Smegenys yra sudėtingiausias kada nors sukurtas organas. Jo funkcijas palaiko dešimčių milijardų tankiai supakuotų neuronų tinklas, kuriame trilijonai jungčių keičiasi informacija ir atlieka skaičiavimus. Bandymas suprasti smegenų sudėtingumą gali būti svaiginantis. Nepaisant to, jei tikimės suprasti, kaip veikia smegenys, turime sugebėti nustatyti neuronus ir ištirti, kaip jie sujungti.
Dabar publikuojama Gamtos komunikacijosTyrėjai iš Kyushu universiteto sukūrė naują AI įrankį, kurį jie vadina QDyeFinder, kuris gali automatiškai identifikuoti ir atkurti atskirus neuronus iš pelės smegenų vaizdų. Procesas apima neuronų žymėjimą naudojant labai daugiaspalvį ženklinimo protokolą, o tada AI leidžia automatiškai identifikuoti neurono struktūrą derinant panašius spalvų derinius.
„Vienas didžiausių iššūkių neurologijos srityje yra bandymas nustatyti smegenis ir jų ryšius. Tačiau, kadangi neuronai yra taip tankiai susikaupę, labai sunku ir atima daug laiko atskirti neuronus su jų aksonais ir dendritais – plėtiniais, kurie siunčia ir gauna informaciją. iš kitų neuronų – vienas nuo kito“, – aiškina tyrimui vadovavęs profesorius Takeshi Imai iš Medicinos mokslų aukštosios mokyklos.
„Perspektyvoje aksonai ir dendritai yra tik maždaug mikrometro storio, tai yra 100 kartų plonesni už standartinę žmogaus plaukų sruogą, o tarpas tarp jų yra mažesnis.
Viena neuronų identifikavimo strategijų yra pažymėti ląstelę konkrečios spalvos fluorescenciniu baltymu. Tada mokslininkai galėtų atsekti tą spalvą ir rekonstruoti neuroną bei jo aksonus. Išplėtus spalvų diapazoną, vienu metu būtų galima atsekti daugiau neuronų. 2018 m. Imai ir jo komanda sukūrė Tetbow – sistemą, kuri galėtų ryškiai nuspalvinti neuronus trimis pagrindinėmis šviesos spalvomis.
„Pavyzdys, kurį mėgstu naudoti, yra Tokijo metro linijų žemėlapis. Sistema apima 13 linijų, 286 stotis ir daugiau nei 300 km. Metro žemėlapyje kiekviena linija pažymėta spalvomis, todėl galite lengvai nustatyti, kurios stotys yra susijęs“, – aiškina Marcusas N. Leiwe'as, vienas pirmųjų šio straipsnio autorių ir tuo metu docentas. „Tetbow daug lengviau atsekti neuronus ir rasti jų ryšius.”
Tačiau liko dvi pagrindinės problemos. Neuronai vis tiek turėjo būti kruopščiai atsekami ranka, o naudoti tik tris spalvas nepakako, kad būtų galima atskirti didesnę neuronų populiaciją.
Komanda stengėsi padidinti spalvų skaičių nuo trijų iki septynių, tačiau didesnė problema buvo žmogaus spalvų suvokimo ribos. Atidžiai pažiūrėkite į bet kurį televizoriaus ekraną ir pamatysite, kad pikseliai sudaryti iš trijų spalvų: mėlynos, žalios ir raudonos. Bet kokia spalva, kurią galime suvokti, yra šių trijų spalvų derinys, nes mūsų akyse yra mėlynos, žalios ir raudonos spalvos jutikliai.
„Kita vertus, mašinos neturi tokių apribojimų. Todėl dirbome kurdami įrankį, kuris galėtų automatiškai atskirti šiuos didžiulius spalvų derinius”, – tęsia Leiwe. „Mes taip pat padarėme taip, kad šis įrankis automatiškai sujungtų tos pačios spalvos neuronus ir aksonus ir atkurtų jų struktūrą. Mes pavadinome šią sistemą QDyeFinder.”
QDyeFinder veikia pirmiausia automatiškai identifikuodama aksonų ir dendritų fragmentus tam tikrame mėginyje. Tada ji identifikuoja kiekvieno fragmento spalvų informaciją. Tada, naudojant mašininio mokymosi algoritmą, kurį sukūrė komanda, vadinamą dCrawler, spalvų informacija buvo sugrupuota, kad būtų galima nustatyti to paties neurono aksonus ir dendritus.
„Kai palyginome QDyeFinder rezultatus su duomenimis iš rankiniu būdu atsektų neuronų, jų tikslumas buvo maždaug toks pat“, – aiškina Leiwe. „Net lyginant su esama sekimo programine įranga, kuri visiškai išnaudoja mašininį mokymąsi, QDyeFinder galėjo daug tiksliau nustatyti aksonus.”
Komanda tikisi, kad jų naujasis įrankis gali paskatinti vykstančius smegenų jungčių žemėlapius. Jie taip pat norėtų pamatyti, ar jų naujasis metodas gali būti pritaikytas kitų sudėtingų ląstelių tipų, pvz., vėžio ir imuninių ląstelių, ženklinimui ir sekimui.
„Gali ateis diena, kai galėsime perskaityti ryšius smegenyse ir suprasti, ką jie reiškia ar reprezentuoja tam žmogui. Abejoju, ar tai įvyks per mano gyvenimą, bet mūsų darbas yra apčiuopiamas žingsnis į priekį, siekiant suprasti bene sudėtingiausius ir sudėtingiausius dalykus. paslaptingas mūsų egzistencijos matmuo“, – apibendrina Imai.