ニューロンのカルシウムダイナミクスの平行確率的離散イベントシミュレーション

ニューロンの細胞内カルシウムシグナル伝達経路は、生化学反応と拡散の両方に依存しています。一部の準分離コンパートメント（棘など）は非常に小さく、カルシウム濃度は非常に低いため、偶然に1つの余分な分子が拡散すると、濃度に自明の違いが生じる可能性があります（パーセンテージに関して）。これらのまれなイベントは、決定論的で連続的なシミュレーションでは評価できないように、ダイナミクスに個別に影響を与える可能性があります。このようなシステムの確率モデルは、分子レベルで行動をキャプチャするため、既存の決定論的モデルよりもこれらのシステムの詳細な理解を提供します。私たちの研究は、高性能の平行な離散イベントシミュレーション環境の開発であるニューロンタイムワープ（NTW）に焦点を当てています。これは、カルシウム内シグナル伝達などの確率的反応拡散システムの並列シミュレーションで使用することを目的としています。NTWは、神経科学コミュニティ内で広く使用されているシミュレーターであるNeuronと統合されています。カルシウム緩衝液とカルシウム波モデルの2つのモデルをシミュレートします。カルシウム緩衝液モデルは、ニューロンの順次決定論的シミュレーションと比較することにより、NTWの正確性と性能を検証するために採用されています。また、確率的$ \ Text {IP} _ {3} \ Text {r} $ IP3R構造を使用して、決定論的モデルから離散イベントカルシウム波モデルを導き出しました。

The intra-cellular calcium signaling pathways of a neuron depends on both biochemical reactions and diffusions. Some quasi-isolated compartments (e.g., spines) are so small and calcium concentrations are so low that one extra molecule diffusing in by chance can make a nontrivial difference in concentration (percentage-wise). These rare events can affect dynamics discretely in such a way that they cannot be evaluated by a deterministic and continuous simulation. Stochastic models of such a system provide a more detailed understanding of these systems than existing deterministic models because they capture their behavior at a molecular level. Our research focuses on the development of a high performance parallel discrete event simulation environment, Neuron Time Warp (NTW), which is intended for use in the parallel simulation of stochastic reaction-diffusion systems such as intra-calcium signaling. NTW is integrated with NEURON, a simulator which is widely used within the neuroscience community. We simulate two models, a calcium buffer and a calcium wave model. The calcium buffer model is employed in order to verify the correctness and performance of NTW by comparing it to a sequential deterministic simulation in NEURON. We also derived a discrete event calcium wave model from a deterministic model using the stochastic $\text{IP}_{3}\text{R}$IP3R structure.