Naukowcy osiągnęli kamień milowy, tworząc pierwszy kompletny schemat połączeń mózgu dorosłej muszki owocowej, obejmujący wszystkie 139 255 neuronów i ich 50 milionów połączeń.
Ta pionierska praca, podjęta przez międzynarodowy zespół, w tym Princeton i Cambridge, wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję do pomocy w procesie mapowania, dzięki czemu cała baza danych jest swobodnie dostępna do badań nad funkcjami i zaburzeniami neurologicznymi.
Pierwszy schemat okablowania każdego neuronu w mózgu dorosłego człowieka i 50 milionów połączeń między nimi został stworzony dla muszki owocowej.
To przełomowe osiągnięcie zostało dokonane w ramach dużej międzynarodowej współpracy naukowców, zwanej Konsorcjum FlyWirew tym badacze z MRC Laboratory of Molecular Biology (w Cambridge, UK), Uniwersytet PrincetonUniwersytet Vermont i Uniwersytet Cambridge. Został on opublikowany dzisiaj (2 października) w dwóch artykułach w Natura.
Zrozumienie złożonego mózgu muchy
Schemat wszystkich 139 255 neuronów w mózgu dorosłej muchy jest pierwszym diagramem całego mózgu zwierzęcia, które potrafi chodzić i widzieć. W ramach wcześniejszych wysiłków ukończono diagramy całego mózgu dla znacznie mniejszych mózgów, na przykład larwy muszki owocowej, która ma 3016 neuronów, i nicienia, który ma 302 neurony.
Naukowcy twierdzą, że mapa mózgu całej muchy to kluczowy pierwszy krok w tworzeniu większych mózgów. Ponieważ muszka owocowa jest powszechnym narzędziem badawczym, jej mapę mózgu można wykorzystać do lepszego zrozumienia działania obwodów nerwowych.
Spostrzeżenia liderów neurologii
Doktor Gregory Jefferis z Laboratorium Biologii Molekularnej MRC i Uniwersytetu w Cambridge, który był jednym ze współprowadzących badania, powiedział: „Jeśli chcemy zrozumieć, jak działa mózg, potrzebujemy mechanistycznego zrozumienia jak wszystkie neurony pasują do siebie i pozwalają myśleć. W przypadku większości mózgów nie mamy pojęcia, jak działają te sieci.
„Muchy potrafią wykonywać najróżniejsze skomplikowane czynności, takie jak chodzenie, latanie, nawigowanie, a samce śpiewają samicom. Schematy okablowania mózgu to pierwszy krok w kierunku zrozumienia wszystkiego, co nas interesuje – tego, jak kontrolujemy nasze ruchy, odbieramy telefon lub rozpoznajemy przyjaciela.
Doktor Mala Murthy z Uniwersytetu Princeton, która była jednym ze współprowadzących badania, powiedziała: „Uczyniliśmy całą bazę danych otwartą i swobodnie dostępną dla wszystkich badaczy. Mamy nadzieję, że będzie to przełomowe dla neuronaukowców próbujących lepiej zrozumieć, jak działa zdrowy mózg. Mamy nadzieję, że w przyszłości możliwe będzie porównanie tego, co dzieje się, gdy coś złego dzieje się w naszym mózgu, na przykład w przypadku chorób psychicznych”.
Spójność i zmienność neurologiczna
Naukowcy odkryli, że istnieją znaczne podobieństwa między okablowaniem na tej mapie a wcześniejszymi próbami na mniejszą skalę, w ramach których zmapowano części mózgu muchy. To doprowadziło badaczy do wniosku, że istnieje wiele podobieństw w okablowaniu pomiędzy poszczególnymi mózgami – że każdy mózg nie jest unikalną strukturą jak płatek śniegu.
Porównując diagram mózgu z wcześniejszymi diagramami małych obszarów mózgu, naukowcy odkryli również, że około 0,5% neuronów ma zmiany rozwojowe, które mogą powodować nieprawidłowe połączenia między neuronami. Naukowcy twierdzą, że będzie to ważny obszar przyszłych badań mających na celu zrozumienie, czy zmiany te są powiązane z indywidualnością czy zaburzeniami mózgu.
Postęp technologiczny w mapowaniu mózgu
Mózg całej muchy ma szerokość mniejszą niż 1 milimetr. Naukowcy rozpoczęli od mózgu jednej kobiety pociętego na siedem tysięcy plasterków, każdy o grubości zaledwie 40 nanometrów, które wcześniej zeskanowano za pomocą mikroskopii elektronowej o wysokiej rozdzielczości w laboratorium współkierownika projektu Daviego Bocka, a następnie w kampusie badawczym Janelia w USA.
Analiza ponad 100 terabajtów danych obrazu (co odpowiada ilości miejsca przechowywanego w 100 typowych laptopach) w celu wyodrębnienia kształtów około 140 000 neuronów i 50 milionów połączeń między nimi jest zbyt dużym wyzwaniem, aby człowiek mógł je wykonać ręcznie. Naukowcy wykorzystali sztuczną inteligencję opracowaną na Uniwersytecie Princeton do identyfikacji i mapowania neuronów oraz ich wzajemnych połączeń.
Rola sztucznej inteligencji w neurologii
Jednak sztuczna inteligencja nadal popełnia wiele błędów w zbiorach danych tej wielkości. Konsorcjum FlyWire – składające się z zespołów w ponad 76 laboratoriach i 287 badaczy na całym świecie, a także wolontariuszy z ogółu społeczeństwa – spędziło około 33 osobolat na skrupulatnej korekcie wszystkich danych.
Doktor Sebastian Seung z Uniwersytetu Princeton, który był jednym ze współprowadzących badania, powiedział: „Mapowanie całego mózgu stało się możliwe dzięki postępowi w przetwarzaniu sztucznej inteligencji – zrekonstruowanie całego schematu okablowania nie byłoby możliwe ręcznie. To pokaz tego, jak sztuczna inteligencja może posunąć naprzód neuronaukę. Mózg muchy jest kamieniem milowym na naszej drodze do rekonstrukcji schematu elektrycznego całego mózgu myszy”.
Adnotowanie i wykorzystanie mapy mózgu
Naukowcy zanotowali także wiele szczegółów na schemacie połączeń, takich jak klasyfikacja ponad 8000 typów komórek w mózgu. Umożliwia to także badaczom wybranie do dalszych badań konkretnych układów w mózgu, np. neuronów odpowiedzialnych za wzrok lub ruch.
Dr Philipp Schlegel, pierwszy autor jednego z badań z Laboratorium Biologii Molekularnej MRC, powiedział: „Ten zbiór danych przypomina trochę Mapy Google, ale dotyczy mózgu: surowy schemat okablowania między neuronami przypomina wiedzę, które struktury na satelicie obrazy ziemi odpowiadają ulicom i budynkom. Dodawanie adnotacji do neuronów przypomina dodawanie do mapy nazw ulic i miast, godzin otwarcia firm, numerów telefonów, opinii itp. – potrzebne jest jedno i drugie, aby było to naprawdę przydatne”.
Symulowanie funkcji mózgu
Jest to także pierwsza mapa okablowania całego mózgu – często nazywana konektomem – pozwalająca przewidzieć funkcję wszystkich połączeń między neuronami.
Neurony wykorzystują sygnały elektryczne do wysyłania wiadomości. Każdy neuron może mieć setki gałęzi łączących go z innymi neuronami. Punkty, w których te gałęzie spotykają się i przekazują sygnały między neuronami, nazywane są synapsami. Istnieją dwa główne sposoby komunikowania się neuronów przez synapsy: pobudzający (który sprzyja kontynuacji sygnału elektrycznego w neuronie odbierającym) lub hamujący (co zmniejsza prawdopodobieństwo, że następny neuron przekaże sygnały).
Naukowcy z zespołu wykorzystali także technologię skanowania obrazu AI, aby przewidzieć, czy każdy z nich synapsa miał charakter hamujący lub pobudzający.
Doktor Gregory Jefferis dodał: „Aby rozpocząć cyfrową symulację mózgu, musimy poznać nie tylko strukturę mózgu, ale także sposób, w jaki neurony funkcjonują, włączając i wyłączając się nawzajem”.
„Korzystając z naszych danych, które podczas naszej pracy udostępniono w Internecie, inni naukowcy rozpoczęli już próby symulowania reakcji mózgu muchy na świat zewnętrzny. To ważny początek, ale będziemy musieli zebrać wiele różnych rodzajów danych, aby stworzyć wiarygodne symulacje funkcjonowania mózgu”.
Profesor nadzwyczajny Davi Bock, który był jednym ze współprowadzących badania z Uniwersytetu w Vermont, powiedział: „Bardzo szczegółowe dane z mikroskopii elektronowej stwarzają własne wyzwania, zwłaszcza w skali. Zespół ten napisał zaawansowane algorytmy oprogramowania do identyfikowania wzorców struktury komórek i połączeń w obrębie wszystkich tych szczegółów.
„Możemy teraz tworzyć precyzyjne mapy poziomu synaptycznego i wykorzystywać je do lepszego zrozumienia typów komórek i struktury obwodów w skali całego mózgu. To nieuchronnie doprowadzi do głębszego zrozumienia, w jaki sposób układ nerwowy przetwarza, przechowuje i przywołuje informacje. Myślę, że to podejście wskazuje drogę naprzód w analizie przyszłych konektomów całego mózgu, zarówno w locie, jak i w innych gatunek.”
Badania przeprowadzono na mózgu samicy muchy. Ponieważ istnieją różnice w strukturze neuronalnej między mózgami samców i samic much, naukowcy planują w przyszłości scharakteryzować także mózgi samców.
Referencje:
„Schemat okablowania neuronowego mózgu dorosłego” autorstwa Dorkenwalda, S., Matsliah, A., Sterling, AR, Schlegel, P., Yu, S., McKellar, CE, Lin, A., Costa, M., Eichler, K., Yin, Y., Silversmith, W., Schneider-Mizell, C., Jordan, CS, Brittain, D., Halageri, A., Kuehner, K., Ogedengbe, O., Morey, R., Gager , J., … Konsorcjum FlyWire, 2 października 2024 r., Natura.
DOI: 10.1038/s41586-024-07558-y
„Adnotacje całego mózgu i typowanie komórek z wieloma konektomami Drosophila” przez: Schlegel, P., Yin, Y., Bates, AS, Dorkenwald, S., Eichler, K., Brooks, P., Han, DS, Gkantia, M., dos Santos, M., Munnelly, EJ, Badalamente, G., Capdevila, LS, Sane, VA, Fragniere, AMC, Kiassat, L., Pleijzier, MW, Stürner, T., Tamimi, IFM, Dunne, CR, … Jefferis, GSXE, 2 października 2024 r., Natura.
DOI: 10.1038/s41586-024-07686-5
Głównymi fundatorami byli Narodowe Instytuty Zdrowia Inicjatywa BRAIN, Wellcome, Rada ds. Badań Medycznych, Uniwersytet Princeton i Narodowa Fundacja Nauki.
