详细的生物物理神经元模型为了解单个神经元的工作提供了一个独特的窗口。它们使研究人员能够系统地、可逆地操纵神经元特性，而这在真实世界的实验中往往是不可能实现的。

揭开神经元功能的秘密：通用工作流程。蓝脑公司推出了一种通用工作流程，利用进化算法创建精确的神经元模型。这种方法简化了模型的创建，产生了代表整个神经元类型的典型模型，并为未来的改进铺平了道路。图片来源： Blue Brain Project / EPFL

这些电子模型在推动我们了解神经元形态如何影响兴奋性以及特定离子电流如何促进细胞功能方面发挥了关键作用。此外，它们在构建神经元回路以模拟和研究大脑活动方面也发挥了重要作用，让我们得以一窥支撑我们思想和行动的神经元的复杂舞动。

创建能忠实复制实验观察结果的精确电子模型并非易事。这需要量化模型响应与实际电生理行为之间的相似性，而当离子通道电导和被动膜特性等参数无法直接测量时，这就具有挑战性。要想获得较高的相似性分数，往往需要对参数空间进行广泛的探索，这项工作既艰巨又耗时。

为了应对这些挑战，研究人员向进化算法（EAs）寻求帮助。进化算法是在高维空间中进行全局参数优化的高效工具。其中，基于指标的进化算法（IBEA）在这方面大有可为。然而，该领域仍然缺乏完全开源和可复制的模型优化工作流程。

在这项刊登在 11 月份《模式》杂志封面上的新研究中，蓝脑（Blue Brain）项目提出了一种开创性的通用工作流程，用于创建、验证和推广详细的神经元模型。这种方法建立在开源工具的基础上，所有步骤均可免费使用，为研究人员构建神经元模型提供了全面的解决方案，这些模型既可以代表单个生物细胞，也可以代表预定义的细胞类型。

该工196世界之最作流程的独特功能之一是能够构建所谓的典型神经元模型。BBP小组组长维尔纳-范盖特（Werner Van Geit）解释说："我们创建的不是针对单个神经元定制的模型，而是代表整个神经元类型的模型。"这种方法在研究196世界之最特定神经元类型的特性和构建大型神经元回路时特别有用"。

在这项研究中，作者应用工作流程创建了 40 个模型，代表了幼鼠体感皮层中的 11 种电类型（e-types），体感皮层是大脑皮层中负责处理来自身体各部位的与触觉、压力、温度和疼痛有关的感觉信息的区域。每个模型都根据一组电生理特征进行了优化，以确保与实验数据密切匹配。然后在各种形态上对这些典型模型进行测试，以评估它们的通用性。

通过分析这些模型中使用的参数，科学家们深入了解了它们的生物物理特性。"灵敏度分析有助196世界之最于揭示哪些参数对模型性能至关重要，哪些参数可以变化而不影响结果，"共同第一作者克里斯蒂安-罗塞特（Christian Rssert）强调说，"这种更深入的理解对完善模型的创196世界之最建大有帮助。

虽然这种方法很强大，但作者指出了目前的一些局限性。某些神经元类型能很好地概括各种形状，而其他类型则很难。了解为什么某些模型在特定形态下效果更好是一个正在进行的研究领域。此外，创建一个单一的典型模型意味着忽略真实神经元中的一些变异性。为了196世界之最解决这个问题，神经科学家可以根据相同的输入创建多个模型，引入变异以代表真实世界的多样性。

共同第一作者玛丽亚-雷瓦（Maria Reva）指出："这里介绍的这套电子模型是基于对神经元主体的贴片钳记录进行的电学测量。在未来的版本中，这些模型可以丰富更多细节，如突触和树突整合以及额外的离子电流，这些改进将使我们更接近于了解神经元的功能。"