Сложно детайлна 1400TB 3D мозъчна карта

Съвместните усилия между Харвардския университет и Google доведоха до пробив в науката за мозъка, създавайки широкомащабна 3D карта на малка част от човешкия мозък, разкривайки сложни невронни взаимодействия и полагайки основата за картографиране на целия мозък на мишката.

Един кубичен милиметър мозъчна тъкан може да не изглежда много. Но като се има предвид, че малкият квадрат съдържа 57 000 клетки, 230 милиметра кръвоносни съдове и 150 милиона синапса, всички възлизащи на 1400 терабайта данни, изследователите от Харвард и Google току-що са постигнали нещо огромно.

Екип от Харвардския университет, ръководен от Джеф Лихтман, Джереми Р. Ноулс, професор по молекулярна и клетъчна биология и новоназначеният декан на науката, си партнира с изследователи на Google, за да създаде най-голямата синаптична резолюция и 3D реконструкция на част от човешкия мозък досега. Той показва в ярки детайли всяка клетка и нейната мрежа от невронни връзки в част от човешкия темпорален кортекс с размер около половината от оризово зърно.

Технологичният напредък в неврологията

Впечатляващо постижение, публикувано в сп науки, е най-новото в почти 10-годишно сътрудничество с учени от Google Research, които комбинират изображенията с електронна микроскопия на Lichtman с алгоритми за изкуствен интелект, за да кодират цветовете и да реконструират изключително сложните кабели на мозъците на бозайниците. Тримата съавтори на статията са бившият постдокторант от Харвард Александър Шапсън Куо; Михал Янушевски от Google Research и постдокторантът от Харвард Даниел Бергер.

Крайната цел на сътрудничеството, подкрепена от Инициатива за мозъка на Националните институти по здравеопазванее да се създаде карта с висока разделителна способност на невронните кабели на целия мозък на мишка, което ще изисква около 1000 пъти количеството данни, току-що произведени от 1-кубичен милиметър секция от човешката кора.

Прозрения от най-новата мозъчна карта

„Думата „част“ е смешна“, каза Лихтман. „Един терабайт за повечето хора е огромен и въпреки това част от човешкия мозък – само една много малка част от човешкия мозък – все още е хиляди терабайти.“

Последната карта в списание Science съдържа невиждани досега подробности за структурата на мозъка, включително рядка, но здрава колекция от аксони, свързани с до 50 синапса. Екипът също така наблюдава тъканни аномалии, като малък брой аксони, които образуват мащабни вихри. Тъй като тяхната проба е от пациент с епилепсия, те не са сигурни дали тези необичайни образувания са патологични или просто рядкост.

Областта на комуникационните науки

Полето на Лихтман е „наука за свързване“, която, подобно на геномиката, се стреми да създаде изчерпателни каталози на структурата на мозъка, до отделни клетки и окабеляване. Такива завършени карти биха осветили пътя към нови прозрения за мозъчните функции и заболявания, за които учените все още знаят много малко.

Авангардните AI алгоритми на Google позволяват мозъчната тъкан да бъде реконструирана и картографирана в три измерения. Екипът също така е разработил набор от публично достъпни инструменти, които изследователите могат да използват, за да изследват и анотират невронната мрежа.

Бъдещи тенденции

„Предвид огромните инвестиции, които бяха вложени в този проект, беше важно да представим резултатите по начин, по който всички останали да могат да се възползват от тях сега“, каза сътрудникът на Google Research Вирен Джейн.

След това екипът ще се заеме с формирането на хипокампуса в мишката, което е важно за неврологията заради ролята му в паметта и неврологичните заболявания.

Справка: „Петавокселна част от кората на човешкия мозък е реконструирана в Нано мащаб „The Decision“ от Александър Шапсън Куо, Михал Янушевски, Даниел Р. Бергер, Арт Поуп, Юелонг Ву, Тим Блейкли, Ричард Л. Шалек, Питър Х. Ли, Шухонг Уанг, Джереми Майтен Шепърд, Неха Карлопия, Свен Дюркевалд, Евелина Sjostedt, Laramie Levitt, Donghill Li, Jacob Truedle, Forrest Coleman, Luke Bailey, Angerika Fitzmaurice, Ruhin Carr, Benjamin Field, Hank Wu, Julian Wagner Karina, David Aaliyah, Joanna Lau, Zudi Lin, Donglai Wei, Hanspeter Pfister, Adi Peleg , Верийн Джейн и Джеф У. Лихтман, 10 май 2024 г., науки.
doi: 10.1126/science.adk4858