Menciptakan otak virtual mungkin terdengar seperti mimpi buruk fiksi ilmiah, namun bagi ahli saraf di Jepang dan Allen Institute di Seattle, ini adalah langkah besar menuju impian yang telah lama diimpikan.
Mereka mengatakan simulasi korteks tikus yang dilakukan pada salah satu superkomputer tercepat di dunia, pada akhirnya dapat membuka jalan untuk memahami mekanisme di balik penyakit seperti penyakit Alzheimer dan epilepsi – dan mungkin mengungkap misteri kesadaran.
“Ini menunjukkan pintunya terbuka,” kata penyelidik Allen Institute, Anton Arkhipov, hari ini dalam siaran persnya. “Ini adalah tonggak sejarah teknis yang memberi kami keyakinan bahwa model yang jauh lebih besar tidak hanya mungkin dilakukan, namun juga dapat dicapai dengan presisi dan skala.”
Arkhipov dan rekan-rekannya menjelaskan proyek tersebut dalam makalah penelitian yang dipresentasikan minggu ini di St. Louis selama konferensi SC25 tentang komputasi kinerja tinggi. Simulasi ini memodelkan aktivitas seluruh korteks tikus, yang mencakup hampir 10 juta neuron yang dihubungkan oleh 26 miliar sinapsis.
Untuk membuat simulasi, para peneliti memasukkan data dari Allen Cell Types Database dan Allen Connectivity Atlas ke Supercomputer Fugaku, sebuah cluster komputasi yang dikembangkan oleh Fujitsu dan RIKEN Center for Computational Science Jepang. Fugaku mampu menjalankan lebih dari 400 kuadriliun operasi per detik, atau 400 petaflops.
Kumpulan data yang sangat besar diterjemahkan ke dalam model 3-D menggunakan Brain Modeling ToolKit dari Allen Institute. Sebuah program simulasi bernama Neulite menghidupkan data sebagai neuron virtual yang berinteraksi satu sama lain seperti sel otak hidup.
Para ilmuwan menjalankan program dalam berbagai skenario, termasuk eksperimen yang menggunakan konfigurasi Fugaku skala penuh untuk memodelkan seluruh korteks tikus.
“Dalam simulasi kami, setiap neuron dimodelkan sebagai pohon besar dengan kompartemen yang saling berinteraksi – ratusan kompartemen per neuron,” kata Arkhipov dalam komentar yang dikirim melalui email ke GeekWire. Artinya, kami menangkap beberapa struktur dan dinamika sub-seluler dalam setiap neuron.
Selama simulasi skala penuh, dibutuhkan waktu tidak lebih dari 32 detik untuk mensimulasikan satu detik aktivitas real-time di otak tikus yang hidup. “Tingkat kinerja ini – 32 kali lebih lambat dibandingkan waktu nyata – cukup mengesankan untuk sistem sebesar dan kompleksitas ini,” kata Arkhipov. “Bukan hal yang aneh untuk melihat faktor yang ribuan kali lebih lambat untuk simulasi yang sangat detail (bahkan jauh lebih kecil dari simulasi kami).”
Para peneliti mengakui bahwa diperlukan lebih banyak pekerjaan untuk mengubah simulasi mereka menjadi model yang mampu melacak perkembangan penyakit neurologis. Misalnya, model tersebut tidak mencerminkan plastisitas otak – yaitu kemampuan otak untuk memperbaiki koneksinya sendiri.
“Jika kami ingin menyebutkan sesuatu yang spesifik selain plastisitas, maka satu aspek yang hilang adalah efek neuromodulator, dan aspek lainnya adalah saat ini kami tidak memiliki representasi masukan sensorik yang sangat rinci dalam simulasi seluruh korteks kami,” kata Arkhipov. “Untuk semua ini, kita memerlukan lebih banyak data daripada yang tersedia saat ini untuk membuat model yang lebih baik, meskipun beberapa perkiraan atau hipotesis dapat diimplementasikan dan diuji sekarang karena kita memiliki simulasi seluruh korteks yang berfungsi.”
Arkhipov mengatakan tujuan jangka panjang proyek ini adalah untuk mensimulasikan keseluruhan otak, bukan hanya korteks. “Ada perbedaan antara seluruh korteks dan seluruh otak,” jelasnya. “Korteks tikus (dan model kami) mengandung sekitar 10 juta neuron, sedangkan seluruh otak tikus mengandung sekitar 70 juta neuron.”
Simulasi otak manusia membutuhkan lompatan yang lebih besar. Korteks manusia sendiri tidak hanya mengandung 10 juta neuron, tetapi 21 miliar.
Kabar baiknya adalah superkomputer yang cukup kuat mungkin mampu melakukan tugas tersebut. “Pekerjaan kami menunjukkan bahwa simulasi tingkat mikroskopis yang sangat rinci dari otak yang lebih besar mungkin dapat dilakukan lebih cepat dari perkiraan sebelumnya,” kata Arkhipov. “Hasilnya menunjukkan bahwa simulasi seluruh otak monyet (seperti monyet kera dengan 6 miliar neuron) dapat ditampung dalam sistem Fugaku skala penuh.”
Arkhipov mengatakan penting untuk menunjukkan bahwa membuat model otak pada superkomputer “tidak berarti model tersebut lengkap atau akurat.”
“Di sini kita berbicara tentang kelayakan teknis simulasi, dan tampaknya simulasi seperti itu, bahkan pada skala otak monyet, kini dapat dijangkau,” katanya. “Tetapi untuk membuat simulasi seperti itu realistis secara biologis, perlu dilakukan lebih banyak produksi data eksperimental dan pembuatan model.”
Rin Kuriyama dan Kaaya Akira dari Universitas Elektro-Komunikasi di Tokyo adalah penulis utama makalah yang dipresentasikan di SC25, berjudul “Simulasi Korteks Utuh Tikus Tingkat Mikroskopis Terdiri dari 9 Juta Neuron Biofisik dan 26 Miliar Sinapsis pada Superkomputer Fugaku.” Selain Arkhipov, penulis dari Allen Institute termasuk Laura Green, Beatriz Herrera dan Kael Dai. Penulis studi lainnya adalah Tadashi Yamazaki dan Mari Iura dari University of Electro-Communications; Gilles Gouaillardet dan Asako Terasawa dari Organisasi Penelitian Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Informasi di Hyogo, Jepang; Taira Kobayashi dari Universitas Yamaguchi; dan Jun Igarashi dari Pusat Ilmu Komputasi RIKEN.
