„Kuna sellised meile kõige lähedasemad probleemid on veel siiani lahti seletamata, siis viimasel ajal on üle maailma käivitatud mitmeid suuri uurimisprojekte, mis püüavad seda mõistatust lahendada,“ räägib Toomas Kirt, kuidas teadlased üle maailma proovivad arvutuslikult mudeldada aju ja ja uurivad aktiivselt reaalse aju tööpõhimõtteid. Mudelite loomine on oluline, sest aitab aru saada erinevate haiguste tekkepõhjustest ning töötada välja efektiivsemaid ravimeetodeid. Tartu ülikooli arvutiteaduse instituudi juurde on loodud arvutusliku neuroteaduse grupp, kus tegeletakse aju erinevate õppimisprotsesside uurimisega, sest aju mudeldamisel tuleb alustada kõige väiksematest funktsioonidest.

Üks käivitatud projektidest – The Human Brain Project – on Euroopas käivitatud miljardi eurone plaan, mille eesmärk on aastaks 2023 luua kogu inimaju arvutuslik mudel. Inimaju arvutuslik mudel on mudel ajust, mis reageeriks erinevatele stiimulitele nii, nagu inimaju neile reageeriks. Ehk, kui on olemas inimaju arvutuslik mudel, peaks olema võimalik täpselt jälgida, mis juhtub ajuga insuldi ajal, peapõrutuse ajal, armudes… Millised ajurakud, mil viisil, kui suures ulatuses ja miks aktiveeruvad? Mõnest protsessist on ülevaade saadud, kuid palju enam vajab veel uurimist.

Neuroni töö mudeldamisest ajuni

Mudeldamiseks peavad teadlased esmalt leidma viisi, kuidas kirjeldada neuroni tööpõhimõtet matemaatiliselt. Esimene üpris lihtne mudel kirjeldati juba 1907. aastal. See mudel kirjeldab neuronit kui lihtsat elektriahelat. Kirt sõnab, et täpsem mudel, mis põhines hiidkalmaari hiidaksoni potentsiaalimuutuste mõõtmisel, pandi kirja 1950ndatel, ja seda kutsutakse autorite järgi Hodgini-Huxley mudeliks.

Neuroni mudeldamine tähendab ioonide kontsentratsioonide muutumise kirjeldamist diferentsiaalvõrranditena ning nende lahendamist arvutis, selgitab Kirt. „Neuroni töö põhineb ioonide, ehk elektriliselt laetud osakeste kontsentratsioonis ja liikumises läbi neuroni kesta ehk membraani. Laetud osakeste kontsentratsiooni erinevus neuroni sees ja väljas tekitab pinge ja seda kutsutakse membraanipotentsiaaliks, mis on neuroni puhkeolekus negatiivne.“

Joonisel on kujutatud membraanipotentsiaali muutumist neuroni aktiveerumisel. Protsess toimub mõne millisekundi jooksul. Joonis: Toomas Kirt

Neuroni kestas on ioone läbilaskvad valgud, mida kutsutakse ioonikanaliteks. Ühte tüüpi kanalitest toimub pidev ioonide väljavool, teised kanalid avanevad üksnes siis, kui teatud keemiline aine nendega ühendub, kolmandatel ei piisa ainult sellest keemilist ainest, vaid on tarvis ka elektrilist potentsiaalimuutust neuronis endas.

Kui neuronile eelnev neuron on aktiivne ja vallandab neurotransmitterid, mis avavad neuroni keemilised ioonikanalid, siis muutub neuroni membraanipotentsiaal positiivsemaks ning teatud läve ületamisel avanevad ka pingest sõltuvad ioonikanalid ning neuron aktiveerub ning saadab omakorda signaali järgnevatele neuronitele. Neuroni aktiveerimiseks on oluline ka ajastus, mil eelnevad neuronid on aktiivsed. Neuroni aktiveerimiseks on vaja mitme eelneva neuroni saamaegne aktiivsus. „Neuronite aktiveerimise ajastus on ülioluline ühenduste tugevnemisel ja nõrgenemisel, ehk kõige lihtsamalt näitlikustades – õppimisel,“ lisab Kirt.

Neuron 3 (parempoolne) saab isendi kahest neuronist 1 ja 2 (vasakul). Mõõdetakse parempoolse neuroni membraanipotentsiaali muutust erineva ajastusega sisendute korral. Järgnevalt siis näide alastuse olulisusest näidatud kolme mudeldatud neuroni näitel.

Ülemisel graafikul neuroni 3 membraanipotentsiaali muutus, kus paremal pool kiire muutus 13 -> 9 mV tähistab selle neuroni aktiveerumist. Alumisel graafikul on märgitud ristkriipsudega sisendneuronite aktiveerumise ajahetked. Kolmanda neuroni aktiveerimiseks ei piisa üksikutest eelnevate neuronitest saadavast sisendist (vasakul ja keskel), vaid on vaja mitme sisendneuroni neuroni koordineeritud aktiivsuspuhangut (paremal), et viia väljundneuroni membraanipotentsiaal üle läve ja panna ta tulisklema ning aktiveerida omakorda järgnevaid neuroneid.

Neuronid otsustavad, mis inimene teeb

Kokkuvõtlikult tähendab neuroni mudeldamine ioonide kontsentratsioonide muutumise kirjeldamist diferentsiaalvõrranditena ning nende lahendamist arvutis. Mudeldamiseks on loodud mitmeid tarkvarasid, milles saab kirjeldada erinevaid neuroni tüüpe ning luua nende vahel ühendused ja jälgida sisendi korral neuronite aktiivsusmustreid. Lihtne näide mudelist on otsustusprotsessid, kus väike erinevus kahe neuroni populatsiooni aktiivsuse vahel viib ühe domineerimiseni ja teise mahasurumiseni.

„Sellised lihtsad mudelid aitavad meil mõista erinevaid ajuprotsesse, kuid mida detailsemaks ja põhjalikumaks muutub neuroni kirjeldus, seda kulukamaks muutub see ka arvutuslikult,“ tõdeb Kirt. Arvutite võimusus on praegu piiriks, millise detailsusastmeni ja keerukuseni on hetkel võimalik mudeleid luua. „Samas on inimaju energeetiliselt väga efektiivne ning sellest motiveerituna luuakse ka spetsiaalset neuroneid jäljendavat riistvara, millega ajuprotsesse mudeldada.“