Vezető: Dr. Káli Szabolcs
Tagok: Farkas Gábor, Mohácsi Máté, Tar Luca
Kapcsolat: kali.szabolcs@koki.hu
Az Elméleti Idegtudományi Kutatócsoport számos különböző matematikai és szimulációs módszer segítségével vizsgálja a hippokampusz idegsejtjeinek és hálózatainak dinamikáját és funkcióit, gyakran a HUN-REN KOKI kutatói által végzett kísérletes munkát kiegészítve.Az elméleti idegtudomány (computational neuroscience) módszerei lehetővé teszik számunkra az adatok tömör és kvantitatív leírását, a hipotézisek tiszta és pontos megfogalmazását, valamint azt, hogy mechanisztikus modellek felhasználásával kapcsolatot teremtsünk a különböző tér- és időskálákon leírt jelenségek és az eltérő szerveződési szintek között. A modellek felépítéséhez a kísérleti adatok szolgáltatják az alapvető megkötéseket, és a modellek jóslatainak ellenőrzésére szintén kísérletes módszerek felhasználásával nyílik lehetőség.Néhány fontosabb kutatási témánk a következő: szinaptikus integráció és nemlineáris folyamatok idegsejtek dendritjeiben; a hippokampuszra jellemző populációs aktivitási mintázatok (éles hullámok, théta, gamma és ripple oszcillációk) keletkezése és funkciói; térbeli és memória-reprezentációk tárolása és előhívása a hippokampuszban; idegsejt-paraméterek meghatározása kísérleti adatok felhasználásával, valamint a paraméter-illesztés várható pontosságának becslése.
Adatvezérelt modellezési munkafolyamat idegsejtek részletes modelljeinek fejlesztésére. A modellek létrehozása anatómiai és biofizikai adatok felhasználásával történik, az ismeretlen paraméterek behangolásához pedig automatizált paraméterkereső eljárások segítségével közelítjük elektrofiziológiai elvezetések eredményeit. A modelleket ezután automatikusan validáljuk, melynek során a viselkedésüket kvantitatívan összevetjük különböző kísérletekből származó adatokkal.
Jövőbeli kutatási irányok, együttműködési lehetőségek
A kutatócsoport elméleti is szimulációs kutatásai alapvetően támaszkodnak különböző jellegű kísérleti adatokra, egyben segítik a kísérleti eredmények interpretációját és az eltérő modalitású adatok integrációját. Másrészt a kutatások számos módszert alkalmaznak más elméleti területekről, például a statisztikából, a gépi tanulásból és a dinamikai rendszerek elméletéből.
Fontosabb publikációk
- Mohácsi, M., Török, M.P., Sáray, S., Tar, L., Farkas, G., Káli, S. (2024). Evaluation and comparison of methods for neuronal parameter optimization using the Neuroptimus software framework. Plos Computational Biology, 20(12):e1012039.
- Romani, A., Antonietti, A., Bella, D., Budd, J., Giacalone, E., Kurban, K., Sáray, S., Abdellah, M., Arnaudon, A., Boci, E., Colangelo, C., Courcol, J. D., Delemontex, T., Ecker, A., Falck, J., et al. (2024). Community-based reconstruction and simulation of a full-scale model of the rat hippocampus CA1 region. Plos Biology, 22(11):e3002861.
- Ecker, A., Bagi, B., Vértes, E., Steinbach-Németh, O., Karlócai, M. R., Papp, O. I., Miklós, I., Hájos, N., Freund, T. F., Gulyás, A. I., Káli, S. (2022). Hippocampal sharp wave-ripples and the associated sequence replay emerge from structured synaptic interactions in a network model of area CA3. ELife, 11: e71850.
