Arbor-TVB：一种新型多尺度协同仿真框架及其在癫痫发生与全脑扩散案例中的应用
神经元与认知
2025-12-17 v2
摘要
计算神经科学传统上专注于单一尺度，限制了对脑功能在多水平上的理解。虽然微观模型捕捉神经元的生物物理细节，宏观模型则描述大规模网络动力学，但将这些尺度整合仍是重大挑战。在本研究中，我们提出一种新型协同仿真框架，将神经模拟器Arbor与Virtual Brain(TVB)平台集成。Arbor支持从单 compartments神经元到此类细胞群体的详细仿真，而TVB基于解剖特征和脑区平均神经活动建模全脑动力学。通过首次将这些仿真器链接，我们提供了一个如何建模和研究特定区域癫痫发生及其向全脑扩散的示例。该框架采用MPI intercommunicator实现实时双向交互，将Arbor的离散尼发射转换为TVB的连续活动。其完全模块化设计允许独立选择每个尺度的模型，仅需最小 effort 即可完成跨仿真器的活动转换。新型的Arbor-TVB协同仿真器允许将TVB节点替换为生物上现实的神经元群体，为癫痫扩散和潜在干预策略提供见解。Arbor与TVB的集成标志着多尺度建模的重大进展，为研究神经障碍和优化治疗提供了综合性计算框架。
引用
@article{arxiv.2505.16861,
title = {Arbor-TVB: A Novel Multi-Scale Co-Simulation Framework with a Case Study on Neural-Level Seizure Generation and Whole-Brain Propagation},
author = {Thorsten Hater and Juliette Courson and Han Lu and Sandra Diaz-Pier and Thanos Manos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.16861},
year = {2025}
}
备注
29 pages, 8 figures, submitted for publication