Incorporating dendritic mechanisms in spiking neural networks through the Dendrify framework

Abstract

Computational modeling has been indispensable for understanding how subcellular neuronal features influence neural network operations. However, the role of numerous dendritic mechanisms in brain functions remains largely unknown. This knowledge gap persists partly because existing tools are unsuitable for developing realistic and efficient network models that account for dendrites. Current spiking neural networks (SNNs), while efficient, are often overly simplistic, overlooking essential dendritic properties. On the other hand, circuit models with morphologically and biophysically detailed neurons are complex and computationally costly, making them impractical for large-scale simulations. To bridge the gap between these two approaches we introduce Dendrify. Dendrify is a theoretical framework for developing reduced compartmental neuron models with simplified, yet biologically realistic dendritic and synaptic integrative properties. It builds upon established theoretical work and is easily adaptable across various programming languages and platforms. For better accessibility, it is also available as a free, open-source Python package that works seamlessly with the Brian 2 simulator. Through user-friendly commands, Dendrify automatically generates reduced compartmental neurons, managing all necessary equations and parameters for Brian simulations. Meanwhile, it leverages Brian’s powerful features such as ease of use, GPU acceleration and wide compatibility. The reduced models developed with Dendrify strike a balance between flexibility, efficiency, and biological accuracy, enabling the exploration of dendritic contributions to network functions. By integrating dendritic computations into spiking neural networks, Dendrify may not only enhance our understanding of neuronal and circuit functions but also pave the way for developing more realistic and powerful neuro-inspired systems and algorithms.

Η υπολογιστική μοντελοποίηση αποτελεί αναπόσπαστο μέρος της έρευνας για την κατανόηση του πώς οι ιδιότητες των νευρικών κυττάρων συμβάλλουν στη λειτουργία των νευρωνικών δικτύων. Παρόλα αυτά, ο ρόλος των ποικίλων δενδριτικών μηχανισμών σε διάφορες εγκεφαλικές λειτουργίες παραμένει σε μεγάλο βαθμό άγνωστος. Αυτό το θεωρητικό κενό υφίσταται εν μέρει λόγω της δυσκολίας ανάπτυξης ρεαλιστικών αλλά και αποδοτικών μοντέλων που να αναπαράγουν με ακρίβεια τις ιδιότητες των δενδριτών, χρησιμοποιώντας τα διαθέσιμα υπολογιστικά εργαλεία. Τα υπάρχοντα νευρωνικά δίκτυα, αν και αποδοτικά, είναι συνήθως υπερβολικά απλοποιημένα, παραβλέποντας βασικές δενδριτικές ιδιότητες. Αντίθετα, τα δίκτυα που αποτελούνται από νευρώνες με ρεαλιστικά μορφολογικά και βιοφυσικά χαρακτηριστικά είναι πολύπλοκα και υπολογιστικά δαπανηρά, καθιστώντας τα μη πρακτικά για προσομοιώσεις μεγάλης κλίμακας. Για να αντιμετωπίσουμε αυτό το πρόβλημα και να γεφυρώσουμε το χάσμα μεταξύ των δύο προσεγγίσεων, δημιουργήσαμε το Dendrify. Το Dendrify είναι ένα θεωρητικό πλαίσιο για την ανάπτυξη απλοποιημένων μοντέλων νευρώνων που διατηρούν όμως ρεαλιστικές δενδριτικές και συναπτικές ιδιότητες. Το πλαίσιο αυτό βασίζεται σε παγιωμένες θεωρητικές προσεγγίσεις και μπορεί εύκολα να υλοποιηθεί σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού και πλατφόρμες λογισμικού. Για καλύτερη προσβασιμότητα, διατίθεται επίσης ως ένα δωρεάν πακέτο Python ανοικτού κώδικα που λειτουργεί απρόσκοπτα με τον προσομοιωτή Brian 2. Μέσω φιλικών προς τον χρήστη εντολών, το Dendrify δημιουργεί αυτόματα απλουστευμένα μοντέλα νευρώνων, ενώ διαχειρίζεται όλες τις εξισώσεις και τις παραμέτρους που είναι απαραίτητες για τις προσομοιώσεις στον Brian. Παράλληλα, επωφελείται από τα ισχυρά χαρακτηριστικά του Brian, όπως η ευκολία χρήσης, η επιτάχυνση υλικού μέσω GPU και η ευρεία συμβατότητα με διαφορετικά λειτουργικά συστήματα.Τα απλουστευμένα μοντέλα που αναπτύσσονται μέσω του Dendrify συνδυάζουν την ευελιξία, την αποδοτικότητα και τη βιολογική συνάφεια, επιτρέποντας τη διερεύνηση της δενδριτικής συμβολής στις λειτουργίες νευρωνικών δικτύων. Με την ενσωμάτωση των δενδριτικών υπολογισμών σε νευρωνικά δίκτυα, το Dendrify υπόσχεται να ενισχύει την κατανόηση των νευρωνικών λειτουργιών και των κυκλωμάτων, ανοίγοντας το δρόμο για την ανάπτυξη πιο ρεαλιστικών και ισχυρών συστημάτων και αλγορίθμων εμπνευσμένων από τη βιολογία.