Исследователи Гарвардского университета совместно с Google AI создали трёхмерную карту одной миллионной части человеческого мозга, состоящую из 196 миллионов двумерных изображений. Объём обработанной информации — 1,4 петабайта.
Специалисты в области коннектомики работают над созданием комплексных нейронных карт животных. В 2019 году исследователи выпустили коннектом круглого червя Caenorhabditis elegans, состоящий из 386 нейронов для самца и 302 нейронов для гермафродита. Это первая и пока единственная полная нейронная карта живого организма.
В прошлом году учёные Исследовательского кампуса Джанелия в Вирджинии совместно с Google AI опубликовали детализированную трёхмерную карту половины мозга плодовой мушки с 25 тысячами нейронов, образующих более 20 миллионов соединений (синапсов). На момент выхода это была самая масштабная нейронная карта.
Человеческий мозг состоит из 86 миллиардов нейронов и сотен триллионов соединений. Изучению мозга человека карты нейронов насекомых и червей помочь не могут. Поэтому исследователи продолжили работу и первого июня выпустили трёхмерную нейронную карту участка мозга объёмом 1мм³ (одна миллионная часть мозга) с десятками тысяч нейронов и 130 миллионами синапсов.
Массачусетская больница общего профиля в Бостоне предоставила учёным образец ткани для картирования. В процессе некоторых операций врачи удаляют и утилизируют часть коры головного мозга. Образец из исследования принадлежал 45-летней женщине с лекарственно-устойчивой эпилепсией. В ходе операции врачи, чтобы добраться до повреждённых тканей, вырезали часть здоровых без вреда для пациенки. С согласия женщины хирурги передали часть коры в Гарвард.
Нейробиологи в Гарварде разрезали ткани микротомом и получили около 5,3 тысяч 30-нанометровых срезов. После они закрепили срезы на кремниевых пластинах и визуализировали ткани разрешением 4 нанометра в 61-лучевом сканирующем электронном микроскопе. В итоге исследователи получили 247 миллионов двумерных изображений весом 2,1 петабайт и передали их алгоритмам для сшивания.
Перед сшиванием пайплайны выравнивали изображения, чтобы смягчить дефекты: артефакты, пустые участки, разницу в масштабах из-за физической деформации тканей и различия в качестве из-за смены настроек микроскопа в разные дни съёмок. Выравнивание сократило число изображений с 247 до 196 миллионов и вес до 1,7 петабайт. Алгоритмы сшили изображения. Итоговый объём сократился до 1,4 петабайт. Процесс сшивания и визуализации занял 326 дней.
Для трёхмерной визуализации каждой клетки мозга учёные взяли пайплайн нейросети Flood-Filling с тысячами Google Cloud TPUs. Они также использовали дополнительные пайплайны для поиска и характеристики 130 миллионов синапсов, классификации каждого трёхмерного фрагмента на субкомпартменты и поиск представляющих интерес структур, например миелина или ресничек нервных клеток.
Эта нейронная модель визуализирует всего одну миллионную часть головного мозга. При увеличении масштабирования исследователи сталкиваются с множеством технических проблем. Даже сохранить все данные тяжело. Учёные частично решили проблему шумоподавлением и машинным обучением, за счёт чего сократили вес модели в 17 раз с незначительной потерей точности.
Благодаря модели исследователи изучили активность нейронных клеток в нанометровом масштабе и обнаружили несколько необычных и редких реакций. Авторы предполагают, что эпилепсия у донора влияет на эти реакции, но это предположение требует проверки. Хирурги брали образцы мозга из неповреждённых участков, поэтому состав тканей должен соответствовать тканям здорового человека.
В настоящее время исследователи работают над решением технических проблем с организацией доступа и хранения данных. По их словам, все необходимые решения появятся в ближайшее время.
Авторы выложили реконструкцию в открытый доступ на онлайн-интерфейсе Neuroglancer. Интерфейс поддерживает функцию поиска конкретных нейронов на основе их типа или определённых свойств. Исследователи использовали эту же платформу для визуализации мозга плодовой мушки.
Материалы исследования опубликованы в статье «A connectomic study of a petascale fragment of human cerebral cortex»на bioRxivDoi.org/10.1101/2021.05.29.446289.
