Ten obraz mógłby powiesić w galerii, ale zaczęło się od małego kawałka kobiecego mózgu. W 2014 roku kobiecie poddawanej operacji z powodu padaczki usunięto niewielki fragment kory mózgowej. Ten milimetr sześcienny tkanki pozwolił naukowcom z Harvardu i Google stworzyć najbardziej szczegółowy schemat okablowania ludzkiego mózgu, jaki kiedykolwiek widział świat.
Biolodzy i eksperci w dziedzinie uczenia maszynowego spędzili 10 lat na budowaniu interaktywna mapa tkanki mózgowej, która zawiera około 57 000 komórek i 150 milionów synaps. Pokazuje komórki, które owijają się wokół siebie, pary komórek, które wydają się być odbiciami, oraz „obiekty” w kształcie jajka, które według badań wymykają się kategoryzacji. Oczekuje się, że ten niesamowicie złożony diagram pomoże przyspieszyć badania naukowe, od zrozumienia ludzkich obwodów nerwowych po potencjalne metody leczenia zaburzeń.
„Jeśli zmapujemy rzeczy w bardzo wysokiej rozdzielczości, zobaczymy wszystkie połączenia między różnymi neuronami i przeanalizujemy to na dużą skalę, być może będziemy w stanie zidentyfikować zasady okablowania” – mówi Daniel Berger, jeden z głównych badaczy projektu i specjalista ds. specjalista w dziedzinie konektomiki, czyli nauki o łączeniu się poszczególnych neuronów w sieci funkcjonalne. „Na tej podstawie być może będziemy w stanie stworzyć modele, które w sposób mechaniczny wyjaśnią, w jaki sposób działa myślenie i jak przechowywana jest pamięć”.
Jeff Lichtman, profesor biologii molekularnej i komórkowej na Harvardzie, wyjaśnia, że badacze w jego laboratorium, kierowani przez Alexa Shapsona-Coe, stworzyli mapę mózgu, wykonując subkomórkowe zdjęcia tkanki za pomocą mikroskopii elektronowej. Tkanka mózgu 45-letniej kobiety została zabarwiona metalami ciężkimi, które wiążą się z błonami lipidowymi komórek. Dokonano tego, aby komórki były widoczne pod mikroskopem elektronowym, ponieważ metale ciężkie odbijają elektrony.
Tkankę następnie zatapiano w żywicy, dzięki czemu można było ją pociąć na naprawdę cienkie plasterki o grubości zaledwie 34 nanometrów (dla porównania, grubość typowej kartki papieru wynosi około 100 000 nanometrów). Zrobiono to, aby ułatwić mapowanie, mówi Berger, aby przekształcić problem 3D w problem 2D. Następnie zespół wykonał zdjęcia z mikroskopu elektronowego każdego wycinka 2D, co dało gigantyczne 1,4 petabajta danych.
Kiedy badacze z Harvardu otrzymali te zdjęcia, zrobili to, co wielu z nas robi w obliczu problemu: zwrócili się do Google. Zespół giganta technologicznego kierowany przez Virena Jaina dostosował obrazy 2D za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, aby utworzyć rekonstrukcje 3D z automatyczną segmentacją, która polega na automatycznym różnicowaniu i kategoryzacji elementów obrazu – na przykład różnych typów komórek. Część segmentacji wymagała tego, co Lichtman nazwał „danymi podstawowymi”, co wymagało od Bergera (który ściśle współpracował z zespołem Google) ręcznego ponownego narysowania części tkanki w celu uzyskania dalszych informacji dla algorytmów.
Technologia cyfrowa, wyjaśnia Berger, umożliwiła mu zobaczenie wszystkich komórek w tej próbce tkanki i pokolorowanie ich na różne sposoby w zależności od ich wielkości. Tradycyjne metody obrazowania neuronów, takie jak barwienie próbek środkiem chemicznym znanym jako barwienie Golgiego, stosowanym od ponad stulecia, pozostawiają ukryte niektóre elementy tkanki nerwowej.
