Jülich, 18. Oktober 2022 – Forschende, die mit neuronalen Netzwerkmodellen – vereinfachten Darstellungen von Gehirnen – arbeiten, müssen "die gleiche Sprache sprechen", damit ihre Ergebnisse verstanden und reproduziert werden können. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Human Brain Project schlagen daher nun neue Richtlinien vor, mit denen sich die sogenannte Netzwerkkonnektivität, die Verbindung der Neurone, eindeutig beschreiben lässt. Die Grundlage bilden Konzepte, die in den computergestützten Neurowissenschaften, der Computational Neuroscience, verwendet werden. Um ein intuitives Verständnis der Netzwerkeigenschaften zu ermöglichen, stellen sie außerdem eine grafische Notation für Netzwerkdiagramme vor, die bestehende Diagrammstile vereinheitlicht.
Ausgangspunkt war die Feststellung, dass die Netzwerkkonnektivität in wissenschaftlichen Veröffentlichungen oft unvollständig und ungenau beschrieben wird. Dies kann wiederum zu falschen Vorhersagen der Netzwerkaktivität führen, wenn versucht wird, die Modellergebnisse in Computersimulationen zu reproduzieren, da selbst kleine Unterschiede zu einer vollkommen verschiedenen Netzwerkdynamik führen können.
"Genaue Definitionen von Konnektivitätsregeln sind entscheidend für die korrekte und effiziente algorithmische Implementierung eines Netzwerks in Simulatoren", sagt die Neurowissenschaftlerin Johanna Senk vom Forschungszentrum Jülich, die Erstautorin der Studie. Die Forschenden hoffen, dass die von ihnen vorgeschlagenen Richtlinien die Reproduzierbarkeit erhöhen werde. Diese sollen sicherstellen, dass zwei Neurowissenschaftlerinnen oder -wissenschaftler auch dasselbe meinen, wenn sie denselben Begriff oder dasselbe Symbol verwenden.
Diese Eindeutigkeit sei auch wichtig, um die derzeitige Komplexitätsbarriere zu überwinden, betont Prof. Sacha van Albada vom Forschungszentrum Jülich, Leiterin der Forschungsgruppe „Theoretical Neuroanatomy“. Die meisten neuronalen Netzwerkmodelle, die bisher entwickelt wurden, seien noch begrenzt komplex. Doch die neue digitale Forschungsinfrastruktur EBRAINS, die vom HBP aufgebaut wurde, mache nun zunehmend komplexere Modelle für einzelne Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler handhabbar, stellt Sacha van Albada fest.
Senk J, Kriener B, Djurfeldt M, Voges N, Jiang H-J, Schüttler L, et al.
Connectivity concepts in neuronal network modeling
PLoS Comput Biol (2022), DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010086
