения биофизических параметров клеток и клеточных взаимодействий, что может быть применено для предсказания эффекта фармакологических воздействий на уровне сетевой динамики систем мозга.
Продукт может быть применен для виртуального исследования фундаментальных принципов работы мозга и установления взаимосвязей между формированием когнитивных функций и сетевой структурно-функциональной пластичностью.

Текущие результаты проекта:
Текущие результаты проекта включают предварительные наработки по следующим основным направлениям:
1. Разработка набора методов математической редукции сложных с вычислительной точки зрения моделей отдельных элементов СНГС (сверхбольших нейрон-глиальных сетях кортикальных структур головного мозга) для использования редуцированных моделей при проведении крупномасштабных сетевых вычислительных симуляций кортикальной колонки.
2. Разработка математической модели обработки сигналов в нейронах и глиальных клетках (астроцитах).
3. Разработка математических моделей, воспроизводящих процессы генерации нейронными ансамблями нормальной и патологической активности. Численные расчёты проведены с целью выявления влияния ключевых параметров нейронной сети (таких как эффективность передачи сигнала по связям, длительность затухания возбуждающих и тормозных постсинаптических ответов, баланс между торможением и возбуждением, уровень деполяризации нейронов и др.) на формирование сигналов активности. Результаты расчётов позволяют определить диапазон параметров и ключевые динамические процессы, влияющие на переход от нормальной к эпилептиформной активности, а также описать сценарии такого перехода.
4. Разработка математических моделей обработки информационных сигналов на различных уровнях организации центральной нервной системы: в отдельных нейронах, глиальных клетках, синапсах, в нейронных ансамблях, составляющих кортикальную микроколонку, в ансамблях нейроноподобных элементов, составляющих таламо-кортикальные структуры головного мозга.
5. Численные расчёты математических моделей нейронных ансамблей, генерирующих многочастотные электрические сигналы, для исследования динамических режимов и определения диапазонов значений параметров моделей отдельных нейронов в сети, а также условий на формирование сетевой структуры межнейронных связей (коннектома) для воспроизведения гамма- и тета-колебаний.
В рамках этой задачи проводится разработка нейросетевых математических моделей генерации многочастотной колебательной активности. Эта модель необходима для проведения симуляции и анализа, обеспечивающих выявление динамических механизмов генерации тета-колебаний, основанных на циклическом взаимодействии между ингибиторными популяциями в определенных слоях кортикальных колонок и пирамидальными нейронами, расположенными в соответствующих слоях. В частности, мы следуем нашей ранее разработанной методологии местных схем внутри слоя для генерации тета- и гамма-колебаний и связи между слоями для генерации многочастотных взаимодействий.