Человеческий мозг всегда представлял большой интерес для ученых. Понимание законов, которые лежат в основе его функционирования, до сих пор является одной из главных задач науки. В своей многолетней работе ученые лишь немного приблизились к механизмам формирования памяти, мышления и других производных человеческого сознания. Тем не менее, проводится много работы в направлении моделирования деятельности мозга. Данные работы проводятся в рамках междисциплинарной дисциплины - вычислительной нейробиологии.
Вычислительная нейробиология фокусируется на нервной системе. Это поле растущего научного интереса. Благодаря быстрому развитию компьютерных систем и растущей доступности экспериментальных данных, роль моделирования нервной системы становится все более важной.
Вычислительная мощность компьютеров, которая доступна теперь, уже позволяет моделировать работу мозга млекопитающих. Даже моделирование человеческого мозга будет выполнимо в ближайшие годы.
Моделирование нервной системы помогает понять функциональные возможности человеческого мозга. Это может помочь в разработке новых методов лечения различных видов заболеваний, например, таких как болезнь Альцгеймера.
Так как человеческий мозг не доступен для прямых экспериментальных исследований, модель мозга имеет важное значение для понимания его функциональных возможностей. Численное моделирование позволяет благодаря данным, полученных из экспериментов, построить модель нейрона.
Человеческий мозг является сложной нейронной сетью. Он состоит примерно из 100 миллиардов нервных клеток, называемых нейронами. Каждый нейрон может быть соединен с 10000 других нейронов, тем самым создавая около 150 триллионов синаптических связей. Моделирование человеческого мозга требует колоссальных вычислительных мощностей, поэтому в данной работе будет рассматриваться мозг крысы. Количество нейронов в мозге крысы составляет 200,000,000, а число синаптических связей ~4.48х10п, что более чем в 300 раз меньше чем у человеческого [1].
Объектом исследования в дипломной работе является гиппокамп мозга крысы, предметом исследования - структура гиппокампа, ее отделы и слои.
Целью дипломной работы является реализация численной модели морфологии реалистичной нейронной сети гиппокампа крысы на вычислительном кластере.
Исходя из указанной цели, можно выделить частные задачи, поставленные в данной дипломной работе:
1. Рассмотреть строение мозга;
2. Рассмотреть биологическую модель нейрона;
3. Рассмотреть, как устроена нейронная сеть;
4. Рассмотреть электрические процессы в мозге;
5. Рассмотреть морфологию нейронной сети гиппокампа крысы;
6. Рассмотреть инструмент моделирования нейронной сети NEST;
7. Реализовать реалистичное поведение нейрона при помощи NEST;
8. Запустить модель на вычислительном кластере.
В ходе работы над данной работой были изучены следующие темы:
1. Строение мозга;
2. Биологическая модель нейрона;
3. Устройство нейронной сети;
4. Электрические процессы в мозге;
5. Гиппокамп;
6. Инструмент моделирования нейронной сети NEST.
На основе этих теоретических знаний была проведена реализация численной модели морфологии реалистичной нейронной сети гиппокампа крысы при помощи NEST.
Были получены изображения нейрональной активности гиппокампа мозга и графики мембранных потенциалов нейронов верхнего и нижнего слоев CA1 отдела гиппокампа. Результатом работы является созданная и симулированная часть гиппокампа, которая в дальнейшем может использоваться при симулировании большей части нервной системы. Затем на основе этой работы возможна разработка модели поведения крысы.
Симулирование структуры позволяет добиться того, что в будущем уже не нужно будет трепанировать голову крыс, достаточно будет запустить симуляцию на компьютере. Еще одно преимущество симулированной структуры от реальной (кроме предотвращения вреда животным) - это свобода в управлении системой. В реальной жизни мы не можем вызвать спайк определенного нейрона, а в NEST это без проблем можно сделать: подключить какой угодно генератор, "заморозить" нейрон, добавить связи и т.п.
Если удастся симулировать поведение крысы, то можно переходить к реализации модели поведения человека. Программа, моделирующая поведения человека, описывающая внутренние био-процессы, будет полезна во многих отраслях, начиная психологическими исследованиями, заканчивая фармакологией.
