A single-neuron perspective on brain function

Abstract

For a long time, neuroscientists have been on a quest to understand the functional role of individual neurons. This requires understanding the neuron both as a biophysical system governed by its morphology and ion channels, and as a functional unit within the behavior of the whole organism. Dendrites sit at the heart of this endeavor, since it is there that incoming signals are actively reshaped before reaching the soma to trigger the output spikes. Detailed biophysical models with active dendrites have been instrumental in exploring this integration. However, such models can be challenging to build, validate, and interpret due to the large number of parameters involved. To address this, we introduce DendroTweaks, a toolbox designed to make detailed biophysical models with active dendrites more intuitive and more interactive. DendroTweaks features a web-based graphical interface, where users can explore single-cell neuronal models and adjust their morphological and biophysical parameters with real-time visual feedback. The toolbox focuses on subcellular properties and supports a range of experimental protocols that illuminate how these properties shape neuronal activity. It helps users build high-level, modular model representations and includes a rich set of tools for parsing, generating, and standardizing commonly used neuronal data formats. By combining extensive visualization capabilities and comprehensive data management functionality, DendroTweaks introduces a novel interactive approach for unraveling dendritic dynamics. Understanding neuronal function, however, also requires placing the neuron in a relevant context. An evolutionary perspective suggests that this context is a closed-loop interaction with an environment. We therefore propose a framework in which a network of simplified biophysical neurons learns to solve a task through reinforcement learning. Within this framework the inputs to every neuron carry genuine functional task-related content. Taken together, the two contributions open a path to asking how the subcellular machinery of a neuron contributes to a behavioral outcome, which is ultimately the question neuroscientists want to understand.

Εδώ και πολύ καιρό, οι νευροεπιστήμονες προσπαθούν να κατανοήσουν τον λειτουργικό ρόλο των νευρώνων. Αυτό απαιτεί να καταλάβουμε τον νευρώνα τόσο ως ένα βιοφυσικό σύστημα που καθορίζεται από τη μορφολογία και τα ιοντικά του κανάλια, όσο και ως μια λειτουργική μονάδα μέσα στη συμπεριφορά ολόκληρου του οργανισμού. Οι δενδρίτες βρίσκονται στο κέντρο αυτής της κατανόησης, καθώς εκεί τα εισερχόμενα σήματα μετατρέπονται σε ένα νέο σήμα που στέλνεται παρακάτω. Τα υπολογιστικά βιοφυσικά μοντέλα με ενεργούς δενδρίτες βοήθησαν πολύ στη μελέτη αυτής της διαδικασίας. Ωστόσο, τέτοια μοντέλα είναι δύσκολο να φτιαχτούν και να χρησιμοποιηθούν, λόγω του μεγάλου αριθμού των παραμέτρων. Για να λύσουμε αυτό το πρόβλημα, παρουσιάζουμε το DendroTweaks, μια εφαρμογή που κάνει τα υπολογιστικά νευρωνικά μοντέλα πιο κατανοητά και διαδραστικά. Το DendroTweaks έχει ένα γραφικό περιβάλλον, όπου οι χρήστες μπορούν να οπτικοποιούν νευρωνικά μοντέλα, να προσαρμόζουν εύκολα τις ιδιότητές τους και να παρατηρούν αμέσως την επίδραση αυτών των αλλαγών στη νευρωνική δραστηριότητα. Βοηθά τους χρήστες να δημιουργήσουν αρθρωτά μοντέλα υψηλού επιπέδου και περιλαμβάνει πολλά εργαλεία για την ανάγνωση, τη δημιουργία και την τυποποίηση των συνηθισμένων μορφών νευρωνικών δεδομένων. Το DendroTweaks εισάγει έναν νέο διαδραστικό τρόπο για την κατανόηση της δυναμικής των δενδριτών. Η κατανόηση της λειτουργίας του νευρώνα, όμως, απαιτεί επίσης να τον τοποθετήσουμε σε ένα σχετικό πλαίσιο. Μια εξελικτική οπτική υποδηλώνει ότι αυτό το πλαίσιο είναι μια αλληλεπίδραση κλειστού βρόχου με ένα περιβάλλον. Προτείνουμε λοιπόν ένα πλαίσιο στο οποίο ένα δίκτυο από απλοποιημένους βιοφυσικούς νευρώνες μαθαίνει να λύνει μια εργασία μέσω ενισχυτικής μάθησης. Μέσα σε αυτό το πλαίσιο, τα σήματα που λαμβάνει κάθε νευρώνας έχουν πραγματικό λειτουργικό περιεχόμενο που σχετίζεται με την εργασία. Συνολικά, οι δύο αυτές συνεισφορές ανοίγουν έναν δρόμο για να ρωτήσουμε πώς ο υποκυτταρικός μηχανισμός ενός νευρώνα συμβάλλει σε ένα συμπεριφορικό αποτέλεσμα, που είναι τελικά το ερώτημα που θέλουν να κατανοήσουν οι νευροεπιστήμονες.