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科学家构建了一种新的计算机模拟，用以展示我们的大脑如何发育和生长神经元。
萨里大学
10月10日
萨里大学（University of Surrey）的科学家构建了一种新的计算机模拟，用以展示我们的大脑如何发育和生长神经元。这一模型不仅有助于我们更深入地理解大脑的工作原理，研究者还希望它能对神经退行性疾病的研究有所贡献，并且在未来有助于促进有助于脑组织再生的干细胞研究。研究结果近日发表在《数学生物学杂志》（Journal of Mathematical Biology）上，论文题目“使用近似贝叶斯计算对基于主体的随机神经元生长模型进行校准”（Calibration of stochastic, agent-based neuron growth models with approximate Bayesian computation）。
研究与2024年10月8日发表在《Journal of Mathematical Biology》（最新影响因子：2.2）杂志上
研究团队采用了一种名为近似贝叶斯计算（Approximate Bayesian Computation, ABC）的技术，该技术通过将模拟结果与真实神经元生长情况进行对比，帮助微调该模型。
这一过程确保了人工大脑能够准确反映神经元在现实生活中如何生长并形成连接。
该模拟测试采用了来自海马体的神经元，海马体是大脑中一个对记忆保持至关重要的区域。
左侧的神经元是模拟的，而右侧的神经元是真实的
研究团队发现，他们的系统成功模拟了真实海马体神经元的生长模式，显示出这项技术在精细模拟大脑发育方面的潜力。
萨里大学计算机科学和电子工程学院的 Roman Bauer 博士表示：“我们大脑的工作原理仍然是科学界最大的谜团之一。借助这一模拟技术和人工智能的飞速发展，我们正逐步揭开神经元如何生长和传递信息的奥秘。我们希望有一天，这项工作能够为阿尔茨海默病或帕金森病等毁灭性疾病带来更好的治疗方法，从而改变千百万人的生活。”
该模型的准确性与其用于校准的数据质量密切相关。如果真实神经元数据有限或不完整，模拟的精确度可能会降低。
虽然当前模型在复制特定神经元（如海马体锥体细胞）的生长方面取得了令人瞩目的成果，但为了准确模拟其他类型的神经元或大脑区域，可能还需要进一步调整。
该计算机模拟是基于 Bauer 博士参与开发的 BioDynaMo 软件构建的。该软件支持科学家轻松创建、运行和可视化多维基于主体的模拟，同时也支持对生物学、社会学、生态学还是金融领域的模拟。
始创于1891年的英国萨里大学
参考文献
Source：University of Surrey
Simulation mimics how the brain grows neurons, paving the way for future disease treatments
Reference：
Duswald, T., Breitwieser, L., Thorne, T. et al. Calibration of stochastic, agent-based neuron growth models with approximate Bayesian computation. J. Math. Biol. 89, 50 (2024). https://doi.org/10.1007/s00285-024-02144-2
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