علوم اعصاب محاسباتی
موضوعات اصلی

مهم‌ترین پرسش‌های مطروح در علوم شناختی محاسباتی، بررسی چگونگی پردازش اطلاعات در سطوح مختلف مغز و تبیین عملکردهای شناختی متناظر با فعل و انفعالات پیچیده الکترو-شیمیایی، مبتی بر نگاهی کارکردگرایانه است که مغز را بسان ماشین پردازش اطلاعات همراه با معماری و ساختار الگوریتمی ویژه خود ترسیم می‌کند. از این رو، موضوعات و مسائل اصلی مورد مطالعه و پژوهش در حوزه پهناور علوم اعصاب محاسباتی را می‌توان به صورت‌های گوناگون شمارش و دسته‌بندی کرد.
مدل‌سازی تک نورون
به باور بسیاری از عصب شناسان محاسباتی، حتی تک نورون‌ها دارای شاخصه‌های پیچیدهٔ بیوفیزیکی هستند که آن‌ها را قادر به انجام محاسبات پیچیده می‌سازد. بنابر نظر غالب پژوهشگران علوم اعصاب، مدل هاجکین-هاکسلی نخستین و شاید از مهم‌ترین مدل‌های ارائه شده در این حوزه است. این مدل ریاضی که برای نخستین بار در سال ۱۹۵۲ توسط آلن لوید هاجکین و اندرو فیلدینگ هاکسلی دو فیزیولوژیست و زیست‌شناس سرشناس بریتانیایی ارائه شد، به تبیین و تشریح چگونگی تولید و انتشار پتانسیل عمل در تک نورون می‌پردازد. به دلیل فقدان ابزار کافی جهت مطالعه نورون‌های بسیار ریز مغز پستانداران، هاجکین و هاکسلی مطالعات خود را بر روی آکسون گونه خاصی از اره ماهی انجام دادند (که شامل یک تک نورون و آکسونی بلند در طول بدنه خود بود) و سپس موفق به نمایش نتایج بدست آمده به صورت دستگاهی متشکل از چهار معادله دیفرانسیل معمولی شدند که تولید و انتشار پتانسیل عمل را به ارتباطات متقابل و چرخه‌ای یون‌های سدیم، پتاسیم و کلسیم در غشای نورون نسبت می‌دهند. بسیاری از تاریخ نگاران علم، ارائه این مدل را از بزرگترین دستاوردهای تاریخ قرن بیستم می‌دانند. بعدها نسخه‌ها و تغییرات جدیدتری از این مدل ارائه شد که از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به مدل فیتزهوگو-ناگومو اشاره کرد که برخلاف مدل نخستین و به دلیل پیشرفت فن آوری‌های پزشکی، چگونگی انتشار پتانسیل عمل را در نورون‌های مغز انسان بررسی کرد. همچنین نتایج این مدل‌ها توسط کامپیوتر شبیه‌سازی شد. به‌طور کلی مباحث متنوعی در مدل‌سازی‌های محاسباتی مطرح شده‌اند که در نهایت سبب افزایش دانش ما در مورد مغز شده‌اند. البته هاجکین و هاکسلی در مدل خود، تنها دو جریان حساس به ولتاژ یعنی سدیم سریع‌الأثر و پتاسیم درون‌اصلاح را به کار گرفت (کانال‌های یونی حساس به ولتاژ، مولکول‌های گلیکوپروتئینی هستند که از طریق لایهٔ لیپیدی گسترش یافته‌اند و به یون‌ها اجازه می‌دهند که تحت شرایط خاصی از طریق آکسولما عبور کنند). اگرچه این مدل در پیش‌بینی زمان‌بندی و ویژگی‌های کیفی پتانسیل عمل موفق بوده، در پیش‌بینی چند ویژگی مهم نورون مانند انطباق و شانت موفقیت چندانی نداشت. دانشمندان هم‌اکنون بر این باورند که طیف گسترده‌ای از جریان‌های حساس به ولتاژ، مفاهیم پویای متفاوت، مدلاسیون‌ها و حساسیت این جریان‌ها، مبحث مهمی در علوم اعصاب محاسباتی است که جهت مدل‌سازی تک نورون‌ها باید درنظر گرفته شوند.
هم‌چنین گروهی از دانشمندان به مطالعهٔ توابع محاسباتی ویژه ای جهت تبیین کارکرد دندریت‌های پیچیده پرداخته‌اند. منابع بسیاری دربارهٔ چگونگی تعامل جریان‌های مختلف با خواص هندسی نورون‌ها وجود دارد. گروه دیگری از مدل‌ها نیز خط سیر زیست شیمیایی را در مقیاس کوچک دنبال می‌کنند، مانند: شکاف ستون فقراتی یا سیناپسی.
بسته‌های نرم‌افزاری بسیاری مانند GENESIS ، NEURON و ANNarchy وجود دارند که امکان مدل‌سازی سیلیکونی سریع و سیستماتیک از نورون‌های حقیقی را فراهم می‌کند. پروژه بلو برین که توسط هنری مارکرام از مؤسسه پلی‌تکنیک فدرال لوزان احداث شد، قصد دارد که شبیه‌سازی بیوفیزیکی دقیقی را از ستون قشری در ابررایانه ارائه نماید. یوگن ایژیکویچ، عصب‌شناس محاسباتی و ریاضی‌دان که کتاب مرجع مهمی را در زمینهٔ استفاده از سیستم‌های دینامیکی غیر خطی و مفاهیم سطح بالایی هم چون انشعاب در مدل‌سازی موضوعات عصب‌شناسی نگاشت، برای سال‌های متمادی پروژه طویل و گسترده‌ای را به منظور ساخت مغز مصنوعی شامل تعداد یکسانی از نورون‌های مصنوعی با نورون‌های مغز انسان (یکصد میلیارد) مدیریت کرد و آن را در اکتبر سال ۲۰۰۵ به پایان رسانید.
اما چالش اصلی در روند پژوهش‌هایی این چنین را می‌توان بدین گونه بیان کرد که توصیف‌های دقیق نورونی به لحاظ محاسباتی هزینه‌بر هستند و این امر خود می‌تواند مانع دستیابی به تحقیقات واقع گرایانه شبکه‌ای شامل تعداد بسیاری از نورون‌ها، گردد؛ بنابراین غالب پژوهشگرانی که مدارهای بزرگ نورونی (که نورون‌ها و سیناپس‌ها را معمولاً نشان می‌دهند) را مورد مطالعه قرار می‌دهند، بسیاری از جزئیات زیست شناسانه را نادیده می‌گیرند که این مسئله گاه سبب کاهش اعتبار بر خی از مدل‌های ارائه شده در میان نوروفیزیولوژیست‌ها و عصب شناسان نظری شده‌است. برای نمونه شواهد موجود حاکی از آن است که غنای ویژگی‌های بیوفیزیکی در مقیاس تک نورونی می‌تواند ساز و کارهایی را تأمین کند که کار بلوک‌های سازندهٔ حرکتی شبکه‌ای را انجام دهد؛ بنابراین در حال حاضر، مسیرهای مشخصی برای تولید مدل‌های نورونی ساده موجود است که از اعتبار بیولوژیکی قابل توجهی در مخارج پایین محاسباتی برخوردارند.
توسعه، الگودهی آکسونی و راهنمایی
یکی از پرسش‌های مهم در حوزه عصب‌شناسی نظری، چگونگی شکل‌گیری آسه‌ها و دندریت‌ها در فرایند ایجاد آن هاست. چگونه آکسون‌ها متوجه می‌شوند کجا را نشانه‌گذاری کنند و چگونه به این مکان‌های نشانه‌گذاری شده دست می‌یابند؟ چگونه نرون‌ها به وضعیت مناسب در سیستم‌های مرکزی و خارجی مهاجرت می‌کنند؟ چگونه سیناپس‌ها شکل می‌گیرند؟ ما از زیست‌شناسی مولکولی می‌دانیم که بخش‌های متفاوت سیستم عصبی، سرنخ‌های شیمیایی مختلفی را از عوامل رشد گرفته تا هورمون‌هایی که رشد و گسترش ارتباط عملکردی میان نورون‌ها را تنظیم کرده و تحت تأثیر قرار می‌دهند، منتشر می‌کنند.
بررسی‌های نظری در مورد شکل‌گیری و الگودهی اتصال سیناپسی و مورفولوژی آن‌ها کماکان با جدیتی بیش از پیش دنبال می‌شوند. یک فرضیه که اخیراً توجه اهالی فن را به سوی خود جلب کرده، فرضیهٔ سیم‌کشی حداقلی است که ادعا می‌کند که شکل‌گیری آکسون‌ها و دندریت‌ها همان گونه که به شیوه مؤثری تخصیص منابع را کاهش می‌دهد، انبارهٔ اطلاعاتی حداکثری را نیز نگهداری می‌کند. در بررسی اتصال های سیناپسی، بر نقش بسیار مهم پیام رسان عصبی مطالعات قابل توجهی صورت گرفته است. مدل های محاسباتی بر روی هم ما را به این باور سوق می دهند که چگونگی ارتباطات شیمیایی در اتصالات سیناپسی بسیار پیچیده تر از آن چیزی است که در گذشته تصور میشد. این مساله با یافته های نوین عصب شناسانه تجربی نیز سازگار است.