Matematični modeli, nevroni, možgani, ...

Aleš Belič, 26. 9. 2011

Včeraj je imel Richard Frackowiak zelo zanimivo predavanje, ki ga je končal z vizijo prihodnosti, ki me je malce zbodla. Sicer je res, da smo v zgodovini vse prevečkrat zavpili, da nekaj ne bo šlo pa se je vedno našel nekdo, ki nas je postavil na tlaž. Ampak vseeno se mi zdi, da je potrebno par stvari povedati o ideji, ki jo trenutno zelo propragira tudi sistemska biologija, in sicer, da bi naredili model nekega organa od molekularnih interakcij dalje in gledali kaj se dogaja na nivoju organa.

Modeliranje in simulacija sta bili v tehniki velikokrat pred podobnimi izzivi, ki pa se niso ravno posrečili. Zato danes za gibanje enostavnih in ne prehitrih predmetov še vedno uporabljamo Newtonove zakone in ne Relativnostne teorije, ker je to lažje in nič manj natančno. Problem digitalne simulacije tako obsežnih sistemov se skriva v omejeni natančnosti računalnikov. Čeprav jo lahko povečamo, pa bo še vedno ostala končna.

Gre za nelinearne dinamične sisteme, za katere so že pokazali, da delujejo kot nelinerani oscilatorji, ki povzročajo kvazi-periodična nihanja veličin, ki jih ustvarjajo (deterministični kaos). Problem tašknih modelov je, da končna natančnost simulacije daje popolnoma drugačne vzorce delovanja, kot pa jih lahko opazimo v realnih sistemih. Tako ni smiselno graditi modela celice na osnovi modelov kvantne mehanike, ker bi se zaradi kompleksnosti modela lahko razvili povsem drugačni vzorci od tistih, ki jih opazujemo v realnosti. V tem primeru bi opazovali lastnosti modela, ki pa ne bi bile niti podobne lastnostim realnega sistema. Če torej nekako ne obidemo tega problema, so modeli možganov, ki so do potankosti opisani do nivoja molekul v celici samo dokaz zmožnosti, da zmoremo sestaviti tako kompleksno strukturo, o delovanju možganov pa ne povejo nujno kaj več kot že vemo.

Poleg tega možgani niso organ, ki bi bil popolnoma ločen od ostalega telesa, ampak z nim izmenjujejo tako snovi kot tudi električne signale. To pomeni, da moramo v model vključiti celotno telo. Tehnika je že zdavnaj ugotovila, da taki modeli ne pripeljejo do želenih rezultatov, ampak jih je potrebno do takšne mere poenostaviti, da zadostijo našim namenom, vse odvečne prodrobnosti pa samo vnašajo nepotrebne numerične napake in zato bolj škodijo kot koristijo. Zmožnosti zapisa takšnih modelov in njihove simulacije nedvomno imamo, če je pa to tudi smiselno, je pa drugo vprašanje.

Aleš Belič

Dodajamo še film, ki prikazuje predstavitev projekta o katerem govorita Aleš Belič in Richard Frackowiak.

Bluebrain | Year Two from Couple 3 Films on Vimeo.


© SiNAPSA 2003-2012