CCLXX. MAPseq: прорыв в картировании мозга

Картирование мозга — это попытка понять совокупность нейрональных взаимодействий в мозге. С практической точки зрения, оно имеет огромное значение как для живого, так и для машинного разума. Для людей например, позитивной отдачей от картирования будет прогресс в лечении психических расстройств, в том числе аутизма и шизофрении. Искусственный интеллект же станет быстрее учиться и сможет более эффективно избегать ошибок. Та активность нейронов, изучаемая с помощью картирования, и есть фундамент, на котором держится ИИ.

В мозге светится мозаика

На данный момент золотым стандартом картирования является методика маркирования нейронов флюоресцентом. Каждый нейрон окрашивается в свой цвет, и ученые следят за его активностью с помощью микроскопа. Одна из наиболее продвинутых разновидностей методики — технология Brainbow, разработанная Джеффом Личтманом из Гарварда. Такой способ позволяет генетически пометить до 200 нейронов одновременно, используя различные комбинации флюоресцентных красителей.

К сожалению, это накладывает на эксперимент свои ограничения: через микроскоп ученые могут различить не более 10 цветов, что не дает полного представления о совокупности нейрональных взаимодействий.

Одной из лучших «мозговых карт» на сегодня является Allen Brain Atlas, результат многолетнего сотрудничества множества научно-исследовательских лабораторий и затрат более $25 миллионов. Главный изъян атласа заключается в том, что он отображает работу крупных групп нейронов и практически беспомощен по отношению к малым группам и тем более отдельным нейронам.

Задорный конкурент

Сейчас у традиционного подхода появился амбициозный соперник под названием MAPseq, разработанный нейроученым Тони Задором из Лаборатории Колд-Спринг-Харбор (США). MAPseq расшифровывается как Multiplexed Analysis of Projections by Sequencing, то есть мультиплексный анализ проекций путем секвенирования. По точности результата MAPseq с её высокой пропускной способностью вполне сопоставима с техникой добавления флюоресцента и намного лучше подходит для работы с большим числом нейронов.

В рамках MAPseq исследователи заражают подопытную мышь генетически модифицированными вирусами, которые доставляют в её мозг определенные РНК-последовательности. В течение как минимум недели вирусы размножаются внутри животного, заполняя каждый нейрон комбинациями РНК-штрихкодов. Когда ученые препарируют мозг мыши и подвергают его секвенированию ДНК, эти штрихкоды помогают с высокой точностью отследить активность помеченных нейронов.

Полученные данные хранят в двух форматах. Первый — таблица, чьи ячейки залиты разными оттенками и градиентами. Эти цветовые «кирпичики» отображают соединения десятков тысяч нейронов. Второй формат более зрелищен — прозрачная 3D-модель мозга, вращающаяся вокруг своих осей и заполненная бесчисленным количеством узлов и линий.

Тони Задор уделяет особое внимание процессу принятия грызунами решений, основанных на звуковых сигналах. Если конкретно, его интересует следующий вопрос: как именно мозг мыши улавливает звук, перерабатывает аудио-информацию и формирует поведенческий отклик на него? Электрофизиологических данных и прочих традиционных инструментов ученому недостаточно — хочется большей математической точности.

Как нейрон картинку ловит

Другой известный ученый, Томас Мрсик-Флогель из Университетского колледжа Лондона, использовал MAPseq для отслеживания около 600 нейронов в зрительном аппарате мыши. 600 — это всего ничего, всего в мозге грызуна находятся десятки миллионов нейронов. Однако даже такого скромного образца было достаточно для достижения цели исследования. Дело в том, что господствующая сегодня теория гласит: каждый нейрон зрительной коры получает из глаза определенный элемент информации (например, очертания предмета в пределах видимости или определенный тип движения). Затем нейрон посылает сигнал соответствующему участку мозга, который специализируется на обработке конкретно этого типа информации.

Чтобы проверить теорию, ученые сначала картировали мышиные нейроны традиционным путём, помечая отдельные клетки флюоресцентом. Потом они через микроскоп отслеживали перемещение информации в мозге и выяснили вот что: аксоны посылают данные в несколько участков мозга одновременно. Соответственно, теория опровергнута.

Далее, они проследили за деятельностью 591 нейрона с помощью MAPseq. Оказалось, что распределение аксонов четко структурировано: определенные нейроны отправляют сигналы только в определенный набор участков коры. Из этого напрашивается вывод о наличии в зрительном аппарате неких типов клеток, которые мы еще не научились различать. Выявить эти клетки и определить их точную функцию поможет MAPseq. Если проводить аналогию с IT, MAPseq — это хард, на основе которого можно развивать разный софт. Именно поэтому новая технология имеет настолько ключевое значение для индустрии ИИ.

Сколько стоит и какой толк

С экономической точки зрения, MAPseq очень выгодна по соотношению цены к производительности. По словам Задора, потенциал технологии позволяет обработать 100.000 нейронов за 1-2 недели по цене всего $10.000. Это в разы быстрее и дешевле традиционных методов картирования.

MAPseq играет такую же роль для понимания работы мозга, как расшифровка человеческого генома для понимания устройства организма в целом. Расшифровка генома не дала моментального ответа на все вопросы современной биологии, но распахнула двери для масштабных прогрессивных исследований. MAPseq на начальной стадии развития тоже пока не может решить все проблемы нейронауки одним махом — зато вручает учёным новый мощный инструмент работы с живым и искусственным разумом.

Автор: @blackmoon

Если вы желаете попробовать свои силы в качестве нашего автора, то стучитесь по любому из представленных контактов.
Также любой может свободно использовать тег chaos-legion. Посты по этому тегу просматриваются и имеют все шансы быть апнутыми нашим паровозиком суммарной мощностью около 2 000 000 СГ.

Контакты

Чат Легиона Хаоса в телеграм: Scintillam
Личка в телеграм: varwar, lumia, dajana
Тег: chaos-legion

Sequere nobis. Nos scientiam

@chaos.legion