într-o cameră întunecată Din Ashburn, Virginia, rânduri de oameni de știință stau la ecranele computerului afișând forme vii 3-D. Cu un clic de mouse, se rotesc fiecare formă pentru ao examina din toate părțile. Oamenii de știință lucrează în interiorul unei clădiri de beton din campusul Janelia Research al Institutului Medical Howard Hughes, chiar lângă o stradă numită Helix Drive. Dar mințile lor sunt în altă parte în întregime – în interiorul creierului unei muște.
fiecare formă de pe ecranele oamenilor de știință reprezintă o parte a unui neuron de muște de fructe. Acești cercetători și alții de la Janelia abordează un obiectiv care odată părea inaccesibil: conturarea fiecăruia dintre cei aproximativ 100.000 de neuroni ai creierului zbura și identificarea milioanelor de locuri pe care le conectează. O astfel de schemă de conexiuni, sau connectome, dezvăluie circuitele complete ale diferitelor zone ale creierului și modul în care acestea sunt legate. Lucrarea ar putea ajuta la deblocarea rețelelor implicate în formarea memoriei, de exemplu, sau a căilor neuronale care stau la baza mișcărilor.
Gerry Rubin, vicepreședinte al HHMI și director executiv al Janelia, a susținut acest proiect de mai bine de un deceniu. Este un pas necesar în înțelegerea modului în care funcționează creierul, spune el. Când a început proiectul, Rubin a estimat că, cu metodele disponibile, urmărirea conexiunilor dintre fiecare neuron de zbor cu mâna ar duce la 250 de oameni care lucrează timp de două decenii – ceea ce el numește „o problemă de 5.000 de persoane pe an.”
acum, un flux de progrese în tehnologia imagistică și algoritmi de învățare profundă au smuls visul unui conectom de muște din nori și în tărâmul probabilității. Microscoapele personalizate de mare putere, o echipă de corectori neuronali dedicați și analiști de date și un parteneriat cu Google au accelerat procesul prin ordine de mărime.
astăzi, o echipă de cercetători Janelia raportează că a lovit o piatră de hotar critică: au urmărit calea fiecărui neuron dintr-o porțiune a creierului feminin de muște de fructe pe care l-au numit „hemibrain.”Harta cuprinde 25.000 de neuroni – aproximativ o treime din creierul zbura, în volum – dar impactul său este supradimensionat. Include regiuni de interes deosebit pentru oamenii de știință — cele care controlează funcții precum învățarea, memoria, mirosul și navigarea. Cu peste 20 de milioane de conexiuni neuronale identificate până acum, este cea mai mare și mai detaliată hartă a creierului zbura finalizată vreodată.
echipa de proiect connectome, cunoscută sub numele de FlyEM, pune la dispoziție gratuit datele — și toate instrumentele necesare pentru a le utiliza. Aceștia descriu lucrarea într-o lucrare postată la bioRxiv pe 21 ianuarie 2020. Și în prezent sunt pe cale să finalizeze un conectom al întregului sistem nervos al muștelor până în 2022.
„acesta a fost un mare pariu pe ceva ce oamenii credeau că este aproape imposibil de făcut”, spune Viren Jain, cercetător la Google și fost șef de laborator la Janelia. „Aceasta va fi prima dată când putem avea cu adevărat o privire nuanțată asupra organizării unui sistem nervos cu 100.000 de neuroni la scară sinaptică.”
cu o hartă neuronală detaliată în mână, oamenii de știință vor putea răspunde la întrebări despre modul în care creierul funcționează mai repede decât oricând. „Acest lucru va schimba modul în care oamenii fac neuroștiințe”, spune Rubin.
un plan al creierului
până în prezent, un singur organism a avut conectomul complet cartografiat — Caenorhabditis elegans, un vierme mic, transparent, cu doar 302 neuroni și aproximativ 7.000 de conexiuni neuronale. Oamenii de știință au ras panglici de țesut folosind un cuțit de diamant, au capturat imagini cu un microscop electronic și apoi au urmărit calea fiecărui neuron din sistemul nervos al viermelui — cu mâna.
lucrarea a necesitat o atenție minuțioasă la detalii. Dar neuronii viermi nu sunt la fel de numeroși ca cei ai muștelor, șoarecilor sau oamenilor – și tind să facă mai puține conexiuni. Dezlegarea tendrilelor care se strecoară prin creierul animalelor mai mari este monumental mai dificilă. Proiectele Connectome pe creiere mai complexe au abordat fie o mică parte a creierului în detaliu, fie au cartografiat neuronii într-un întreg creier, dar au capturat doar o fracțiune din celule.
oricât de mic ar părea creierul muștelor – este cam de mărimea unei semințe de mac – cartografierea celor 100.000 de neuroni în detalii rafinate este o provocare la un nivel cu totul nou. Cu cincisprezece ani în urmă,” mulți neurobiologi erau sceptici cu privire la valoarea de a avea acest tip de date despre creier”, mai ales având în vedere cât de laborios ar fi colectarea, spune Jain.
în primul rând, cercetătorii trebuie să convingă imaginile creierului de înaltă rezoluție de la microscoape puternice. Apoi trebuie să cartografieze mârâiturile neuronale care se desfășoară prin ambele emisfere, pentru fiecare neuron. La fel ca secvențierea genomului uman, realizarea lucrării nu s-a bazat pe o descoperire științifică, spune Rubin, ci mai degrabă pe inovația tehnologică și logistica umană.
pentru el, aceasta a fost o provocare demnă. „Am fost motivat de sceptici”, spune el. „Știam că trebuie să facem procesul de peste 100 de ori mai eficient, dar acesta este exact genul de proiect pe care Janelia a fost înființată să îl realizeze”, adaugă Rubin.
primul obstacol: obținerea unei imagini clare și clare a fiecărui neuron care șerpuiește prin creierul zbura.
instantanee neuronale
în spatele mai multor seturi de uși încuiate și perdele albe până la podea, opt microscoape puternice sunt gata să imagineze creierul unei muște. În această cameră tăcută, nimic nu interferează cu colecția de imagini. Harald Hess, C. Shan Xu și colegii lor au pregătit aceste microscoape pentru orice, în afară de apocalipsă.
„noi o numim” actul de cameră dovada de Dumnezeu”, ” spune Hess, un lider de grup senior la Janelia.
microscoapele se sprijină pe plăcuțele de aer umflate pentru a minimiza vibrațiile. Chiar și camera în sine a fost construită pentru a atenua zgomotul; se așează pe propria placă de beton, separată de restul clădirii.
aceste microscoape au fost inițial concepute pentru a capta date în minute sau ore. Dar pentru a imagina întregul creier de muște, un domeniu de aplicare trebuie să funcționeze continuu timp de luni sau ani. Un singur decalaj în date poate arunca totul, spune Hess. „Trebuie să fie perfect.”Echipa sa a petrecut aproape un deceniu reglând fiecare parte a procesului de colectare a imaginilor, descris într-o lucrare bioRxiv din noiembrie 2019. Microscoapele pot acum să producă imagini clare în mod constant, dezvăluind labirintul creierului de neuroni în detalii complicate. Dacă ceva defecțiuni, domeniile întrerupe automat colectarea datelor și trimite un SOS.
Hess, Xu și colegii lor folosesc o tehnică numită microscopie electronică de scanare cu fascicul de ioni focalizați sau FIB-sem. Domeniul de aplicare folosește un fascicul de ioni concentrat pentru a îndepărta creșteri fine ale țesutului cerebral al muștelor, ca un sablator foarte precis. Împușcă ionii de galiu într-o bucată de țesut, lustruind suprafața atom cu atom. Microscopul fixează o imagine a suprafeței țesutului, lustruiește un alt strat subțire și fixează o altă imagine – iar și iar, până când întreaga probă este măcinată. Pe măsură ce specimenul fizic dispare încet, gemenul său digital este stocat pentru totdeauna, bucată cu bucată.
apoi, programele de calculator aliniază aceste imagini și le coase împreună pentru a crea o reprezentare 3-D a creierului zbura.
pentru a imagina hemibreinul Drosophila, cercetătorii au tăiat un creier de muscă în plăci, au fotografiat fiecare cu un microscop electronic, apoi au cusut toate imaginile împreună. Scopul: crearea unui volum de imagine care să permită oamenilor de știință să urmărească calea fiecărui neuron prin creier.
imaginile utilizate pentru schema electrică – toate dintr – o singură muscă Feminină-au fost deja colectate. Dar domeniile de aplicare sunt încă puternice: acum colectează date din creierul unei muște masculine. De data aceasta, scopul este de a capta întregul sistem nervos central. Dacă totul merge fără probleme, scopes va termina această sarcină până la sfârșitul anului 2020.
Stocarea imaginilor dintr-un singur creier zbura ar dura aproximativ 100 terabytes pe un hard disk. Aceasta este aproximativ echivalentul a 100 de milioane de fotografii de pe computer, spune Steve Plaza, liderul echipei de proiect FlyEM. Sunt mult prea multe date pentru ca oamenii să le poată combina manual — strategiile care au funcționat pe C. elegans sunt scurte. Așadar, cercetătorii au găsit modalități de a accelera procesul, antrenând computerele să facă treaba automat.
colaborarea cu un gigant tehnologic
computerele pot face tot felul de sarcini legate de imagine, cum ar fi recunoașterea fețelor sau detectarea drumurilor în imaginile din satelit. Aceste sarcini se bazează, în parte, pe un proces numit segmentarea imaginii: împărțirea unei imagini digitale în piesele sale constitutive și etichetarea fiecăreia.
de ani de zile, Google experimentează modalități de îmbunătățire a acestui proces. Jain și colegii săi au dorit să construiască tehnologia de segmentare și să o aplice unei probleme provocatoare. Analiza imaginilor neuronilor se potrivește facturii. Dar învățarea unui algoritm cum să aleagă în mod fiabil neuronii în imagini necesită o mulțime de exemple de instruire. Deci, Jain a ajuns la echipa FlyEM la Janelia, care au fost churning date mai repede decât ar putea analiza. Cele două grupuri au început să partajeze date și să urmărească cât de bine algoritmii Google urmăreau fibrele neuronale prin straturi de date imagistice.
„Google a oferit o mulțime de cai putere intelectuală și o mulțime de cai putere computațională”, spune Rubin – aveau cea mai recentă tehnologie și resursele pentru a se dedica testării algoritmilor pe seturi de date uriașe. „A fost o colaborare ideală-Echipe care aveau expertiză diferită lucrând împreună.”
în mod ideal, spune Jain, computerele ar putea alege neuronii direct din imaginile microscopului. Dar acest lucru este greu de făcut, deoarece mulți neuroni împrăștie tendriluri pe porțiuni mari ale creierului, acoperind multe imagini. În trecut, algoritmii au adoptat o abordare fragmentară. În primul rând, un algoritm computerizat identifică limitele celulare care separă neuronii de orice altceva din creier. Apoi, un alt algoritm colorează în interiorul acestor limite, definind fiecare secțiune ca o bucată de neuron. În cele din urmă, un al treilea algoritm leagă toate piesele neuronale împreună, formând un plan al căii încurcate a fiecărui neuron.
algoritmii Google elimină toți acești pași, urmărind neuronii mai organic – ca un om. Un algoritm, numit rețea de umplere a inundațiilor, urmărește direct tendrilele neuronale end-to-end în timp ce derulează datele imagistice, spune Jain. Ia decizii cu privire la modul de extindere a formei unui neuron pe baza contextului imaginii și a propriilor predicții anterioare. Jain și colegii săi de la Google descriu lucrarea pe 22 ianuarie 2020, într-o postare pe blogul Google AI.
pentru a ajuta programul să învețe, echipa l-a hrănit cu neuroni complet urmăriți, validați de om, spune Michal Januszewski, cercetător Google care lucrează la proiect. Acest lucru oferă algoritmului experiență de interpretare a diferitelor tipuri și forme de neuroni, din întregul creier. „Sperăm că, în timp, învață să corecteze greșelile care inițial trebuiau corectate manual”, spune el.
pe măsură ce algoritmul se îmbunătățește, volumul de muncă uman scade. Colaborarea cu Google a făcut ca proiectul să meargă de peste 10 ori mai repede, estimează Rubin.
full steam ahead
în ciuda succesului algoritmului, computerele nu primesc ultimul cuvânt. Înapoi la Janelia, zeci de corectori umani se uită peste date, la birourile aglomerate cu monitoare cu ecran mare. Acești tehnicieni caută locuri în care algoritmul a îmbinat incorect ramurile neuronale aparținând diferiților neuroni sau a împărțit în mod eronat o ramură.
„există încă o mulțime de eforturi manuale necesare”, spune Ruchi Parekh, care conduce o echipă de neuroni și corectori. În ultimii patru ani, echipa sa a crescut la aproape 50 de persoane, pentru a ține pasul cu datele segmentate pe care Google le trimite înapoi la rate din ce în ce mai rapide. O altă echipă, condusă de Pat Rivlin, evaluează și testează continuu noile tehnologii pentru a face procesul de corectură mai eficient și mai precis. Dar munca minuțioasă necesită încă o răbdare enormă. Corectorii defilează prin straturi de date imagistice, uitându-se la punctele de conectare propuse din mai multe unghiuri pentru a determina dacă cei doi neuroni comunică cu adevărat.
când vine vorba de urmărirea neuronilor, oamenii sunt încă mai buni decât algoritmii în multe feluri, spune Plaza. Oamenii au cunoștințele generale și conștientizarea care le permite să observe ciudățenii în date, explică el. „Practic, oamenii au bun simț.”
de exemplu, Erorile mari de conectare sunt de obicei evidente pentru ochiul uman. Deci, corectorii pot scana rapid bucăți mari de date, căutând neuroni dramatic deformați. Când observă ceva care pare rău, pot investiga în detaliu.
scopul final al echipei este de a crea o resursă utilă altor oameni de știință. Asta a însemnat gândire prin modul în care datele sunt stocate și prezentate, de asemenea. Plaza și colegii săi au construit programe pentru a face cernerea prin setul de date mai abordabilă. „Avem un set de date foarte mare – este mult pentru oricine să înțeleagă”, spune el. „A avea un instrument care vă permite să descompuneți aceste date în unități interpretabile este esențial.”Acum, oamenii de știință interesați de un anumit neuron pot afla cum arată și la ce celule se conectează – și care alți neuroni au calități similare și ar putea fi înrudiți.
Plaza și echipa sa vor continua să-și perfecționeze conectomul și să publice versiuni actualizate. Cercetătorii interesați de modul în care neuronii din aceste regiuni deja cartografiate se conectează la restul creierului vor trebui să aștepte câțiva ani pentru ca conectomul complet să fie finalizat. Dar datele actuale dezvăluie deja informații și deschid noi Întrebări.
o mare întrebare pentru oamenii de știință este acum „cum analizați conectomul și apoi înțelegeți ceea ce vedeți?”Parekh spune. „Datele sunt acolo. Ce faci cu ea?”
pentru Rubin, care va demisiona din funcția de director executiv al Janelia la sfârșitul acestei luni și se va întoarce cu normă întreagă la laboratorul său Janelia, această etapă este doar începutul. „Este satisfăcător să văd că reușește — este realizarea științifică de care sunt cel mai mândru din timpul meu de regizor, în parte pentru că a necesitat contribuții complementare de la atât de mulți oameni talentați care lucrează împreună de peste un deceniu”, spune el. „Dar personal, sunt interesat să folosesc aceste cunoștințe pentru a afla cum funcționează creierul.”
citare
C. Shan Xu și colab. „Un conectom al creierului Central Drosophila Adult.”Postat pe bioRxiv.org pe 21 ianuarie 2020. doi: 10.1101/2020.01.21.911859
