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Cleo: Novo Software para Neurociência de Sistemas

A Cleo simula experimentos de neurociência, ligando teoria e prática.

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A neurociência de sistemas é uma ramificação da neurociência que estuda como diferentes partes do cérebro trabalham juntas. Esse campo tá mudando rápido por causa das melhorias na tecnologia que ajudam os cientistas a entender a atividade cerebral e controlá-la de novas maneiras. À medida que os pesquisadores reúnem mais informações e desenvolvem novos métodos de estudo do cérebro, eles se deparam com oportunidades empolgantes e novos desafios.

Avanços em Tecnologia

Os avanços recentes em tecnologia transformaram a neurociência de sistemas. As ferramentas disponíveis agora permitem que os pesquisadores observem a atividade cerebral em tempo real e até manipulem isso. Por exemplo, os cientistas podem usar Optogenética, uma técnica que usa luz para controlar neurônios, e vários métodos de gravação para coletar dados sobre como os circuitos cerebrais funcionam. Esses avanços facilitam o estudo de redes complexas de neurônios e a compreensão dos seus papéis no comportamento e na cognição.

A Importância de Conectar Teoria e Experimento

Apesar desses avanços, os pesquisadores muitas vezes têm dificuldade em conectar suas descobertas experimentais com modelos teóricos. Modelos ajudam os cientistas a prever como os sistemas neurais se comportam com base em princípios específicos, mas às vezes esses modelos não consideram completamente as limitações das ferramentas disponíveis para medição e manipulação. Há uma necessidade crescente de um framework que ligue experimentos de ponta com modelos computacionais poderosos para melhorar a pesquisa.

Benefícios da Modelagem Integrada

Criar uma abordagem coesa para modelagem e experimentação pode avançar o campo de várias maneiras. Primeiro, pode servir como um campo de teste para desenhar novos experimentos. Simulando as interações no cérebro, os pesquisadores podem testar ideias sem os custos e riscos dos experimentos na vida real. Isso é especialmente útil para experimentos de circuito fechado, onde o feedback em tempo real é essencial para garantir resultados precisos. Além disso, ter um framework de modelagem robusto permite uma melhor alinhamento entre Dados Experimentais e modelos computacionais, ajudando os pesquisadores a aprimorar suas hipóteses e fortalecer suas descobertas.

Apresentando Cleo

Uma ferramenta desenvolvida para enfrentar esses desafios é o Cleo, um pacote de software de código aberto projetado para simular experimentos em neurociência de sistemas. O Cleo integra vários métodos de gravação e estimulação com modelos de rede neural existentes. Esse software permite que os pesquisadores criem simulações detalhadas de experimentos, incluindo aqueles que requerem feedback em tempo real.

Como o Cleo Funciona

O Cleo permite que os usuários configurem um experimento simulado especificando dispositivos de gravação e estimulação, além de controlar como os dados são processados. O software envolve modelos de redes neurais existentes para facilitar interações em tempo real com neurônios, permitindo que os pesquisadores simulem tanto a estimulação quanto a gravação de forma coesa. Os usuários podem facilmente exportar seus dados de Simulação para análise, tornando o Cleo uma ferramenta versátil na pesquisa em neurociência.

Recursos do Cleo

O Cleo oferece vários recursos essenciais que o tornam uma ferramenta poderosa para neurocientistas. Ele permite a integração flexível de várias configurações experimentais, ajudando a facilitar comparações de diferentes métodos em um ambiente controlado. O software pode simular estimulação optogenética e gravar Atividade Neural, proporcionando insights valiosos sobre como diferentes parâmetros experimentais afetam os resultados. Os pesquisadores também podem experimentar com múltiplos opsinas e indicadores de cálcio para ver como eles influenciam o comportamento neuronal.

Validando os Modelos

Para garantir que o Cleo produza resultados precisos, os pesquisadores validam os diferentes componentes dentro do software. Comparando resultados simulados com dados experimentais existentes, eles confirmam que os modelos estão funcionando como esperado. Esses passos de validação ajudam a estabelecer a confiabilidade do Cleo como uma ferramenta de simulação que pode ser usada em pesquisas futuras.

Design de Experimento e Prototipagem

Os pesquisadores podem usar o Cleo para desenhar experimentos de forma mais eficaz. Por exemplo, ao planejar um novo estudo, os cientistas podem usar o software para testar várias condições e ver como as mudanças impactam os resultados. Essa capacidade permite que eles refinem suas hipóteses e tomem decisões informadas sobre quais experimentos seguir.

Testando e Desenvolvendo Controle de Feedback

O Cleo também facilita o desenvolvimento de sistemas de controle de feedback. Esses sistemas permitem que os cientistas ajustem a estimulação cerebral em tempo real com base na atividade neural gravada. Usando o Cleo para simular como os circuitos neurais respondem a diferentes estímulos, os pesquisadores podem desenvolver algoritmos de controle mais eficazes para vários paradigmas experimentais.

Desafios na Neurociência Experimental

Apesar dos muitos benefícios de usar o Cleo, os pesquisadores ainda enfrentam desafios no campo da neurociência de sistemas. Por exemplo, enquanto algumas ferramentas permitem que os pesquisadores gravem várias atividades neurais, outras podem não ter a sofisticação para controlar a estimulação de forma eficaz. Além disso, a necessidade de modelos neurais de alta qualidade que possam se adaptar a novos desenhos experimentais continua sendo uma barreira significativa.

Direções Futuras para o Cleo

Olhando para o futuro, o design modular do Cleo permite atualizações fáceis e funcionalidades adicionais. Os pesquisadores são encorajados a contribuir para o software, sugerindo melhorias ou adicionando novas funcionalidades. Essa abordagem colaborativa pode ajudar a garantir que o Cleo cresça para atender às necessidades da comunidade científica.

Conclusão

Avanços na tecnologia abriram novas portas na neurociência de sistemas. Ferramentas como o Cleo podem ligar a lacuna entre modelos teóricos e desenhos experimentais, permitindo que os pesquisadores simulem experimentos em um ambiente controlado. Essa capacidade melhora a compreensão geral dos circuitos neurais e suas funções. À medida que ferramentas e técnicas continuam a evoluir, os cientistas estarão mais bem equipados para explorar o funcionamento complexo do cérebro. Integrando modelagem com dados experimentais, eles podem fazer progressos significativos na compreensão de como o cérebro orquestra comportamento, cognição e outras funções.

Fonte original

Título: Bridging model and experiment in systems neuroscience with Cleo: the Closed-Loop, Electrophysiology, and Optophysiology simulation testbed

Resumo: Systems neuroscience has experienced an explosion of new tools for reading and writing neural activity, enabling exciting new experiments such as all-optical or closed-loop control that effect powerful causal interventions. At the same time, improved computational models are capable of reproducing behavior and neural activity with increasing fidelity. Unfortunately, these advances have drastically increased the complexity of integrating different lines of research, resulting in the missed opportunities and untapped potential of suboptimal experiments. Experiment simulation can help bridge this gap, allowing model and experiment to better inform each other by providing a low-cost testbed for experiment design, model validation, and methods engineering. Specifically, this can be achieved by incorporating the simulation of the experimental interface into our models, but no existing tool integrates optogenetics, two-photon calcium imaging, electrode recording, and flexible closed-loop processing with neural population simulations. To address this need, we have developed Cleo: the Closed-Loop, Electrophysiology, and Optophysiology experiment simulation testbed. Cleo is a Python package enabling injection of recording and stimulation devices as well as closed-loop control with realistic latency into a Brian spiking neural network model. It is the only publicly available tool currently supporting two-photon and multi-opsin/wavelength optogenetics. To facilitate adoption and extension by the community, Cleo is open-source, modular, tested, and documented, and can export results to various data formats. Here we describe the design and features of Cleo, validate output of individual components and integrated experiments, and demonstrate its utility for advancing optogenetic techniques in prospective experiments using previously published systems neuroscience models.

Autores: Christopher J. Rozell, K. A. Johnsen, N. A. Cruzado, Z. C. Menard, A. A. Willats, A. S. Charles, J. E. Markowitz

Última atualização: 2024-07-09 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.27.525963

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.27.525963.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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