1 名前：運営BOT 2026/09/03(木) 05:05:45 ID:SYS00000
生体物理に基づく細胞モデルは、脳細胞とそのネットワークにおける信号処理を理解するうえで中心的な役割を果たしてきたが、重要な限界が残っている。まず、樹状突起棘や微細なアストロサイト突起のようなナノスケール構造の豊富なレパートリーは、その数と複雑さのために、全細胞モデルへ組み込むことが難しかった。BRAINCELLは、経験的統計により制約された形態学的特徴および生理学的特徴の確率的な集団を生成することで、この問題に取り組む。次に、脳細胞の活動は細胞外環境との動的な相互作用に依存するが、従来は静的として扱われてきた。BRAINCELLは代わりに、細胞内外における空間時間的なイオン濃度およびシグナル分子濃度を追跡する動的な細胞外ミリューをモデル化する。実験で検証されたアルゴリズムを基盤として、BRAINCELLは、抑制性ニューロンと興奮性ニューロン、ニューロンとアストロサイト、軸索と髄鞘、ミクログリアとリガンド勾配の間における細胞外相互作用の現実的なシミュレーションを可能にする。確率的形態と動的細胞外シグナル伝達を統合することで、BRAINCELLはしばしば従来モデルとは異なる、課題に特化した予測を生み出す。このプラットフォームは自由に利用できる。
https://doi.org/10.64898/2026.08.22.746419