Creating a realistic numerical model of the morphology of the neural network of the hippocampus to study its bioelectric activity

Актуальность: Мозг представляет собой сложнейший объект исследования, состоящий из миллиардов клеток, одним из типов клеток мозга являются нейроны, которые генерируют и передают электрические импульсы и способны образовывать сети посредством контактов, именуемых синапсами. Существуют и другие типы клеток в мозге, – например, глиальные клетки, которые выполняют такие важные дополнительные функции, как питание нейронов, поддержка гомеостаза, модулирование процессов передачи сигнала и др. Существующие экспериментальные методы исследования активности нейронных сетей мозга, направленные на изучение принципиально сетевых эффектов, во-первых, обладают рядом технических ограничений, связанных со сложностью объекта исследования, а во-вторых, являются крайне дорогостоящими. Для преодоления данного препятствия широко применяется подход, связанный с математическим и компьютерным моделированием изучаемых процессов. Моделирование подобных систем, сложных по топологии внутренних связей и состоящих из большого количества элементов, с помощью современных персональных компьютеров представляет серьёзную проблему, ввиду большой вычислительной нагрузки, требуемой для расчёта получаемых моделей. Однако использование суперкомпьютерных технологий и параллельных вычислений устраняет эту преграду и позволяет применять большее многообразие методов моделирования.

Цель работы: Целью проекта является исследование фундаментальных механизмов, лежащих в основе структурной организации сетей нейрональных клеток мозга и изучение влияния морфологии клеточной сети на динамические процессы передачи информационных сигналов.

Задачи:

1. Реализация и валидация реалистичных натриевых и калиевых токов.
2. Реализация на NEST моделей нейронов и исследование параметров для их нейробиологического соответствия.
3. Проектирование реалистичных структур гиппокампа на базе нейробиологического симулятора NEST.
4. Исследование изменения роли медиатора GABA в растущем гиппокампе.
5. Разработка и реализация модели возникновения и деградации синаптических контактов между нейронами виртуальных сетей.
6. Нейроморфная архитектура сети биоэлектрической активности.
7. Паралелльное вычисление на вычислительном кластере.