解开神经元功能的秘密：一个通用的工作流程

生物物理学详细的神经元模型为单个神经元的工作提供了一个独特的窗口有能力的研究人员系统地、可逆地研究了神经元的潜在性质，这在现实世界的实验中往往是不可能的这些内部模型发挥了重要作用，因为我们了解了影响性功能的所有者大脑形态，以及电流对细胞功能的贡献此外，他们还在构建神经分析电路，以模拟和研究大脑活动，提供了对大脑复杂肿瘤的一瞥

创建精确的电模型，而完全重复的实验和观察并不是一项壮举它涉及到识别模型响应和实际电生理行为之间的相似性，当通道导电性和辅助膜性质等参数无法直接测量时，这些行为可能会增加要实现高相似性，通常需要对参数空间进行广泛的探索，或者可以承受大量的时间消耗

为了应对这些挑战，研究人员求助于进化算法（EA）EA是在高维度空间中进行全局参数优化的有效工具特别是，基于指标的进化算法（IBEA）在这种情况下没有出现然而，该领域仍然缺乏用于模型优化的开源和可复制工作流

在这项新研究中，出现在新成员模式的封面上，BlueBrain提出了创建、验证和推广详细神经模型的通用工作流该方法使用开源工具，提供了所有可用的工具，并为搜索者提供了一个完善的解决方案，用于构建能够代表单一生物细胞或重新定义的细胞类型的神经网络模型

工作流的一个独特特征是能够建立所谓的匿名神经模型BBP小组负责人WernerVanGeit解释道：“我们没有为单个神经元定制每个模型，而是创建了代表不同神经元类型的模型。”“这种方法在研究特定神经元类型的特性和构建大型神经元回路时特别有用。”

在这项研究中，作者应用工作流创建了40个模型，这些模型代表了大脑皮层中的11种电类型（e-type），大脑皮层负责处理与身体各个部位的触摸、压力、温度和压力相关的传感器信息每个模型都根据电生理特征进行了优化，确保与实验数据完全匹配这些非钙模型在各种形态学上进行了验证，以评估其可推广性

通过分析这些模型中的参数，科学家们对空气的生物物理性质有了深刻的认识“敏感性分析有助于揭示哪些参数是模型性能的基准，并且可以在不影响结果的情况下发生变化”，强调了sco首席作者ChristianRö；ssert，并补充道：“这对定义模型创建具有重要意义。”

无论是哪种方法，作者都指出了一些当前的局限性某些神经系统在各种情况下都很普遍，而其他人则在挣扎了解为什么这些模型能更好地与特定的形态学相结合，而不需要进行研究此外，创建一个单一的规范模型意味着失去一些在真实神经元中看到的可变性为了解决这一问题，神经科学家可以根据输入创建多个模型，引入变化来呈现现实世界的多样性

首席作者MariaReva指出：“这些模型是从神经元主体的膜片钳记录中得出的一个电学测量结果，在未来的研究中，这些模型可以充满更多的细节，如组装、树枝状积分和附加电流。”

“这些增强将使我们更深入地了解神经的功能。”VanGeit总结道