Die Schaffung eines virtuellen Gehirns mag wie ein Science-Fiction-Albtraum klingen, aber für Neurowissenschaftler in Japan und Seattle ist das nicht der Fall Allen-Institutes ist ein großer Schritt in Richtung eines lang gehegten Traums.
Sie sagen, ihre Maus-Cortex-Simulation läuft weiter einer der schnellsten Supercomputer der Weltkönnte schließlich den Weg zum Verständnis der Mechanismen hinter Krankheiten wie der Alzheimer-Krankheit und Epilepsie ebnen – und vielleicht die Geheimnisse des Bewusstseins lüften.
„Das zeigt, dass die Tür offen ist“, sagte der Ermittler des Allen Institute Anton Archipow sagte heute in a Pressemitteilung. „Es ist ein technischer Meilenstein, der uns zuversichtlich macht, dass viel größere Modelle nicht nur möglich, sondern auch mit Präzision und Maßstab realisierbar sind.“
Arkhipov und seine Kollegen beschreiben das Projekt in einem Forschungspapier, das diese Woche in St. Louis vorgestellt wird während der SC25-Konferenz zum Thema Hochleistungsrechnen. Die Simulation modelliert die Aktivität eines gesamten Mauskortex, der fast 10 Millionen Neuronen umfasst, die durch 26 Milliarden Synapsen verbunden sind.
Um die Simulation zu erstellen, fütterten die Forscher Daten aus dem Datenbank aller Zelltypen und die Allen Connectivity Atlas in den Supercomputer Fugaku, einen von entwickelten Computercluster Fujitsu und Japans RIKEN Zentrum für Computerwissenschaft. Fugaku ist in der Lage, mehr als 400 Billiarden Operationen pro Sekunde oder 400 Petaflops auszuführen.
Der umfangreiche Datensatz wurde mit Hilfe des Allen Institutes in ein 3D-Modell übersetzt ToolKit zur Gehirnmodellierung. Ein Simulationsprogramm namens Neulit erweckte die Daten als virtuelle Neuronen zum Leben, die wie lebende Gehirnzellen miteinander interagieren.
Wissenschaftler führten das Programm in verschiedenen Szenarien durch, darunter ein Experiment, bei dem die vollständige Fugaku-Konfiguration verwendet wurde, um den gesamten Mauskortex zu modellieren.
„In unserer Simulation wird jedes Neuron als großer Baum interagierender Kompartimente modelliert – Hunderte von Kompartimenten pro Neuron“, sagte Arkhipov in einem Kommentar per E-Mail an GeekWire. „Das heißt, wir erfassen einige subzelluläre Strukturen und Dynamiken innerhalb jedes Neurons.“
Während der vollständigen Simulation dauerte es nicht länger als 32 Sekunden, um eine Sekunde Echtzeitaktivität im Gehirn einer lebenden Maus zu simulieren. „Dieses Leistungsniveau – 32-mal langsamer als Echtzeit – ist für ein System dieser Größe und Komplexität ziemlich beeindruckend“, sagte Arkhipov. „Es ist nicht ungewöhnlich, dass bei solch sehr detaillierten Simulationen (sogar viel kleiner als bei uns) eine um das Tausendfache langsamere Geschwindigkeit auftritt.“
Die Forscher erkennen an, dass noch viel mehr Arbeit erforderlich ist, um ihre Simulation in ein Modell umzuwandeln, mit dem sich der Verlauf einer neurologischen Erkrankung verfolgen lässt. Beispielsweise spiegelt das Modell nicht die Plastizität des Gehirns wider, also die Fähigkeit des Gehirns, seine eigenen Verbindungen neu zu vernetzen.
„Wenn wir neben der Plastizität noch etwas Spezifisches erwähnen wollen, dann fehlt ein Aspekt, nämlich die Wirkung von Neuromodulatoren, und der andere ist, dass wir derzeit keine sehr detaillierte Darstellung sensorischer Eingaben in unseren Simulationen des gesamten Kortex haben“, sagte Arkhipov. „Für all dies benötigen wir viel mehr Daten als derzeit verfügbar, um viel bessere Modelle zu erstellen, obwohl einige Näherungen oder Hypothesen jetzt implementiert und getestet werden könnten, da wir über eine funktionierende Simulation des gesamten Kortex verfügen.“
Arkhipov sagte, das langfristige Ziel des Projekts bestehe darin, ein gesamtes Gehirn zu simulieren, nicht nur den Kortex. „Es gibt einen Unterschied zwischen dem gesamten Kortex und dem gesamten Gehirn“, betonte er. „Der Maus-Kortex (und unser Modell davon) enthält etwa 10 Millionen Neuronen, während das gesamte Mausgehirn etwa 70 Millionen Neuronen enthält.“
Eine Mensch-Gehirn-Simulation würde einen noch größeren Sprung erfordern. Allein der menschliche Kortex enthält nicht nur 10 Millionen Neuronen, sondern 21 Milliarde.
Die gute Nachricht ist, dass ein ausreichend leistungsstarker Supercomputer dieser Aufgabe gewachsen sein könnte. „Unsere Arbeit zeigt, dass sehr detaillierte Simulationen größerer Gehirne auf mikroskopischer Ebene früher möglich sein könnten als bisher erwartet“, sagte Arkhipov. „Die Ergebnisse legen nahe, dass eine Simulation des gesamten Affengehirns (wie das eines Makaken mit 6 Milliarden Neuronen) in das vollständige Fugaku-System passen kann.“
Arkhipov sagte, es sei wichtig darauf hinzuweisen, dass die Erstellung eines Gehirnmodells auf einem Supercomputer „nicht bedeutet, dass ein solches Modell vollständig oder genau ist“.
„Hier sprechen wir über die technische Machbarkeit von Simulationen, und es sieht so aus, als ob solche Simulationen selbst im Maßstab des Affenhirns jetzt in greifbare Nähe gerückt sind“, sagte er. „Aber um solche Simulationen biologisch realistisch zu machen, müssten viel mehr experimentelle Datenproduktions- und Modellbauarbeiten durchgeführt werden.“
Rin Kuriyama und Kaaya Akira von der University of Electro-Communications in Tokio sind die Hauptautoren des auf der SC25 vorgestellten Papiers mit dem Titel „Simulation des gesamten Mauskortex auf mikroskopischer Ebene, bestehend aus 9 Millionen biophysikalischen Neuronen und 26 Milliarden Synapsen, auf dem Supercomputer Fugaku.“ Zu den Autoren des Allen Institute zählen neben Arkhipov auch Laura Green, Beatriz Herrera und Kael Dai. Die weiteren Autoren der Studie sind Tadashi Yamazaki und Mari Iura von der University of Electro-Communications; Gilles Gouaillardet und Asako Terasawa von der Forschungsorganisation für Informationswissenschaft und -technologie in Hyogo, Japan; Taira Kobayashi von der Yamaguchi-Universität; und Jun Igarashi vom RIKEN Center for Computational Science.
