Нейроинформатика

Нейроинформатика (англ. neuroinformatics) – это междисциплинарная область исследований, сфокусированная на структурировании данных и создании программных инструментов для сбора, анализа, моделирования, обработки и обмена нейронаучными данными. Нейроинформатика применяет методы нейроморфной инженерии, вычислительной нейронауки и онтологии по отношению к нейронаучным базам данных для интеграции, визуализации и количественной оценки исследований в области нейронауки.

Часто задаваемые вопросы по нейроинформатике

Что такое нейроинформатика?

Нейроинформатика включают в себя теорию и методологию применительно к вычислительному моделированию, проектированию баз данных, аналитических инструментов, проведению мета-анализа и обмена данными. Причем эти данные связаны с биологией нервной системы.

Нейроинформатика находится на стыке нейронауки и информатики. Исследования в области нейронауки включают множество различных дисциплин, которые анализируют данные с разных уровней мозга, а информатика занимается, среди прочего, сбором, классификацией и распространением информации. Для решения все более сложных проблем клиницисты и ученые-исследователи используют вычислительные инструменты, математические модели и нейроинформатические базы данных, предоставляемые нейроинформатиками, для сотрудничества, обмена информацией и количественного подтверждения рабочих теорий.

В неоднородной области нейронауки имеется огромное количество экспериментальных данных, и интеграция и анализ этих многомерных наборов данных требует знания и применения нейроинформатики для дальнейшего понимания нервной системы.

Какие области связаны с нейроинформатикой?

Нейроинформатика в первую очередь занимается разработкой инструментов и баз данных для управления, анализа, моделирования и обмена данными. Однако есть много научных приложений, которые выигрывают от подобного подхода, а также приносят ценные сведения в нейронауку. В частности, с нейроинформатикой непосредственно связаны такие дисциплины как:

  • Компьютерные науки, которые позволяют создавать вычислительные модели на основе искусственных нейронных систем;
  • Экспериментальная психология, которая изучает когнитивные процессы, эмоции и язык;
  • Медицина, которая занимается проблемами старения и психических заболеваний, таких как депрессия или тревожное расстройство;
  • Инжиниринг, нацеленный на создание технологий нейрокомпьютерного интерфейса;
  • Химия, изучающая атомарную структуру нервной системы;
  • Математика, которая дает количественную оценку нейрональной дифференциации и нейронных моделей;
  • Физические науки, которые изучают физические процессы, протекающие в нейронных клетках и нейронных сетях;
  • Биология изучает деятельность и строение нервной системы на разных уровнях организации, включая биохимические процессы и молекулярную структуру нервной системы.

Какая связь между вычислительной нейронаукой и нейроинформатикой?

Вычислительная нейронаука – это направление по изучению строения, физиологии и развития нервной системы, а также обработки информации в ЦНС и ее когнитивных способностей. Специалисты этой отрасли используют нейроморфную инженерию и другие подходы, чтобы понять, как мозг обрабатывает информацию, а информатика помогает ускорить эти исследования. 

Инструменты нейроинформатики, такие как анализ изображений, компьютерное моделирование и интеграция данных, помогают облегчить моделирование функций мозга и способствуют слиянию знаний в областях вычислительной нейронауки. Нейроинформатика занимается, в первую очередь, количественными исследованиями с использованием компьютерных технологий. Вычислительная нейронаука отличается в большей степени качественными экспериментами, такими как поиск оптимальной конструкции нервной системы или исследование различных схем нейронных связей в модельных сетях.

Программное обеспечение для нейроинформатики

Программное обеспечение нейроинформатики в первую очередь нацелено на создание баз данных, инструментов и сетей для исследований в области нейробиологии. Некоторые приложения оказывают помощь в структурировании данных для создания универсальной терминологии (тезауруса) и форматов обмена данными; так, например, BrainML является системой, которая предоставляет стандартизированный метаформат XML.

Программное обеспечение для интегративных задач нейроинформатики также широко распространено. Например, исследовательская сеть биомедицинской информатики  (Biomedical Informatics Research Network, BIRN) представляет собой сеть, в которой общие ресурсы, сервисы, интерфейсы и базы данных могут быть виртуально распределены в единой среде. BIRN была создана для диагностики и лечения заболеваний.

База данных неокортикальных микросхем (Neocortical Microcircuit Database, NMDB) – это большой набор данных о мозге от клеточного уровня до сложных структур. Проект предоставляет программное обеспечение с открытым исходным кодом. Исследователи могут добавлять и редактировать базу данных.

Другая цель программного обеспечения – анализ и моделирование нейронных систем. Например, Будапештский справочный коннектом – это трехмерная онлайн-модель мозга, которую можно использовать для визуализации связей в человеческом мозге. Он был создан на основе результатов магнитно-резонансной томографии (МРТ) 477 человек в рамках проекта Human Connectome.

Какие перспективы у нейроинформатики?

Развитие нейроинформатики вселяет уверенность в необходимость инвестирования проектов по исследованию мозга. Передовые инструменты нейроинформатики, изобретенные за последние пять-десять лет, привели к более точному пониманию структуры и функций мозга. Считается, что развитие нейроинформатики продолжит оказывать важное влияние на исследования в области нейронауки.

Наступает эра больших данных (также известных как Big Data). Это огромные объемы мультимодальных данных нейровизуализации, собранных в разных учреждениях, которые требуют интеграционных технологий и расширяют горизонты применения нейроинформатики. Помимо интеграции данных, будущие варианты прикладного использования нейроинформатики, вероятно, будут возникать за счет инноваций в области архивирования данных, обработки данных и интеллектуального анализа данных.