Neuron es un entorno de simulación para modelar individuos 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 pueden escribirse interactivamente en un shell o cargarse desde un archivo. Neuron admite la paralelización a través del protocolo MPI .
Neuron es capaz de manejar modelos de reacción de difusión e integrar funciones de difusión en modelos de sinapsis y redes celulares. [2] La paralelización es posible a través de rutinas internas de subprocesos múltiples, para su uso en computadoras de múltiples núcleos. [3] Las propiedades de los canales de membrana de la neurona se simulan utilizando mecanismos compilados escritos utilizando 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 enseñanza de neurociencia computacional en muchos cursos y laboratorios de todo el mundo.
Neuron presenta una interfaz gráfica de usuario (GUI) para uso de personas con experiencia mínima en programación. La GUI viene equipada con un constructor para celdas, redes, celdas de red, canales y circuitos eléctricos lineales de uno o varios compartimentos. Las celdas de compartimiento único y múltiple se diferencian en que las celdas de compartimiento múltiple presentan varias "secciones", cada una con parámetros potencialmente distintos para dimensiones y cinética. Hay tutoriales disponibles en el sitio web de Neuron, incluso para obtener modelos básicos de la célula, constructores de canales y redes. [ cita necesaria ] Con estos constructores, el usuario puede formar la base de todas las simulaciones y modelos.
Cell Builder permite al usuario generar y modificar estructuras de celdas con figuras de palitos. Estas secciones forman la base de áreas funcionalmente distintas 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 según los cuales ciertos valores son variables como una función en una sección. Por ejemplo, la longitud del camino a lo largo de un subconjunto se puede definir como un dominio, y las funciones a lo largo del mismo se pueden definir más adelante. [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 en función de la longitud o algún otro parámetro de la sección correspondiente. El usuario puede establecer el número de segmentos funcionales en una sección, lo cual es una estrategia para la resolución espacial. Cuanto mayor sea el número de segmentos, con mayor precisión Neuron podrá manejar una función en una sección. Los segmentos son los puntos donde se pueden asociar los gestores de procesos puntuales. [7]
Los usuarios pueden definir funciones cinéticas y electrofisiológicas en 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 del sodio y la conductancia del potasio para modelar esta cinética como funciones en un dominio parametrizado. Los canales quedan disponibles para su implementación en la membrana celular.
El usuario puede generar modelos de canales dependientes de voltaje y de ligando . Channel Builder admite canales puntuales locales, generalmente utilizados para canales únicos y grandes 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 del ligando, la permeabilidad de los iones, 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 de células como de neuronas artificiales. Las células artificiales funcionan esencialmente como procesos puntuales, implementados en la red. Las células artificiales sólo requieren 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 de puntos de sinapsis simulados como arquetipos. Los parámetros de estos procesos puntuales se pueden manipular para simular respuestas tanto inhibidoras como excitadoras. Las sinapsis se pueden ubicar en segmentos específicos de la célula construida, donde, nuevamente, se comportarán como procesos puntuales, excepto que son sensibles a la actividad de un elemento presináptico. Las células se pueden gestionar. El usuario crea la cuadrícula básica de celdas de la red, tomando como arquetipos las celdas de la red previamente completadas. Se pueden definir conexiones entre las células de origen y las sinapsis de destino en otras células. La célula que contiene la sinapsis objetivo se convierte en el elemento postsináptico, mientras que las células fuente 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 gran cantidad de herramientas de simulación. En particular, incluye varios "procesos puntuales", que son funciones simples en un segmento particular de una celda. Los procesos puntuales incluyen simulaciones de voltaje , parche , electrodo único y pinzas de corriente , así como varias sinapsis simuladas. Los procesos de puntos 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 se pueden definir sus valores precisos, incluida la amplitud y duración de la estimulación, el tiempo de retardo de activación en una ejecución y los parámetros de caída del tiempo (para sinapsis). desde el módulo de gestión de procesos puntuales. Cuando se implementa en una red como sinapsis, los parámetros del proceso puntual se definen en el generador de sinapsis para una celda de red particular. [10] Los gráficos que describen los ejes de voltaje, conductancia y corriente a lo largo del tiempo se pueden usar para describir cambios en el estado eléctrico en la ubicación de cualquier segmento de la celda. Neuron permite gráficos de cambio tanto en puntos individuales a lo largo del tiempo como en una sección completa a lo largo del tiempo. [11] [12] Se puede configurar 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 utilizando la cinética del axón del calamar de Hodgkin-Huxley . El simulador estimula la célula y funciona 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 //inserta un mecanismo que simula los canales Hodgkin-Huxley estándar del calamar inserta hh //inserta un mecanismo que simula las propiedades pasivas de la membrana inserta pas } axón { L = 5000 diam = 10 insertar hh insertar 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 el axón ( 0 ), el soma ( 1 ) //declarar e insertar una pinza actual en el medio del soma objref stim soma stim = new IClamp ( 0.5 ) //definir algunos parámetros del estímulo: retardo, duración (ambos en ms) y amplitud (en nA) estímulo . del = 10 estímulos . dur = 5 estímulos . amperio = 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 ejecutar ()Se puede generar un gráfico que muestre las trazas de voltaje a partir del soma y el extremo distal del axón. El potencial de acción al final del axón llega un poco más tarde de lo que aparece en el soma en el punto de estimulación. La gráfica es el voltaje de la membrana versus el tiempo.