Die nuSPIC-Challenge: Vorhersage und Identifikation neuraler Systeme

Forscher aus Freiburg stellen ein Online-Werkzeug vor, mit dem neurale Netzwerke erschaffen und analysiert werden können.

Können wir die Funktion eines biologischen neuralen Netzwerks von der Konnektivität und Aktivität der einzelnen Neuronen herleiten?

Diese Frage liegt der Neurowissenschaft zugrunde und wir glauben, dass Konnektivität und Aktivität ausreichend sind, um diese Frage zu beantworten. In der Tat ist dieser Glaube der hauptsächliche Impetus für die Entwicklung immer stärkerer Methoden zur Erfassung der Aktivität und Konnektivität möglichst vieler Neuronen. Überraschenderweise gibt es keine theoretische oder rechnerische Darstellung die zeigt, dass neurale Aktivität und Konnektivität wirklich ausreichen, um die Funktion eines biologischen neuralen Netzwerks herzuleiten.

Um die Grenzen unseres Ansatzes festzustellen, präsentieren Forscher des Bernstein Center Freiburg und des Exzellenzclusters BrainLinks-BrainTools  an der Universität Freiburg sowie des Forschungszentrums Jülich die "nuSPIC-Challenge" (Neural System Identification and Prediction Challenge).

In einer web-basierten Anwendung, die jede/r aufrufen kann, der oder die sich der Herausforderung stellen will, stellen Arvind Kumar und seine Kollegen die Konnektivität und Aktivität aller Neuronen in einem kleinen Netzwerk bereit und laden Teilnehmer ein, die Funktionen vorherzusagen, die in diesen Netzwerken realisiert sind. Hierzu können sie die Neuronen gezielt stimulieren und deren Aktivität erfassen. Mit dem Simulator kann man zudem kleine Netzwerke bauen, die vordefinierte mathematische oder biologische Funktionen erfüllen. Sie lassen sich vom Anwender beliebig verändern, bis sie die vorgegebene Aufgabe leisten.

Der große Vorteil von nuSPIC ist, dass seine Nutzer keine bestimmte Programmiersprache lernen müssen. Dadurch kann nuSPIC auch in der Lehre eingesetzt werden, um Studenten direkt mit einem wissenschaftlichen Problem vertraut zu machen.

Letztendlich hat nuSPIC zum Ziel, Crowdsourcing für wissenschaftliche Fragestellungen zu nutzen. Mit diesem Ansatz wollen die Forscher identifizieren, welche Funktionen von systematischen Aufnahmen neuronaler Aktivität und Konnektivität abgeleitet werden können. Zusätzlich möchte nuSPIC beim Design und der Anwendung experimenteller Paradigmen auf Basis von Netzwerken und ihren Funktionen helfen. 

Originalpublikation:

Vlachos I, Zaytsev YV, Spreizer S, Aertsen A and Kumar A (2013). Neural System Prediction and Identification Challenge. Front. Neuroinform. 7:43. doi: 10.3389/fninf.2013.00043

nuSPIC-Webseite:

nuspic.g-node.org

Eine kurze Einführung zu nuSPIC von Arvind Kumar, Ioannis Vlachos und Sebastian Spreizer (englisch)