Нейроінформатика

Не́йроінформа́тика — галузь біоінформатики, яка займається аналізом та моделюванням будови та функцій мозку.^[1]

Нейроінформатика — галузь наукових досліджень, що лежить на перетині нейронауки та інформатики, і тісно пов'язана з обчислювальною нейронаукою. До кола її завдань належить збір даних, отриманих під час нейробіологічних досліджень, переведення цих результатів у формат баз даних для їх подальшого аналізу за допомогою обчислювальних моделей і спеціалізованих комп'ютерних аналітичних програмних інструментів, забезпечення сумісності між базами даних, форматами моделей і іншими колекціями даних для полегшення обміну інформацією про різні аспекти функціонування і будови нервових систем. Нейроінформатика покликана полегшувати обмін даними між багатьма різними дисциплінами нейронауки, такими як: когнітивна психологія, поведінкова нейронаука^[en] та психогенетика, і зводити їх до спільного знаменника.^[2]

Термін «не��роінформатика» набув популярності внаслідок зростання складності нейронаукових даних і потреби в спеціалізованих інструментах і техніках для використання її потенціалу. Завдяки прогресу в нейровізуалізації, електрофізіології та молекулярній біології та нейронауці дослідники отримують дані в безпрецедентному масштабі. Нейроінформатика діє як міст між необробленими даними та значущими розуміннями, пропонуючи обчислювальні рішення, стратегії управління даними та аналітичні методології для інтер��ретації та ефективного використання цього багатства інформації.

Нейроінформатика відіграє вирішальну роль у розвитку фундаментального розуміння мозку, а також у клінічних застосуваннях, де вона допомагає в діагностиці та лікуванні неврологічних розладів, та в освіті, гарантуючи, що наступне покоління нейронауковців буде забезпечено необхідними навичками для навігації в багатому даними ландшафту сучасної нейронауки.

Витоки нейроінформатики можна віднести до кінця 20-го століття, ознаменованого зусиллями таких піонерів, як Рольф Коттер, чия робота відіграла важливу роль у просуванні інтеграції обчислювальних методів і управління даними в нейронауці^[3], і Генрі Маркрам^[en], засновник «Human Brain Project^[en]», які визнали необхідність системного підходу до обробки нейронних даних. Відтоді галузь стала свідком надзвичайного зростання, що було спричинене експоненціальним збільшенням доступних даних і розвитком передових обчислювальних інструментів і методів.

Вважають, що нейроінформатику започаткував американський проект «Human Brain Project», заснований у 1993 році Генрі Маркрамом. У 1991 році завершились 2 роки досліджень на замовлення Національного інституту охорони здоров'я, Національного наукового фонду, НАСА і Міністерства енергетики про потреби нейронауки з поширення даних і можливостей інформаційних технологій опрацьовувати різноманіття, складність і кількість даних, доступних на той час і в майбутньому. Національна академія наук США зробила висновок, що програма з нейроінформатики необхідна для розуміння розвитку мозку, а також для розуміння, лікування і попередження розладів нервової системи^[4][1].

Нейроінформатика стала важливим каталізатором сучасних нейронаукових досліджень.

Експоненційний ріст даних у нейронауці, що випливає з різноманітних методів, таких як нейровізуалізація, електрофізіологія та генетика, вимагає втручання нейроінформатики, яка виконує наступні функції:

• Інтеграція даних: нейроінформатика гармонізує дані з різноманітних джерел, сприяючи цілісному розумінню складних процесів у мозку за допомогою крос-модального об’єднання даних.^[5][6][7][8]
• Управління даними: ефективне зберігання, організація та пошук даних є важливими. Нейроінформатика забезпечує основу для керування великомасштабними даними, забезпечуючи збереження та доступність.^{[9][10][11][12]}
• Аналіз даних: завдяки обчислювальним інструментам і методологіям нейроінформатика дає змогу аналізувати дані, надаючи дослідникам змогу отримувати значущі ідеї та шаблони з необроблених даних.^{[13][14][15][16]}
• Перевірка гіпотез: нейроінформатика сприяє перевірці гіпотез і розробці моделей, що є критично важливим для просування теорій і розуміння процесів мозку.^[17][18]

Нейроінформатика стикається з кількома проблемами:

• Складність даних: дані нейронауки є багатовимірними та складними, вимагаючи передових методів обробки та інтеграції даних.^[5][6][7]
• Конфіденційність даних і етика: зі збільшенням обсягу обміну даними етичні та юридичні проблеми щодо конфіденційності даних і згоди на їх використання стають першочерговими.^[19][20][21]
• Стандартизація даних: встановлення загальних стандартів даних має вирішальне значення для полегшення обміну даними та співпраці.^[22][23]

Кілька впливових ініціатив сформували нейроінформатику як наукову дисципліну, створивши передумови для подальшого розвитку:

• Проект «Людський мозок» («Human Brain Project»): має на меті створити повний атлас людського мозку та розробити імітаційні моделі, покращуючи наше розуміння функції мозку.^[24][25][26]
• Бази даних нейровізуалізації: такі бази даних, як Allen Brain Atlas^[en][27] і Human Connectome Project^[en][28], пропонують обширні дані нейровізуалізації, покращуючи дослідження структури мозку та зв’язків конектому.
• Платформи обміну даними: такі платформи, як Neurodata Without Borders^[29] та NeuroVault^[en][30], сприяють обміну та доступу до даних, сприяючи співпраці та прозорості.

Сфера нейроінформатики знаходиться на траєкторії швидкого зростання та інновацій, що обумовлено технологічним прогресом і поглибленням розуміння мозку. Деякі з перспективних технологій та напрямків включають:

Інтеграція передових обчислювальних методів обіцяє змінити ландшафт нейроінформатики. Ключові тенденції:

• Машинне та глибоке навчання: застосування алгоритмів машинного^[31][32] та, зокрема, глибокого навчання^[33][34][35] для аналізу та моделювання розширюється та удосконалюється. Ці методи дозволять отримати детальнішу та точнішу інформацію зі складних великих даних мозку.
• Нейроморфні обчислення: натхненні архітектурою мозку нейроморфні обчислення спрямовані на розробку спеціалізованого обладнання — чипів^[36] та комп'ютерів^[37], які можуть ефективно симулювати нейронні процеси біологічних нейронних мереж. Цей підхід має потенціал для прискорення аналізу та моделювання даних у реальному часі.^[38][39] (див. також Органоїдний інтелект)

Нейроінформатика має потенціал зіграти ключову роль у персоналізованій медицині, пристосовуючи лікування та втручання до окремих людей на основі їхніх унікальних даних про мозок:

• Точна діагностика: розширені інструменти нейроінформатики забезпечать більш точну діагностику, дозволяючи клініцистам визначати неврологічні розлади на ранніх стадіях чи з кращою точністю.^[40][41]
• Оптимізація лікування: персоналізована медицина передбачатиме налаштування лікування таких захворювань, як епілепсія, депресія та хвороба Альцгеймера, що призведе до покращення результатів для пацієнтів.^[42][41] За останні кілька десятиліть спостерігалося різке збільшення обсягу складних мультимодальних даних у лікуванні неврологічних розладів і, зокрема, черепно-мозкових травм. Такі дані включають серійну високоточну мультимодальну характеристику церебрального фізіома, протеоміку сироватки й спинномозкової рідини, генетичні профілі та серійні передові методи нейровізуалізації. Інтеграція цих складних і серійно отриманих наборів даних із вихідними демографічними показниками пацієнта, інформацією про лікування та клінічними результатами з часом може бути складним завданням для лікуючого клініциста і автоматизація цих процесів методами нейроінформатики є перспективною.^[40]

Нові тенденції в нейроінформатиці тісно пов’язані з розвитком нейрокомп'ютерних інтерфейсів, що пропонують нові можливості як для досліджень, так і для клінічних застосувань в нейрореабілітації:

• Нейропротезування: нейроінформатика сприяє вдосконаленню нейропротезів, відновленню рухливості та функцій особам із травмами спинного мозку та неврологічними захворюваннями.^[43]
• Нейро-зворотній зв’язок (Нейрофідбек^[en]): системи нейро-зворотнього зв’язку в реальному часі, створені за допомогою нейроінформатики, дозволять людям модулювати свою мозкову активність для терапевтичних цілей, потенційно допомагаючи в лікуванні розладів настрою, психічних розладів, знеболюванні, когнітивному тренінгу, спортивному тренінгу та для інших цілей.

Оскільки нейроінформатика продовжує розвиватися, етичні міркування стають все більш життєво важливими:

• Конфіденційність даних. Будуть застосовані суворіші заходи щодо конфіденційності даних, щоб захистити конфіденційні дані мозку та забезпечити інформовану згоду на обмін даними.
• Алгоритмічна справедливість: Етичні практики штучного інтелекту будуть інтегровані в нейроінформатику, щоб пом’якшити упередженість і забезпечити справедливість в алгоритмах, які використовуються для аналізу даних мозку.

• Функціональна конектоміка: методи відображення функціональних зв’язків у мозку стануть більш точними, проливаючи світло на динамічні мережі мозку.
• Зображення високої роздільної здатності: інновації у сфері зображень високої роздільної здатності покращать наше розуміння структури та функції мозку в більш тонкому масштабі.

Нові тенденції в нейроінформатиці можуть сприяти покращенню когнітивних здібностей та удосконаленню людини:

• Збільшення можливостей мозку: нейрокомп'ютерні інтерфейси можуть призвести до збільшення когнітивних здібностей, викликаючи дискусії щодо етичних меж. (див. також Трансгуманізм, Постлюдина, Технологічна сингулярність)

• Обчислювальна нейронаука
• Нейронаука
• Нейроінженерія
• Нейрокібернетика
• Біоінформатика
• Біокібернетика

• Серія книг Computational Neuroscience Series (MIT, 1991-2024+)

• Frontiers in Neuroinformatics (Frontiers Media^[en])
• Neuroinformatics (Springer Nature)

• http://www.scholarpedia.org/article/Neuroinformatics
• Neuroinformatics: From Bioinformatics to Databasing the Brain
• M. A. Arbib and J. S. Grethe, Computing the Brain, A Guide to Neuroinformatics. San Diego, CA, USA, 2001.

Це незавершена стаття з інформатики. Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її.

Це незавершена стаття з нейронауки. Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її.