हिप्पोकैम्पस सबसे आकर्षक मस्तिष्क क्षेत्रों में से एक है। यादों के निर्माण के साथ जुड़ा हुआ, यह हमें बिना खोए दुनिया में घूमने में भी मदद करता है। दूसरी ओर, संवेदी कॉर्टिस इस बात में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं कि हम अपने पर्यावरण को कैसे समझते हैं और उचित गतिविधियाँ कैसे करते हैं, और हमारा मस्तिष्क कैसे निर्धारित करता है कि किस पर ध्यान केंद्रित करना है और किस पर ध्यान नहीं देना है। जबकि दोनों क्षेत्रों का बड़े पैमाने पर अध्ययन किया गया है और उनके कई रहस्य उजागर हुए हैं, व्यक्तिगत सिनैप्स और विभिन्न न्यूरॉन प्रकारों के चिड़ियाघर से लेकर विस्तृत कनेक्टिविटी नियमों तक, परस्पर क्रिया करने वाले भागों की उच्च जटिलता के कारण अभी भी बहुत कुछ है जो हम उनके बारे में नहीं समझते हैं। उन दोनों के बीच। हमारी समझ को बेहतर बनाने के लिए, ईपीएफएल शोधकर्ताओं ने इन क्षेत्रों के विस्तृत कम्प्यूटेशनल मॉडल बनाए हैं। इन क्षेत्रों में शामिल न्यूरॉन्स को एक साथ रखकर और कंप्यूटर कोड के माध्यम से उनकी बातचीत के नियमों का वर्णन करते हुए, वे इन क्षेत्रों में मस्तिष्क गतिविधि का अनुकरण करने और मस्तिष्क गतिविधि के संगीत कार्यक्रम में प्रत्येक भाग की भूमिकाओं का अध्ययन करने में सक्षम हैं।
पिछले मॉडलों के विपरीत, ये मॉडल उनके संबंधित मस्तिष्क क्षेत्र की सटीक त्रि-आयामी ज्यामिति के साथ बनाए गए थे। यह किसी भी नए प्रयोगात्मक डेटा के साथ मॉडलों के भविष्य के परिशोधन और परीक्षण के लिए द्वार खोलता है। ऐसे सामान्य त्रि-आयामी मॉडल के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करके, मॉडल का उपयोग घटनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है।
यह कोई आसान प्रक्रिया नहीं है. क्षेत्रों को नियंत्रित करने वाले नियमों का वर्णन करने और उन्हें कंप्यूटर सिमुलेशन में बदलने के लिए कई विशेषज्ञों के इनपुट की आवश्यकता होती है जिन्होंने इन नियमों को पाया और जाना है। इसलिए शोधकर्ताओं ने इन मस्तिष्क क्षेत्रों के सबसे बड़े और सबसे विस्तृत मॉडल विकसित करने के लिए दुनिया भर के 80 से अधिक सहयोगियों के साथ सहयोग किया है। ब्लू ब्रेन में सर्किट समूहों के समूह नेता डॉ. अरमांडो रोमानी कहते हैं, “कई स्रोतों से डेटा का एकीकरण और वैज्ञानिकों के बीच सहयोग इन मॉडलों की ताकत हैं, हालांकि उन्होंने चुनौतियां भी पेश कीं।” “इन बाधाओं को दूर करके, मॉडल अधिक मजबूत, अनुकूलनीय और व्यापक वैज्ञानिक समुदाय के लिए सुलभ हो गए हैं।” उन्होंने अब खुले तौर पर वैज्ञानिक समुदाय के लिए मॉडलों को उनके अध्ययन और उपयोग के लिए उपकरणों के साथ जारी किया है। मॉडलों का वर्णन चार व्यापक पत्रों में किया गया है, जिनमें से प्रत्येक अलग-अलग पहलुओं पर केंद्रित है।
नियोकॉर्टिकल माइक्रो- और मेसोसर्किट्री की मॉडलिंग और सिमुलेशन में। भाग I, जर्नल में प्रकाशित ईलाइफफोकस सोमैटोसेंसरी क्षेत्रों की शारीरिक रचना और इसकी कनेक्टिविटी पर है। इसकी मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि मस्तिष्क क्षेत्रों का आकार मस्तिष्क के भीतर बने नेटवर्क की संरचना को प्रभावित करता है और यह वर्णन करता है कि विभिन्न स्तरों पर कनेक्टिविटी अत्यधिक जटिल पैटर्न बनाने के लिए एक साथ कैसे आती है। ब्लू ब्रेन में कनेक्टॉमिक्स ग्रुप के ग्रुप लीडर डॉ. माइकल रीमैन कहते हैं, “हम कभी-कभी स्थानीय और लंबी दूरी की कनेक्टिविटी को अलग-अलग सिस्टम के रूप में सोचने के आदी हो जाते हैं।” “यह देखकर हमें वास्तव में आश्चर्य हुआ कि सिस्टम इन संरचित प्रकार के नेटवर्क बनाने के लिए कैसे इंटरैक्ट करते हैं।”
भाग II, में प्रकाशित ईलाइफ पहले पेपर के साथ-साथ, मस्तिष्क क्षेत्र के शरीर विज्ञान का वर्णन करता है और इसे सिनैप्टिक, न्यूरोनल और नेटवर्क-स्तर पर कैसे मॉडलिंग और मान्य किया गया था। प्रमुख शोधकर्ता डॉ. जेम्स इसबिस्टर बताते हैं, “इससे हमें यह अनुमान लगाने की अनुमति मिली कि मस्तिष्क के विशेष घटक, जैसे विशिष्ट कनेक्टिविटी पैटर्न, हमारे प्रयोगात्मक सहयोगियों द्वारा किए गए कॉर्टिकल प्रसंस्करण के बारे में टिप्पणियों में कैसे योगदान करते हैं।” “मॉडल की 3डी ज्यामिति हमें मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच संचार का अध्ययन करने की अनुमति देती है, और सबसे दिलचस्प बात यह है कि ऑप्टोजेनेटिक्स जैसे जटिल प्रयोगशाला तरीकों के संयोजन वाले प्रयोगों को फिर से बनाने के लिए, केवल सिमुलेशन में संभव दृष्टिकोण के साथ, जैसे कि बहुत विशिष्ट आबादी के बीच घाव।”
में एक तीसरा पेपर ईलाइफ यह बताता है कि कैसे सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी की प्रक्रिया को शामिल करने के लिए मॉडल को और बेहतर बनाया गया, मौलिक तंत्र जो हमें नई जानकारी सीखने की अनुमति देता है। इसकी अंतर्दृष्टि उन जटिल नियमों से संबंधित है जो उन प्रक्रियाओं को नियंत्रित करते हैं जो तब उभरती हैं जब लाखों सिनैप्स प्लास्टिसिटी से गुजरते हैं जीवित स्थितियाँ – जैसे जीवित मस्तिष्क में। प्रमुख शोधकर्ता डॉ. एंड्रास एकर बताते हैं, “लंबे समय से, सिमुलेशन ने कृत्रिम परिस्थितियों में प्रयोगशाला प्रयोगों के आधार पर प्लास्टिसिटी नियमों पर ध्यान केंद्रित किया है।” “हम विस्तृत नेटवर्क में प्लास्टिसिटी का पता लगाना चाहते थे जीवित।”
अंत में, चौथा पेपर आया पीएलओएस जीवविज्ञान एक व्यापक प्रस्तुत करता है सिलिको में चूहे CA1 क्षेत्र का मॉडल, सिनैप्स से नेटवर्क स्तर तक विविध प्रयोगात्मक डेटा को एकीकृत करता है, जिसमें शेफ़र कोलैटरल – हिप्पोकैम्पस सर्किट में सूचना हस्तांतरण और सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी के लिए प्रमुख नाली – साथ ही न्यूरोट्रांसमीटर एसिटाइलकोलाइन के प्रभाव शामिल हैं। डॉ. रोमानी कहते हैं, “प्रत्येक घटक का कठोरता से परीक्षण और सत्यापन किया गया था, और हमने सभी इनपुट डेटा, मान्यताओं और कार्यप्रणाली को पूरी तरह से पारदर्शी बना दिया था।” “अब पहुंच योग्य है हिप्पोकैम्पशब.ईयूयह मॉडल वैज्ञानिकों के लिए एक लचीले उपकरण के रूप में कार्य करता है, जो व्यापक विश्लेषण और आगे के हिप्पोकैम्पस अनुसंधान का समर्थन करने के लिए एक इंटरफ़ेस प्रदान करता है।”
तीन अतिरिक्त जर्नल लेख और तीन प्रीप्रिंट पांडुलिपियां वैज्ञानिक समुदाय के लिए मॉडल के मूल्य को प्रदर्शित करती हैं। उनमें, मॉडल का उपयोग अंतर-क्षेत्रीय प्रसंस्करण, तंत्रिका कोड और न्यूरॉन कनेक्टिविटी और गतिविधि के बीच संबंध का अध्ययन करने के लिए किया गया है। प्लास्टिसिटी सिमुलेशन के परिणामों की तुलना इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी डेटा से की गई और सिनैप्स ताकत पर अनुमानित रूपांकन प्रभाव की पुष्टि की गई। प्रमुख शोधकर्ता डॉ. ईगास सेंटेंडर बताते हैं, “हम लंबे समय से जानते हैं कि मस्तिष्क नेटवर्क जटिल होते हैं और विशिष्ट नियमों का पालन करते हैं।” “मॉडल हमें उन नियमों के कारणों का पता लगाना शुरू करने की अनुमति देता है।”
