>Utilizzo di evoluzione sintetica per lo studio del cervello: i ricercatori una parte fondamentale del modello di neuroni

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Il cervello umano si è evoluto nel corso di milioni di anni per diventare una vasta rete di miliardi di neuroni e di connessioni sinaptiche. Comprendere è una delle occupazioni più grandi dell’umanità.

Ma per capire come il cervello elabora le informazioni, i ricercatori devono prima capire le basi dei neuroni – anche da come le proteine all’interno dei neuroni agire per cambiare il voltaggio del neurone’s.

Per farlo occorrono un equilibrio di sperimentazione e di modellazione al computer – un partenariato tra le discipline percorse da Bill Kath, professore di scienze ingegneristiche e matematica applicata in McCormick School of Engineering and Applied Science, e Nelson Spruston, professore di neurobiologia e della fisiologia nei Weinberg College of Arts and Sciences.

I due hanno lavorato insieme per più di un decennio, con Spruston progettare esperimenti e Kath modelli di computer in via di sviluppo che spiegano i risultati che Spruston trovati. (Funziona anche il contrario: i modelli Kath hanno fornito Spruston con idee per testare sperimentalmente.)

Spruston ha studiato i canali ionici di neuroni che cambiano la loro forma, quando attivata, consente di sodio di entrare al di fuori del neurone. Questo cambia la tensione del neurone, causando il neurone al fuoco e inviare una catena di attività neurali all’interno del cervello. La difficoltà a modellare tale comportamento sta nella scala di tempo in cui questo accade – ovunque da frazioni di millisecondo fuori per alcuni secondi.

Così i due, insieme con lo studente laureato Vilas Menon, ha preso spunto dalla natura e utilizzato il processo di evoluzione per studiare uno dei più grandi successi di Evolution.

Algoritmi evolutivi lavoro come questo: piuttosto che fare un unico modello, i ricercatori fanno 100 modelli con differenti parametri. Essi quindi eseguire tali modelli (con computer ad alta velocità) e confrontare i risultati ai dati sperimentali per vedere quanto bene match. I ricercatori hanno quindi mantenere le caratteristiche migliori di diversi modelli e di mix and match (riproduzione) a fare più di 100 modelli. Migliaia di generazioni successive che essi ricevano un modello che abbina le caratteristiche della cosa reale. I ricercatori hanno utilizzato questa tecnica di modellazione in prima, ma Kath e colleghi ha introdotto una nuova svolta: hanno permesso alla struttura del modello (non solo i suoi parametri) che devono essere ‘mutato’ durante il ‘allevamento.’

‘Alla fine, il computer si trova uno stato abbastanza semplice a seconda del modello per i canali del sodio che fornisce un comportamento molto preciso su tempi brevi e in uscita per alcuni secondi, così,’ Kath dice. I loro risultati sono stati recentemente pubblicati nel Proceedings of the National Academy of Sciences.

Modellizzazione di questo piccolo, anche un processo è importante, Spruston dice, perché aiuta gli scienziati a comprendere i dettagli importanti su come funziona il cervello.

‘Vogliamo essere sicuri di capire davvero come funzionano queste canali mediante la costruzione di un modello che può ricapitolare tutte le caratteristiche che abbiamo osservato,’ dice. ‘Fare modelli di computer è un modo per identificare sia quello che si capisce e anche se le lacune nelle conoscenze tuo bisogno di essere riempito. La cosa interessante è che stai prendendo una pagina da una parte della biologia – evoluzione – e la sua applicazione ad un’altra parte della biologia – Neurobiologia – e usare il computer al centro. ‘

I neuroni del gruppo di studio si trova nella regione ippocampale del cervello, che i ricercatori hanno identificato come importante per la memoria.

‘Se si vuole capire come questo circuito neurale è l’elaborazione delle informazioni e la memoria, è necessario capire come questi neuroni comportarsi in situazioni diverse,’ Kath dice. ‘Se si tralascia dettagli chiave, si può perdere qualcosa di importante’.

Fonte: Northwestern University
Science Centric | 3 Ottobre, 2009 09:11 GMT

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