Чи можливо зрозуміти мозок? Наука ще далека від відповіді на це запитання. Але вчені все ж тренують штучний інтелект застосовувати нейробіологічний аналіз, і зараз здається, що можливо відтворити принаймні клітинну структуру мозку. Нові штучні нервові мережі, розроблені Інститутом нейробіології імені Макса Планка та Google AI, можуть самостійно розпізнавати та класифікувати нервові клітини лише на підставі їхнього вигляду.




Зображення: MPI für Neurobiologie / Kuhl​.


 

Мозок складається приблизно з 86 мільярдів нервових клітин і приблизно з такої ж кількості нейроглії. До цього додається ще 100 трильйонів зв’язків лише між нервовими клітинами. Зараз картування всіх зв’язків людського мозку – поза межами наукових можливостей, але вчені почали розв’язувати проблему потрохи. Завдяки розробці серійної зйомки через сканувальний електронний мікроскоп вже можна автоматично охопити всі клітини та зв’язки певної мозкової ділянки, а потім відтворити їх в тривимірному форматі.

 

«Щоб електронним мікроскопом охопити кубоподібний шмат мозку розміром 0, 3 кубічних міліметра, нам потрібно кілька місяців, – зазначає Філіп Шуберт (Philipp Schubert), аспірант відділення Вінфріда Денка (Winfried Denk) в Інституті нейробіології імені Макса Планка. – Це здається тривалим проміжком часу для крихітного шматка мозку, але вже в ньому розташовані тисячі клітин». Його дані могли б зайняти майже 100 терабайтів пам’яті. Та не лише запис та збереження, а й сам аналіз цих даних становить труднощі.

 

Добре, що разом з техніками мікроскопії вдосконалюються і методи аналізу. Впродовж тривалого часу здавалося, що лише мозок може з певністю розпізнавати та відстежувати частини та зв’язки нервових клітин на знімках електронної мікроскопії. В дослідженнях, що тривали годинами, люди дивилися на екрани, щоб вистежити клітинні елементи в стосах зображень і підправити комп’ютерний аналіз. Через це реконструкція навіть найменших баз даних займала кілька років. Проте нещодавно науковцям надійшла поміч у вигляді штучного інтелекту.

 

Нейробіологи з Мартінсріда натренували так звану «згорткову нейронну мережу» на те, щоб вона за зображеннями розпізнавала та відрізняла одне від одного складові нервових клітин. Завдяки покращеному аналізу зображень із використанням мережі «заливка» («flood filling») минулого року вдалося практично безпомилково відтворити всю нервову клітину з усіма її складовими та зв’язками. «І тепер з клітинною морфологією нейронних мереж (Cellular Morphology Neural Networks) ми зробили ще один крок в аналізі, – сказав Шуберт. – Як і людина, вона розпізнає клітини за їхньою формою та її зв’язками, а не через порівняння окремих пікселів».

 

Тепер згорткова нейронна мережа може на підставі низки зображень опрацьовувати нервові клітини і лише за їхнім виглядом зараховувати їх до певного типу нервових клітин або нейроглії. Крім того, ця мережа розпізнає, чи певна ділянка клітини становить собою перикаріон, аксон, дендрит або його шип. «Це важлива інформація, щоб зрозуміти функції клітини або, наприклад, напрям інформаційного потоку до синаптичних точок доступу», – каже Шуберт, що вже тішиться новому виконаному завданню: «Нарешті ми зможемо аналізувати більші обсяги даних!».

 


Künstliche Intelligenz lernt Nervenzellen am Aussehen zu erkennen

mpg.de, 21/06/2019

Зреферувала С. К.

26.06.2019