Wolfgang Mader, 25. Mai 2011 madSim – ein Tool zur Simulation biologischer neuronaler Netzwerke madSim ein Tool zur Simulation biologischer

Wolfgang Mader, 25. Mai 2011

madSim – ein Tool zur Simulation biologischer neuronaler Netzwerke

www.neurobio.de/madSim

„„madSim“ein Tool zur Simulation

biologischer neuronaler Netzwerke

2Wolfgang Mader, 25. Mai 2011



Was ist Simulation?

Simulation braucht ein Trägersystem

Durch Simulation werden Vorgänge oder Situationen möglichst originalgetreu so nachgebildet, dass man ein Ergebnis mit definierter Qualität erhält.

z.B.: man tut so, als ob man krank wäre...

Mensch als „Simulant“ für Krankheit

möglichst viele reale Parameter (Einflussgrößen) der Gesamtsituation einbindennicht fassbare oder nicht beeinflußbare Parameter sollen keinen Einfluss auf das Ergebnis haben

Windkanal zur Simulation von FahrtwindSimulationsprogramm auf einem Rechner




Simulationsprogramm:Berechnet den Zustand den ein System zu einem späteren Zeitpunkt einnehmen wird. -> von einem definierten Anfangszustand - unter Berücksichtigung der Einflußgrößen

z.B.: Druckverteilung bei der Wettervorhersage







Simulationsprogramm:Berechnet den Zustand den ein System zu einem späteren Zeitpunkt einnehmen wird. -> von einem definierten Anfangszustand - unter Berücksichtigung der Einflußgrößen


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Simulationsprogramm:Berechnet den Zustand den ein System zu einem späteren Zeitpunkt einnehmen wird. -> von einem definierten Anfangszustand - unter Berücksichtigung der Einflußgrößen.


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Ein Programm zur Simulation neuronaler Aktivität macht eine Vorhersage darüber, wie sich das Membranpotential einer Nervenzelle verändern wird.

Prinzipielle Vorgehensweise bei einer Simulationsrechnung:

Simulationsdauer festlegen

Unterteilung des zu simulierenden Zeitabschnitts in möglichst kleine, gleich lange Zeitschritte (vernünftige Dauer: 0,01 ms = 10 µs = 1,0e-5 s)

Architektur des Netzwerkes (Neurone und Synaptische Verbindungen) definieren

möglichst realitätsnahe Angabe aller (fassbaren) Einflussgrößen individuell für jedes Neuron/Synapse z.B.:

Gleichgewichtspotentiale von Na, K, Ca, Cl

Ruhepotential

Membrankapazität von Dendriten und Soma (Größe und Verzweigungsgrad)

Eigenschaften von liganden- und spannungsgesteuerten Kanälen

Art und Lokalisation von synaptischen Verbindungen

Dynamik der Transmitterausschüttung (Freisetzungsschwelle, Sättigungspotential, max. Menge)

...

je Neuron ca. 250 Einflussgrößen, je Synapse: ca. 50







Prinzipielle Vorgänge bei einer Simulationsrechnung:

Berechnung des Zustandes den alle „Elemente“ (die das Membranpotenzial beeinflussen) einen Zeitschritt später haben werden.

Änderung der Transmitterausschüttung an Synapsen

Änderung des Stroms für jeden der vorhandenen Kanäle

Einfluss elektrischer Reizungen

Einfluss der neuronalen Segmente auf ihre Nachbarn (Dendriten, Soma)

Membranpotential für jedes Segment berechnen (incl. Der passiven Eigenschaften wie Kapazität, Leckleitfähigkeit...)

Aufgrund wechselseitiger Abhängigkeiten müssen manche Berechnungsschritte über Differentialgleichungen erfolgen

wird die Amplitude des berechneten Parameters zu groß, gerät das System ins Schwingen



















Was bringt es Netzwerke von Neuronen zu simulieren?

Aus den Ergebnissen und Erfahrungen, die am simulierten Nervennetz gesammelt wurden, lassen sich experimentell überprüfbare Vorhersagen (Funktions-Hypothesen) ableiten, die dann im Realen Experiment überprüft werden können

Struktur/Funktionsanalyse durch Synthese

Nachbau eines (Teil-) Nervensystems auf der Grundlage experimenteller Daten

Vergleich mit den natürlichen Verhältnissen

Mit dem nachgebauten System kann man Experimente durchführen, die in vivo oder in vitro nicht möglich sind































SETi










Neuro-Interaktive Simulation
















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