A diferencia de los neurocientíficos experimentales que trabajan con neuronas de la vida real, los neurocientíficos computacionales usan simulaciones de modelos para investigar cómo funciona el cerebro. Mientras que muchos neurocientíficos computacionales usan modelos matemáticos simplificados de neuronas, los investigadores de la Unidad de Neurociencia Computacional del Instituto de Ciencia y Tecnología de OkinawaLa Universidad de Graduados OIST desarrolla un software que modela las neuronas al detalle de las interacciones moleculares con el objetivo de obtener nuevos conocimientos sobre la función neuronal. Las aplicaciones del software tenían un alcance limitado hasta ahora debido a la intensa potencia computacional requerida para tales modelos neuronales detallados, pero recientemente el Dr. Weiliang Chen, el Dr. Iain Hepburn y el Profesor Erik De Schutter publicaron dos documentos relacionados en los que describen la precisión y escalabilidad de su nuevo software computacional de alta velocidad, "Parallel STEPS". Los resultados combinados sugieren que ParallelSTEPS podría usarse para revelar nuevas ideas sobre cómo indivLas neuronas iduales funcionan y se comunican entre sí.
El primer artículo, publicado en El diario de la física química en agosto de 2016, se centra en garantizar que la precisión de Parallel STEPS sea comparable con los métodos convencionales. En los enfoques convencionales, los cálculos asociados con las reacciones químicas neuronales y la difusión de moléculas se calculan en una unidad de procesamiento computacional o 'núcleo' secuencialmente. Sin embargo,El Dr. Iain Hepburn y sus colegas introdujeron un nuevo enfoque para realizar cálculos de reacción y difusión en paralelo que luego se pueden distribuir en múltiples núcleos de computadora, mientras se mantiene la precisión de la simulación en un alto grado. La clave fue desarrollar un algoritmo original separado en dos partes.- uno que calculó los eventos de reacción química y los otros eventos de difusión.
"Probamos una gama de simulaciones de modelos desde modelos de difusión simples hasta modelos biológicos realistas y descubrimos que podíamos lograr un rendimiento mejorado utilizando un enfoque paralelo con una pérdida mínima de precisión. Esto demostró la idoneidad potencial del método a mayor escala".dice el Dr. Hepburn.
en un artículo relacionado publicado en Fronteras en Neuroinformática este febrero, el Dr. Weiliang Chen presentó los detalles de implementación de STEPS paralelos e investigó su rendimiento y aplicaciones potenciales. Al dividir un modelo parcial de una célula de Purkinje, una de las neuronas más grandes del cerebro, en 50 a 1000 seccionesy simulando eventos de reacción y difusión para cada sección en paralelo en la supercomputadora Sango en OIST, el Dr. Chen y sus colegas vieron un aumento dramático en las velocidades de cómputo. Probaron este enfoque en modelos simples y modelos más complicados de explosiones de calcio en las células de Purkinje y demostraron queLa simulación paralela podría acelerar los cálculos en más de varios cientos de veces que los métodos convencionales.
"Juntos, nuestros hallazgos muestran que la implementación paralela de STEPS logra mejoras significativas en el rendimiento y una buena escalabilidad", dice el Dr. Chen. "Modelos similares que anteriormente requerían meses de simulación ahora se pueden completar en horas o minutos, lo que significa que podemosdesarrollar y simular modelos más complejos, y aprender más sobre el cerebro en menos tiempo "
El Dr. Hepburn y el Dr. Chen de la Unidad de Neurociencia Computacional de la OIST, dirigida por el profesor Erik De Schutter, están colaborando activamente con el Proyecto Cerebro Humano, una iniciativa mundial basada en la Escuela Politécnica Federal de Lausana EPFL en Suiza, paradesarrollar una versión más robusta de STEPS paralelos que incorpore la simulación de campo eléctrico de las membranas celulares.
Hasta ahora STEPS solo es realista capaz de modelar partes de neuronas, pero con el apoyo de STEPS Paralelo, la Unidad de Neurociencia Computacional espera desarrollar un modelo a escala completa de una neurona completa y, posteriormente, las interacciones entre las neuronas en una red. Al colaborarcon el equipo de EPFL y al hacer uso de la supercomputadora IBM 'Blue Gene / Q' ubicada allí, su objetivo es lograr estos objetivos en el futuro cercano.
"Gracias a las supercomputadoras modernas podemos estudiar eventos moleculares dentro de las neuronas de una manera mucho más transparente que antes", dice el profesor De Schutter. "Nuestra investigación abre vías interesantes en la neurociencia computacional que vincula la bioquímica con la electrofisiología por primera vez."
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Posgrado del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa OIST . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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