Мы живём во время нейробиологической революции и считаем, что необходимо рассматривать нейробиологию и нейроинформатику как обязательную основу для автономных систем, управляемых реакциями, подобными эмоциям, или вычислительными эмоциями. Успехи исследований в нейронауках (комплексе наук о человеческом мозге и устройстве его работы) вызвали всплеск интереса в различных сферах общества, в том числе и в IT.
Перед лабораторией нейробиологии КФУ стоит глобальная задача изучения GDP(Giant depolarizing potentials), и изучении роли гиппокампа во сне и в процессах взросления, (так как в связи со взрослением меняется роль ГАМК - он в молодом мозге играет роль ингибитора, а во взрослом роль эксайбитора).
A giant depolarizing potential (GDP) - это тип спонтанной активности, который можно наблюдать в развивающемся мозге на ранних стадиях развития. Одним из основных условий для развития GDP (которое встречается в развивающемся, но не взрослом мозге) является то, что действие ГАМК на этих стадиях должно быть возбуждающим, а не тормозным [1].
В начале развития нейронная активность в гиппокампе характеризуется гигантскими деполяризующими потенциалами (GDPs). Эти потенциалы состоят из рекуррентных деполяризаций мембраны с наложенными потенциалами быстрого действия, разделенных интервалами покоя. Они генерируются взаимодействием глутамата и гамма-аминомасляной кислоты (ГАМК), которая в непосредственном постнатальном периоде деполяризуется и возбуждает [2].
Гиппокамп играет важную роль в важных функциях мозга (например, в памяти, обучении), поэтому в последние два десятилетия этот мозговой регион стал главной целью исследований нейронауки. В течение этого периода было накоплено большое количество анатомических, нейрохимических и электрофизиологических данных. Несмотря на то, что были опубликованы отличные обзоры по анатомии и электрофизиологии формирования гиппокампа, нейрохимия этой области не была тщательно исследована. Поэтому целью этого обзора является обобщение нейрохимических данных о высвобождении основных нейротрансмиттеров, обнаруженных в области гиппокампа: глутамат (GLU), гамма-аминомасляная кислота (ГАМК), ацетилхолин (ACh), норадреналин (NA) И серотонин (5-НТ) [3].
Для достижения поставленных целей нужно было последовательно рассмотреть поведение и особенности пирамидальных нейронов в гиппокампе крысы, и подобрать наиболее подходящую модель во фреймворке NEST для построения реалистичных графиков мембранного потенциала и GDP в дальнейшем. Так-же стояла цель предложить свой вариант архитектуры гиппокампа крысы для дальнейшей реализации компьютерной модели, по которой впоследствии можно будет изучать поведение этого отдела мозга при определенных входных данных.
Разработанная архитектура на основе схемы циклов нейромедиаторов (Рис.10) была реализована во фреймворке симуляции реалистичных сетей NEST с использованием модулей для каждого из медиаторов.
Каждый медиатор на (Рис.10) является самостоятельным модулем, большинство из которых ещё предстоит реализовать. Модуль дофаминовой подсистемы уже показал хорошие результаты на правдоподобность [71], серотониновая, норадреналиновая подсистемы разработаны и сейчас проходят этап валидации в реальных объемах нейронов. Разработка моделей таких нейромедиаторов, как ацетилхолин, глутамат и ГАМК для NEST еще не завершена, и использование их влияния станет хорошим уточнением общей модели гиппокампа крысы.
Была реализована модель пирамидального нейрона отдела СА3 гиппокампа крысы (Рис.11) и получены реалистичные графики мембранного потенциала и активности ионных каналов (Рис.12).
В конечном итоге, будет получена компьютерная модель гиппокампа крысы, с протекающими там метаболическими процессами, что даст возможность симулировать различные состояния, в которые способна впадать крыса, и прогнозировать их, а также изучать биоэлектрическую активность гиппокампа крысы. Данная модель позволит более детально изучить эмоциональные состояние (Таблица 1) и способность мозга крысы к обучению.
