In tegenstelling tot experimentele neurowetenschappers die zich bezighouden met echte neuronen, computationele neurowetenschappers gebruiken modelsimulaties om te onderzoeken hoe de hersenen functioneren. Hoewel veel computationele neurowetenschappers vereenvoudigde wiskundige modellen van neuronen gebruiken, onderzoekers van de Computational Neuroscience Unit van de Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (OIST) ontwikkelen software die neuronen modelleert tot in het detail van moleculaire interacties met als doel nieuwe inzichten in de neuronale functie op te wekken. Toepassingen van de software waren tot nu toe beperkt in omvang vanwege de intense rekenkracht die nodig is voor dergelijke gedetailleerde neuronale modellen, maar onlangs Dr. Weiliang Chen, Dr. Iain Hepburn, en professor Erik De Schutter publiceerden twee gerelateerde papers waarin ze de nauwkeurigheid en schaalbaarheid van hun nieuwe snelle computersoftware schetsen, "Parallelle STAPPEN". De gecombineerde bevindingen suggereren dat Parallel STEPS kan worden gebruikt om nieuwe inzichten te onthullen in hoe individuele neuronen functioneren en met elkaar communiceren.

Het eerste papier, gepubliceerd in The Journal of Chemical Physics in augustus 2016, richt zich op het waarborgen dat de nauwkeurigheid van Parallel STEPS vergelijkbaar is met conventionele methoden. In conventionele benaderingen, berekeningen die verband houden met neuronale chemische reacties en molecuuldiffusie worden allemaal opeenvolgend berekend op één rekenverwerkingseenheid of 'kern'. Echter, Dr. Iain Hepburn en collega's introduceerden een nieuwe benadering om parallelle berekeningen van reactie en diffusie uit te voeren, die vervolgens over meerdere computerkernen kunnen worden verdeeld, terwijl de nauwkeurigheid van de simulatie in hoge mate behouden blijft. De sleutel was om een ​​origineel algoritme te ontwikkelen, opgedeeld in twee delen:een die chemische reactiegebeurtenissen berekent en de andere diffusiegebeurtenissen.

"We hebben een reeks modelsimulaties getest, van eenvoudige diffusiemodellen tot realistische biologische modellen en ontdekten dat we verbeterde prestaties konden bereiken met een parallelle benadering met minimaal verlies aan nauwkeurigheid. Dit toonde de potentiële geschiktheid van de methode op grotere schaal aan, " zegt dr. Hepburn.

In een gerelateerd artikel gepubliceerd in Grenzen in neuro-informatica deze februari, Dr. Weiliang Chen presenteerde de implementatiedetails van Parallel STEPS en onderzocht de prestaties en mogelijke toepassingen. Door een gedeeltelijk model van een Purkinje-cel - een van de grootste neuronen in de hersenen - in 50 tot 1000 secties te breken en de reactie- en diffusiegebeurtenissen voor elke sectie parallel te simuleren op de Sango-supercomputer van OIST, Dr. Chen en collega's zagen dramatisch verhoogde rekensnelheden. Ze testten deze aanpak op zowel eenvoudige modellen als meer gecompliceerde modellen van calciumuitbarstingen in Purkinje-cellen en toonden aan dat parallelle simulatie berekeningen honderden keren sneller kon maken dan conventionele methoden.

"Samen, onze bevindingen tonen aan dat de implementatie van Parallel STEPS aanzienlijke prestatieverbeteringen oplevert, en goede schaalbaarheid, ", zegt Dr. Chen. "Vergelijkbare modellen waarvoor voorheen maanden van simulatie nodig waren, kunnen nu binnen uren of minuten worden voltooid, wat betekent dat we complexere modellen kunnen ontwikkelen en simuleren, en leer meer over de hersenen in een kortere tijd."

Dr. Hepburn en Dr. Chen van de Computational Neuroscience Unit van OIST, onder leiding van professor Erik De Schutter, werken actief samen met het Human Brain Project, een wereldwijd initiatief gebaseerd op de École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in Zwitserland, om een ​​robuustere versie van Parallel STEPS te ontwikkelen die elektrische veldsimulatie van celmembranen omvat.

Tot nu toe is STEPS alleen realistisch in staat om delen van neuronen te modelleren, maar met de ondersteuning van Parallel STEPS, de Computational Neuroscience Unit hoopt een model op ware grootte te ontwikkelen van een heel neuron en vervolgens de interacties tussen neuronen in een netwerk. Door samen te werken met het EPFL-team en door gebruik te maken van de IBM 'Blue Gene/Q'-supercomputer die zich daar bevindt, ze willen deze doelen in de nabije toekomst bereiken.

"Dankzij moderne supercomputers kunnen we moleculaire gebeurtenissen in neuronen op een veel transparantere manier dan voorheen bestuderen, ", zegt prof. De Schutter. "Ons onderzoek opent interessante wegen in de computationele neurowetenschappen die voor het eerst biochemie met elektrofysiologie verbinden."