Коннектомика, амбициозная область исследований, целью которой является картирование сложной сети мозга животных, переживает всплеск роста. За десять лет она прошла путь от зарождающейся стадии до дисциплины, которая готова (будем надеяться) раскрыть загадки познания и физическую основу невропатологий, таких как болезнь Альцгеймера.
На первый план выходит использование мощных электронных микроскопов, которые исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и лабораторий Сэмюэля и Лихтмана Гарвардского университета наделили аналитическим мастерством машинного обучения. В отличие от традиционной электронной микроскопии, интегрированный искусственный интеллект служит «мозгом», который изучает образец во время получения изображений и разумно фокусируется на соответствующих пикселях с наноразмерным разрешением, подобно тому, как животные осматривают свой мир.
«SmartEM» помогает коннектомике быстро исследовать и реконструировать сложную сеть синапсов и нейронов мозга с нанометровой точностью. В отличие от традиционной электронной микроскопии, ее интегрированный искусственный интеллект открывает новые двери для понимания сложной архитектуры мозга.
Интеграция аппаратного и программного обеспечения в процессе имеет решающее значение. Команда встроила графический процессор в вспомогательный компьютер, подключенный к микроскопу. Это позволило запускать модели машинного обучения на изображениях, помогая направлять луч микроскопа на области, которые ИИ считал интересными. «Это позволяет микроскопу дольше задерживаться в областях, которые труднее понять, пока он не уловит то, что ему нужно», — говорит профессор Массачусетского технологического института и главный исследователь CSAIL Нир Шавит. «Этот шаг помогает отразить контроль человеческого глаза, обеспечивая быстрое понимание изображений».
«Когда мы смотрим на человеческое лицо, наши глаза быстро перемещаются к точкам фокусировки, которые дают жизненно важные сигналы для эффективного общения и понимания», — говорит ведущий архитектор SmartEM Ярон Мейрович, приглашенный ученый в MIT CSAIL, который также является бывшим постдоком. и нынешний научный сотрудник-невролог в Гарварде. «Когда мы погружаемся в книгу, мы не просматриваем все пустое пространство; скорее, мы направляем свой взгляд на слова и символы с двусмысленностью относительно наших ожиданий от предложения. Это явление в зрительной системе человека проложило путь к рождению новой концепции микроскопа».
Для задачи реконструкции сегмента человеческого мозга, состоящего примерно из 100 000 нейронов, с помощью обычного микроскопа потребовалось бы десятилетие непрерывной визуализации и непомерно высокий бюджет. Однако с помощью SmartEM, инвестировав в четыре таких инновационных микроскопа стоимостью менее 1 миллиона долларов каждый, задачу можно выполнить всего за три месяца.
Нобелевские премии и маленькие червячки
Более века назад испанский нейробиолог Сантьяго Рамон-и-Кахаль был провозглашен первым, кто охарактеризовал структуру нервной системы. Используя простейшие световые микроскопы своего времени, он приступил к ведущим исследованиям в области нейробиологии, заложив основы понимания нейронов и набросав первоначальные очертания этого обширного и неизведанного мира — подвиг, который принес ему Нобелевскую премию. Говоря о темах вдохновения и открытий, он отметил, что «пока наш мозг остается загадкой, Вселенная, отражение структуры мозга, также будет загадкой».
Начиная с этих ранних стадий, эта область значительно продвинулась вперед, о чем свидетельствуют усилия 1980-х годов по картированию относительно более простого коннектома К. Элеганс, маленьких червей, к сегодняшним попыткам проникнуть в более сложный мозг таких организмов, как рыбки данио и мыши. Эта эволюция отражает не только огромные успехи, но и растущие сложности и требования: картирование одного лишь мозга мыши означает управление ошеломляющей тысячей петабайт информации. данныеПо словам команды, эта задача значительно превосходит возможности хранения данных любого университета.
Тестирование воды
Для своей собственной работы Мейрович и другие члены исследовательской группы изучали срезы ткани осьминога толщиной 30 нанометров, которые были закреплены на лентах, помещены на пластины и, наконец, вставлены в электронные микроскопы. Было получено изображение каждого отдела мозга осьминога, состоящего из миллиардов пикселей, что позволило ученым реконструировать срезы в трехмерный куб с нанометровым разрешением. Это позволило получить сверхдетальное представление о синапсах. Главная цель? Чтобы раскрасить эти изображения, идентифицировать каждый нейрон и понять их взаимосвязи, создав тем самым подробную карту или «коннектом» схем мозга.
«SmartEM сократит время создания изображений в таких проектах с двух недель до 1,5 дней», — говорит Мейрович. «Лаборатории нейробиологии, которые в настоящее время не могут заниматься дорогостоящей и длительной ЭМ-визуализацией, теперь смогут это сделать». Этот метод также должен позволять проводить анализ цепей на уровне синапсов в образцах пациентов с психическими и неврологическими расстройствами.
В будущем команда предвидит будущее, в котором коннектомика будет одновременно доступной и недорогой. Они надеются, что с помощью таких инструментов, как SmartEM, более широкий спектр исследовательских учреждений сможет внести свой вклад в нейробиологию, не полагаясь на крупные партнерства, и что этот метод вскоре станет стандартным в тех случаях, когда доступны биопсии живых пациентов. Кроме того, они стремятся применить эту технологию для понимания патологий, выходя за рамки простой коннектомики. «Сейчас мы пытаемся внедрить это в больницах для проведения больших биопсий с использованием электронных микроскопов, стремясь сделать исследования патологии более эффективными», — говорит Шавит.
Два других автора статьи связаны с MIT CSAIL: ведущий автор Лу Ми MCS ’19, доктор философии ’22, который сейчас является постдоком в Институте наук о мозге Аллена, и Шашата Савмья, аспирантка лаборатории MIT. Другими ведущими авторами являются Кор Франциско Парк и Павел Поточек, а профессора Гарварда Джефф Лихтман и Арави Сэмюэл — дополнительные старшие авторы. Их исследование было поддержано инициативой NIH BRAIN Initiative и было представлено на семинаре по вычислительной биологии Международной конференции по машинному обучению (ICML) 2023 года. Работа проводилась в сотрудничестве с учёными из Thermo Fisher Scientific.