ИИ построил карту мозга мыши, открывающую неизведанные территории

Коллективом исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Франциско и Института Аллена был достигнут значительный научный прорыв на стыке искусственного интеллекта и нейронауки. В результате их работы создана принципиально новая, беспрецедентно детализированная карта головного мозга мыши, включающая около 1300 регионов и подрегионов. Результаты данного исследования, опубликованные в журнале Nature Communications, открывают новые горизонты для нейробиологических изысканий, позволяя связать специфические функции, модели поведения и патологические состояния с точно определенными клеточными областями.

Как пояснила один из авторов исследования Босилька Тасич, произошедшее сопоставимо с переходом от карты мира с континентами и странами к карте, где детально обозначены области и города. Ключевым отличием новой карты является ее исключительная опора на данные, а не на интерпретации экспертов-людей. Это позволило выявить ранее не исследованные подрегионы мозга мыши, которые, как предполагается, соответствуют специализированным и еще не открытым функциям мозга.

Фундаментом этого достижения послужила модель искусственного интеллекта под названием CellTransformer. Эта модель, построенная на том же мощном фреймворке, что и известный ChatGPT, способна автоматически определять важные подрегионы мозга, анализируя обширные массивы данных пространственной транскриптомики. Если пространственная транскриптомика сама по себе отвечает на вопрос «где» находятся определенные типы клеток, то CellTransformer идет дальше, определяя границы областей на основе анализа общих клеточных соседей и молекулярных особенностей клеток в их локальном окружении.

По словам старшего автора исследования, доцента Резы Аббаси-Асла, модель учится предсказывать молекулярные особенности клетки, исходя из ее окружения, что и позволяет создавать детальную карту организации ткани.

Важно отметить, что модель не только успешно воспроизвела известные области мозга, такие как гиппокамп, но и обнаружила ранее не каталогизированные мелкие подобласти в слабо изученных регионах. Примером служит ретикулярное ядро среднего мозга, играющее сложную роль в контроле движений.

Главное отличие этой карты от предыдущих, включая широко используемый в нейронауке атлас CCF (Common Coordinate Framework), заключается в ее полностью data-driven природе (подход к принятию решений на основе данных, а не на интуиции и мнениях). Ее границы определяются объективными клеточными и молекулярными данными, а не человеческой экспертизой.

При этом, как отметил первый автор исследования, аспирант Алекс Ли, высокая степень согласия между областями, автоматически определенными CellTransformer, и структурами из CCF, является обнадеживающим признаком. Это совпадение служит важным ориентиром и дает уверенность в том, что новые субрегионы, обнаруженные искусственным интеллектом, также имеют биологическое значение и подлежат дальнейшему изучению.

Потенциал данного исследования простирается далеко за пределы нейробиологии. Мощные возможности CellTransformer не привязаны к конкретному типу ткани; их можно адаптировать для анализа других органов и систем, включая раковые ткани. Наличие обширных пространственных транскриптомных данных открывает путь к лучшему пониманию биологии как здоровья, так и болезней, что в перспективе может стимулировать разработку принципиально новых терапевтических стратегий.