На початку XX століття Корбініан Бродман створив одну з найвизначніших карт мозку, яка стала підґрунтям багатьох подальших досліджень. Вивчаючи виступи, борозни, шари та клітини кори — зовнішнього шару мозку — він поділив складну тканину мозку на 52 окремі області.
Карта Бродмана базувалась виключно на мікроскопічних зображеннях мозку. Відтоді нейронаука значно вдосконалилася завдяки додаванню різноманітних типів даних, таких як високоякісні сканування мозку, аналіз нейронної конективності та експресія генів. У 2016 році було здійснено важливе оновлення карти кори людського мозку, що об’єднало численні набори даних. Цей оновлений атлас визначив 180 «універсальних» зон у корі великого мозку — значно більше, ніж у Бродмана — багато з яких було асоційовано з конкретними функціями мозку.
Поділ мозку на дрібніші частини має ключове значення для наукових відкриттів у нейронауці. Визначення конкретних анатомічних регіонів, пов’язаних із здоров’ям та хворобами, дозволяє дослідникам краще розуміти, як мозок змінюється з віком або через захворювання, а також вдосконалювати методи лікування.
Дотепер створення карт значною мірою покладалося на уважне опрацювання експертами. Проте з появою все більш детальних наборів даних різних масштабів — від генів і клітин до нейронних мереж — на повну силу зростає роль штучного інтелекту.
Нещодавній прорив став можливим завдяки штучному інтелекту, схожому на ChatGPT. Спільний проєкт Каліфорнійського університету в Сан-Франциско та Інституту Аллена поєднав штучний інтелект і нейроанатомію для створення однієї з найдетальніших карт мозку миші. Нова система під назвою CellTransformer навчилася визначати взаємозв’язки між клітинами, використовуючи величезні масиви даних про гени, які вмикаються чи вимикаються в різних частинах мозку.
Основні етапи роботи CellTransformer:
- Аналіз понад 200 зрізів мозку миші та дев’яти мільйонів клітин.
- Виявлення 1300 областей і підобластей мозку в різних тварин.
- Чітке ідентифікування відомих зон, зокрема гіпокампу — центру пам’яті.
- Виявлення раніше незафіксованих шарів у моторній корі та загадкових областей з невідомими функціями.
«Це все одно, що перейти від карти з континентами та країнами до детальної мапи штатів і міст», — прокоментувала дослідниця Босилька Ташич. — «Базуючись на багатьох роках нейронаукових досліджень, нові області мають відповідати спеціалізованим функціям мозку, які ще належить відкривати».
Атлас карт мозку
Сучасні великомасштабні карти мозку завдяки вдосконаленій мікроскопії та доступним генетичним інструментам відображають різні рівні організації мозку. Уявіть собі архітектуру мозку як багатоповерхову будівлю, що складається з таких шарів:
-
Фундамент — гени. Усі клітини мозку мають однаковий генетичний набір, проте мутації можуть викликати численні захворювання. Цей рівень надихає розробку генної терапії, яка набирає обертів.
-
Наступний рівень — транскриптоміка. Це інформація про те, які гени активні або неактивні. Різні типи клітин демонструють унікальні сигнатури експресії генів, що дозволяє оцінювати їх стан і функціонування. Потужний метод під назвою просторовий транскриптом набирає популярність, оскільки дозволяє визначати генетичні профілі клітин у контексті їх розташування в тканинах.
-
Верхній рівень — коннектоміка. Цей шар охоплює нейронні зв’язки як на локальному, так і на глобальному рівнях, а також їхній вплив на поведінку. У цьому напрямку активно працює консорціум MICrONS (Machine Intelligence From Cortical Networks), який провів детальне картування кубічного міліметра мозку миші та зв’язав нейронні мережі з поведінковими реакціями. Окрім того, функціональна МРТ дає широку перспективу діяльності мозку.
Кожен із цих рівнів дає унікальний погляд на структуру та роботу мозку, але обробка надлишку даних залишається серйозним викликом: «Перетворення цієї різноманітної й об’ємної інформації у корисне подання може бути складним навіть для таких галузей, як нейроанатомія, з багатим запасом знань», — зазначають автори дослідження.
Новий погляд на сусідство клітин
Центральною темою нового дослідження став рівень просторового транскриптому. Серце CellTransformer — це трансформерний штучний інтелект, той самий тип, що лежить в основі ChatGPT і інших популярних чат-ботів.
Особливості трансформерів:
- Використовують штучні нейронні мережі для опрацювання інформації.
- Вперше презентовані у 2017 році, стали базовою архітектурою для великих мовних моделей.
- Вміють «усвідомлювати» контекст, як-от взаємозв’язки слів у реченні, що дозволяє створювати природні відповіді.
Замість навчання на інтернет-даних, дослідники використали великі набори даних про мозок миші:
- Allen Brain Cell Whole Mouse Brain Atlas — структурна інформація.
- MERFISH — просторовий транскриптомічний атлас.
- Одноклітинне РНК-секвенування, яке фіксує активні гени у мільйонів клітин.
Далі алгоритм був запрограмований знаходити «локальні сусідства» для кожної клітини без додаткового втручання. Аналогічно до пошуку закономірностей у словах, CellTransformer навчився розпізнавати патерни просторової транскриптоміки довкола клітин. Кожне «сусідство» отримувало набір «токенів» — основних одиниць аналізу для ШІ, що дозволяло точно передбачати експресію генів і пов’язувати ці дані з типами клітин та їх місцем у тканинах.
«Трансформери традиційно досліджують зв’язки між словами у реченні, а CellTransformer застосовує цю ідею для аналізу відносин між клітинами, розташованими поруч», — зазначив дослідник Реза Аббасі-Асл. «Це допомагає прогнозувати молекулярні характеристики кожної клітини, створюючи докладну карту організації тканин».
Спершу система тестувалась на відомих, але складних ділянках мозку, зокрема гіпокампі, із використанням Common Coordinates Framework від Інституту Аллена — стандарту в нейроанатомії.
Гіпокамп — це структура мореподібної форми, що міститься глибоко в мозку, відіграє ключову роль у навчанні та пам’яті. Він включає функціонально різні області, кожна з унікальним генним профілем. CellTransformer успішно розмежував ці підрозділи, підтвердивши попередні знання. Аналогічно, алгоритм добре окреслив різні області кори, зокрема ті, що відповідають за сприйняття і рух — сфери, які Бродман наближено окреслив понад століття тому.
Найбільш захопливим є виявлення раніше невідомих зон, деякі з них розташовані навколо середнього мозку — області, що відповідає за ініціацію рухів, емоцій та інших поведінкових реакцій. Вона часто уражається при хворобі Паркінсона, отже має потенціал стати терапевтичною мішенню. CellTransformer також виявив кілька «клітинних сусідств», розміщених у сітчастому патерні, що може свідчити про існування раніше невідомих локальних нейронних мереж.
У результаті штучний інтелект позначив загалом 1300 регіонів мозку. Водночас автори підкреслюють, що результати ще потребують експериментального підтвердження і не слід тлумачити як чітку компартменталізацію мозку, а скоріше як градієнти відмінностей у генній експресії. Проте ця мапа може допомогти виявляти невідомі функції у малих, але особливих ділянках мозку і асоціювати їх з різними захворюваннями.
Варто зазначити, що CellTransformer не обмежений лише аналізом мозку. Можливості штучного інтелекту включають цифрову реконструкцію інших тканин і органів, включно з пухлинами, з поділом їх на підрозділи. Аналогічно до мозку, це може сприяти виявленню тонких структур та функцій, які стануть основою для нових терапевтичних підходів.
