Искусственный интеллект создал революционную карту мозга мыши, открыв сотни новых областей

Ученые, используя модель искусственного интеллекта, аналогичную ChatGPT, создали новую карту мозга мыши, которая с беспрецедентной детализацией отображает ранее неизученные области этого органа.

Эта карта, опубликованная 7 октября в журнале Nature Communications, охватывает 1300 регионов мозга и является первой в своем роде, созданной полностью автоматически, без необходимости ручного аннотирования человеком. Авторы исследования из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) и Института Аллена надеются, что их проект позволит создавать подобные карты для любых тканей по всему телу.

Прорыв стал возможен благодаря достижениям в области геномики, которые породили огромный массив информации о клетках нервной системы. Ключевую роль здесь сыграла технология пространственной транскриптомики. Она не только показывает, как клетки используют генетическую информацию для производства белков, но и точно определяет положение каждой клетки внутри ткани.

Однако преобразовать эти сложные данные в четкую и понятную карту мозга — серьезная challenge. Ранее исследователям приходилось вручную размечать каждый участок карты, чтобы demarcate конкретные области мозга. Новое исследование позволило обойти этот трудоемкий процесс.

Данные, использованные для новой карты, содержали информацию об активности от 500 до 1000 генов в каждой проанализированной клетке. Как пояснил соавтор исследования Реза Аббаси-Асл (Reza Abbasi-Asl), профессор неврологии и биоинженерии в UCSF, на таком уровне сложности анализ данных крайне затруднителен, а прямое картирование областей мозга дает «размытые» карты.

И здесь команде помог подход на основе ИИ. Если такие большие языковые модели (LLM), как ChatGPT, предсказывают взаимосвязи между словами, то созданная аспирантом Алексом Ли (Alex Lee) и Аббаси-Аслом система CellTransformer анализирует, как отдельные клетки располагаются друг относительно друга в пространстве мозга.

«Мы создали недостающий элемент, который соединяет данные пространственной транскриптомики и разделение мозга на области», — сказал Аббаси-Асл. Искусственный интеллект трансформирует пространственные данные, обогащая их новой информацией. В результате получаются гораздо более четкие карты, которые не только точнее соответствуют известным регионам мозга по сравнению с ручной аннотацией, но и выявляют ранее не каталогизированные, более мелкие и тонкие области.

Новая карта охватывает в общей сложности более 9 миллионов клеток. Команда сверила свои данные с «Общим координатным框架ом» (Common Coordinate Framework, CCF) от Института Аллена — золотым стандартом карты мозга мыши, созданным вручную. Высокая согласованность между результатами ИИ и CCF подтвердила точность и надежность нового метода.

CellTransformer успешно отобразил известные области, такие как гиппокамп (центр памяти), а также зоны, ранее плохо поддававшиеся изучению. Например, ретикулярное ядро среднего мозга, которое обрабатывает сенсорную и моторную информацию и регулирует сон.

Важно, что методология, стоящая за CellTransformer, не ограничивается мозгом. «Аналогичный pipeline можно использовать с наборами данных, которые сейчас появляются по сердцу, другим частям тела, а также по тканям, собранным в моделях заболеваний, а не здоровых», — подчеркнул Аббаси-Асл.

Следующая амбициозная цель команды — испытать CellTransformer на данных человеческого мозга. Однако эта задача колоссально сложнее: если мозг мыши содержит десятки миллионов клеток, то человеческий — около 170 миллиардов клеток, включая 86 миллиардов нейронов. Колоссальный размер и гораздо более сложная структура человеческого мозга потребуют огромного количества пространственных данных для обучения ИИ.

Тем не менее, ученые уверены в потенциале своего инструмента. «Мы считаем, что он сможет работать и с человеческими данными, — сказал Аббаси-Асл. — Это действительно важный следующий шаг».

Это открытие знаменует новую эру в нейробиологии и медицине. Автоматизированное создание точных клеточных карт открывает путь к персонализированной медицине будущего. Врачи смогут сравнивать карты здоровых тканей с картами тканей пациентов, страдающих от нейродегенеративных заболеваний (таких как Альцгеймер или Паркинсон), психических расстройств или последствий инсульта, с беспрецедентной точностью определяя пораженные области на клеточном уровне.

Кроме того, эта технология может ускорить разработку лекарств, позволяя тестировать их воздействие на конкретные типы клеток и регионы мозга в компьютерных моделях, прежде чем переходить к дорогостоящим и длительным клиническим испытаниям. Искусственный интеллект продолжает разрушать барьеры в науке, и его применение для картирования самого сложного объекта во Вселенной — человеческого мозга — может стать одним из величайших достижений человечества.