Neuron es un entorno de simulación para modelar neuronas individuales y redes de neuronas . Fue desarrollado principalmente por Michael Hines, John W. Moore y Ted Carnevale en Yale y Duke .
Neuron modela neuronas individuales mediante el uso de secciones que se subdividen automáticamente en compartimentos individuales, en lugar de requerir que el usuario cree compartimentos manualmente. El lenguaje de programación principal es hoc , pero también está disponible una interfaz Python . Los programas se pueden escribir de forma interactiva en un shell o cargarse desde un archivo. Neuron admite la paralelización a través del protocolo MPI .
Neuron es capaz de manejar modelos de difusión-reacción e integrar funciones de difusión en modelos de sinapsis y redes celulares. [2] La paralelización es posible a través de rutinas multiproceso internas, para su uso en computadoras multinúcleo. [3] Las propiedades de los canales de membrana de la neurona se simulan utilizando mecanismos compilados escritos con el lenguaje NMODL o mediante rutinas compiladas que operan en estructuras de datos internas que se configuran con Channel Builder.
Junto con la plataforma de software análoga GENESIS , Neuron es la base para la instrucción en neurociencia computacional en muchos cursos y laboratorios alrededor del mundo.
Neuron cuenta con una interfaz gráfica de usuario (GUI) para que la utilicen personas con una experiencia mínima en programación. La GUI viene equipada con un generador de celdas de compartimento único y múltiple, redes, celdas de red, canales y circuitos eléctricos lineales. Las celdas de compartimento único y múltiple se diferencian en que las celdas de compartimento múltiple presentan varias "secciones", cada una con parámetros potencialmente distintos para dimensiones y cinética. Hay tutoriales disponibles en el sitio web de Neuron, que incluyen la obtención de modelos básicos a partir de los generadores de celdas, canales y redes. [ cita requerida ] Con estos generadores, el usuario puede formar la base de todas las simulaciones y modelos.
Cell Builder permite al usuario generar y modificar estructuras celulares con forma de palito. Estas secciones forman la base de áreas funcionalmente diferenciadas de la neurona. [4]
El usuario puede definir grupos de secciones funcionalmente distintos. Las secciones que se ramifican unas de otras pueden denominarse "dendritas", mientras que otra sección única que se proyecta desde la misma sección central puede denominarse "axón". El usuario puede definir parámetros a lo largo de los cuales determinados valores son variables como una función a lo largo de una sección. Por ejemplo, la longitud del recorrido a lo largo de un subconjunto puede definirse como un dominio, cuyas funciones pueden definirse posteriormente. [5] [6]
El usuario puede seleccionar secciones individuales o grupos y establecer parámetros precisos de longitud, diámetro, área y longitud para ese grupo o sección. Cualquiera de estos valores se puede establecer como una función de la longitud o algún otro parámetro de la sección correspondiente. El usuario puede establecer el número de segmentos funcionales en una sección, que es una estrategia para la resolución espacial. Cuanto mayor sea el número de segmentos, con mayor precisión Neuron puede manejar una función en una sección. Los segmentos son los puntos donde se pueden asociar los administradores de procesos puntuales. [7]
Los usuarios pueden definir funciones cinéticas y electrofisiológicas en ambos subconjuntos y secciones. Neuron viene equipado con un modelo probabilístico de la cinética del axón del calamar gigante del modelo Hodgkin-Huxley [8] , así como una función para modelar la cinética del canal de fuga pasiva . Ambas funciones, y las características que describen, se pueden agregar a la membrana de la célula construida. Se pueden establecer valores para la tasa de fuga, la conductancia de sodio y la conductancia de potasio para modelar estas cinéticas, que se pueden establecer como funciones sobre un dominio parametrizado. Los canales quedan disponibles para su implementación en una membrana celular.
El usuario puede generar modelos de canales controlados por voltaje y por ligando . Channel Builder admite canales puntuales locales, generalmente utilizados para canales individuales de gran tamaño cuya función se va a modelar, y canales generales cuya densidad en toda la celda se puede definir. Se pueden definir la conductancia máxima, el potencial de inversión, la sensibilidad al ligando, la permeabilidad iónica, así como la dinámica precisa de los estados de transición utilizando variables de activación e inactivación, e incluyendo la conductancia diferencial. [9]
Neuron permite la generación de modelos mixtos, poblados tanto con células artificiales como con neuronas. Las células artificiales funcionan esencialmente como procesos puntuales, implementados en la red. Las células artificiales requieren solo un proceso puntual, con parámetros definidos. El usuario puede crear la estructura y dinámica de las células de la red. El usuario puede crear sinapsis, utilizando procesos puntuales de sinapsis simulados como arquetipos. Los parámetros de estos procesos puntuales se pueden manipular para simular respuestas tanto inhibidoras como excitatorias. Las sinapsis se pueden colocar en segmentos específicos de la célula construida, en donde, nuevamente, se comportarán como procesos puntuales, excepto que son sensibles a la actividad de un elemento presináptico. Las células se pueden administrar. El usuario crea la cuadrícula básica de células de la red, tomando células de red completadas previamente como arquetipos. Se pueden definir conexiones entre las células de origen y las sinapsis de destino en otras células. La célula que contiene la sinapsis de destino se convierte en el elemento postsináptico, mientras que las células de origen funcionan como elementos presinápticos. Se pueden agregar pesos para definir la fuerza de activación de una sinapsis por parte de la célula presináptica. Se puede activar una opción de gráfico para abrir un gráfico de picos a lo largo del tiempo para neuronas individuales.
Neuron viene equipado con una serie de herramientas de simulación. En particular, incluye varios "procesos puntuales", que son funciones simples en un segmento particular de una célula. Los procesos puntuales incluyen simulaciones de voltaje , parche , electrodo único y pinzas de corriente , así como varias sinapsis simuladas. Los procesos puntuales de sinapsis se distinguen por su capacidad para modelar intensidades de estimulación que varían de forma no lineal a lo largo del tiempo. Estos se pueden colocar en cualquier segmento de cualquier sección de una célula construida, individual o en red, y sus valores precisos, incluida la amplitud y la duración de la estimulación, el tiempo de retardo de activación en una ejecución y los parámetros de decaimiento temporal (para sinapsis), se pueden definir desde el módulo de administrador de procesos puntuales. Cuando se implementan en una red como sinapsis, los parámetros de proceso puntual se definen en el generador de sinapsis para una celda de red en particular. [10] Los gráficos que describen los ejes de voltaje, conductancia y corriente a lo largo del tiempo se pueden utilizar para describir cambios en el estado eléctrico en la ubicación de cualquier segmento de la célula. Neuron permite realizar gráficos de cambios tanto en puntos individuales a lo largo del tiempo como en una sección completa a lo largo del tiempo. [11] [12] Se puede establecer la duración de la ejecución. Todos los procesos puntuales, incluidos los que representan células o sinapsis de neuronas artificiales, y todos los gráficos reflejan la duración.
Este ejemplo crea una célula simple, con un soma de un solo compartimento y un axón de múltiples compartimentos . Tiene la dinámica de la membrana celular simulada mediante la cinética del axón del calamar de Hodgkin-Huxley . El simulador estimula la célula y se ejecuta durante 50 ms.
//crea dos secciones, el cuerpo de la neurona y un axón muy largo crea soma , axón soma { //la longitud se establece en 100 micrómetros L = 100 //el diámetro se establece en 100 micrómetros diam = 100 //insertar un mecanismo que simule los canales de Hodgkin-Huxley del calamar estándar insert hh //insertar un mecanismo que simule las propiedades pasivas de la membrana insert pas } axon { L = 5000 diam = 10 insert hh insert pas //el axón se simulará utilizando 10 compartimentos. Por defecto, se utiliza un solo compartimento nseg = 10 } //conecta el extremo proximal del axón al extremo distal del soma conecta axón ( 0 ), soma ( 1 ) //declara e inserta una pinza amperimétrica en el medio del soma objref stim soma stim = new IClamp ( 0.5 ) //definimos algunos parámetros del estímulo: retardo, duración (ambos en ms) y amplitud (en nA) stim . del = 10 stim . dur = 5 stim . amp = 10 //carga un archivo de biblioteca NEURON predeterminado que define la rutina de ejecución load_file ( "stdrun.hoc" ) //configura la simulación para que se ejecute durante 50 ms tstop = 50 //ejecutar la simulación run ()Se puede generar un gráfico que muestre los rastros de voltaje que comienzan en el soma y el extremo distal del axón. El potencial de acción en el extremo del axón llega un poco más tarde de lo que aparece en el soma en el punto de estimulación. El gráfico representa el voltaje de la membrana en función del tiempo.