Cassandra Willyar / Mayıs 2024
Küçük bir beyin örneği 5.000 parçaya bölündü ve makine öğrenimi bunları yeniden birleştirmeye yardımcı oldu.
Araştırmacılar, insan beyin dokusunun küçük bir parçasındaki neredeyse her nöronun ve bağlantılarının 3B görüntüsünü oluşturdular. Bu versiyon, uyarıcı nöronların beynin yüzeyinden derinliklerine göre renklendirildiğini gösteriyor. Mavi nöronlar yüzeye en yakın olanlardır ve fuşya en içteki katmanı işaretler. Örnek yaklaşık 3 mm genişliğindedir. Google Araştırma ve Lichtman Laboratuvarı, Harvard Üniversitesi / D. Berger (işleme)
Harvard ve Google’dan bilim insanlarının liderlik ettiği bir ekip, insan beyninin tek bir milimetre küpünün 3 boyutlu, nano ölçekli çözünürlüklü haritasını oluşturdu. Harita organın sadece bir kısmını kapsıyor olsa da (tüm beyin bir milyon kat daha büyüktür) bu parça yaklaşık 57.000 hücre, yaklaşık 230 milimetre kan damarı ve yaklaşık 150 milyon sinaps içeriyor. Şu anda insan beyninin şimdiye kadar oluşturulmuş en yüksek çözünürlüklü resmi.
Bu kadar ayrıntılı bir harita yapmak için, ekip doku örneğini 5.000 dilime kesmek ve bunları yüksek hızlı bir elektron mikroskobuyla taramak zorundaydı. Daha sonra dilimleri elektronik olarak bir araya getirmek ve özellikleri etiketlemek için bir makine öğrenimi modeli kullandılar. Sadece ham veri seti 1,4 petabayt kaplıyordu. Araştırmaya dahil olmayan Allen Beyin Bilimi Enstitüsü’nde hesaplamalı sinir bilimci olan Michael Hawrylycz, “Muhtemelen tüm sinir bilimindeki en bilgisayar yoğunluklu çalışmadır,” diyor. “Herkül kadar büyük bir iş yükü var.”
Birçok başka beyin atlası mevcuttur, ancak çoğu çok daha düşük çözünürlüklü veriler sağlar. Nanoskalada, araştırmacılar beynin kablolamasını birer birer nöronları sinapslara, bağlandıkları yerlere kadar izleyebilirler. “İnsan beyninin nasıl çalıştığını, bilgiyi nasıl işlediğini, anıları nasıl sakladığını gerçekten anlamak için, nihayetinde o çözünürlükte bir haritaya ihtiyacımız olacak,” diyor Google’da kıdemli bir araştırma bilimcisi ve 9 Mayıs’ta Science’da yayınlanan makalenin ortak yazarı Viren Jain . Veri seti ve bu makalenin ön baskı versiyonu 2021’de yayınlandı .
Beyin atlasları birçok biçimde gelir. Bazıları hücrelerin nasıl organize olduğunu ortaya koyar. Diğerleri gen ifadesini kapsar. Bu, hücreler arasındaki bağlantılara odaklanır, “konnektör bilimi” adı verilen bir alan. Beynin en dış tabakası, trilyonlarca bağlantı oluşturmak için birbirine bağlanan yaklaşık 16 milyar nöron içerir. Tek bir nöron, yüzlerce hatta binlerce diğer nöronlardan bilgi alabilir ve benzer sayıda bilgi gönderebilir. Bu, bu bağlantıları izlemeyi, beynin sadece küçük bir parçasında bile, aşırı derecede karmaşık bir görev haline getirir.
Bu haritayı oluşturmak için ekip bir dizi engelle karşılaştı. İlk sorun beyin dokusu örneği bulmaktı. Beyin ölümden sonra hızla bozulur, bu nedenle kadavra dokusu işe yaramaz. Bunun yerine ekip, nöbetlerini kontrol altına almaya yardımcı olması için beyin ameliyatı sırasında epilepsi hastası bir kadından alınan bir doku parçasını kullandı.
Araştırmacılar numuneyi aldıktan sonra, her biri bir insan saçının kalınlığının binde biri kalınlığında dilimler halinde kesilebilmesi için dikkatlice reçine içinde muhafaza etmek zorundaydılar. Daha sonra, bu proje için özel olarak tasarlanmış yüksek hızlı bir elektron mikroskobu kullanarak kesitleri görüntülediler.
Sırada hesaplama zorluğu vardı. Jain, “Üç boyutta her yere uzanan ve her türlü farklı bağlantıyı oluşturan tüm bu kablolar var,” diyor. Google’daki ekip, dilimleri tekrar birleştirmek, her birini bir sonrakiyle hizalamak, kablolamayı renk kodlamak ve bağlantıları bulmak için bir makine öğrenimi modeli kullandı. Bu göründüğünden daha zordur. Jain, “Tek bir hata yaparsanız, o kabloya bağlı tüm bağlantılar artık yanlış olur,” diyor.
Maryland Üniversitesi’nden nörobilimci Seth Ament, “Herhangi bir insan beyin örneğinin bu kadar derin bir yeniden yapılandırmasını elde etme yeteneği önemli bir ilerlemedir,” diyor. Harita, “şu anda elde edebileceğimiz temel gerçeğe en yakın olanı.” Ancak aynı zamanda bunun tek bir bireyden alınan tek bir beyin örneği olduğu konusunda da uyarıyor.
Neuroglancer adlı bir web platformunda ücretsiz olarak erişilebilen haritanın , diğer araştırmacıların kendi keşiflerini yapmak için kullanabilecekleri bir kaynak olması amaçlanıyor. Jain, “Artık insan korteksini bu düzeyde ayrıntıda incelemek isteyen herkes, verileri kendisi inceleyebilir. Her şeyin doğru olduğundan emin olmak için belirli yapıları düzeltebilir ve ardından kendi bulgularını yayınlayabilirler,” diyor. (Ön baskıya en az 136 kez atıfta bulunuldu .)
Ekip halihazırda bazı sürprizler tespit etti. Örneğin, bir nöronun diğerine sinyal taşıyan uzun kıvrımlardan bazıları, kendi etraflarında döndükleri noktalar olan “girdaplar” oluşturdu. Aksonlar genellikle bir sonraki hücreye bilgi iletmek için tek bir sinaps oluşturur. Ekip, tekrarlanan bağlantılar oluşturan tek aksonlar tespit etti; bazı durumlarda 50 ayrı sinaps. Bunun nedeni henüz net değil, ancak Jain, güçlü bağların belirli uyaranlara karşı çok hızlı veya güçlü tepkiler vermeye yardımcı olabileceğini söylüyor. “Bu, insan korteksinin organizasyonu hakkında çok basit bir bulgu,” diyor. Ancak “bunu daha önce bilmiyorduk çünkü bu çözünürlükte haritalarımız yoktu.”
Harvard Üniversitesi’nde araştırmaya öncülük eden bir nörobilimci olan Jeff Lichtman, veri setinin sürprizlerle dolu olduğunu söylüyor. “İçinde bir ders kitabında okuyacağınız şeylerle bağdaşmayan çok fazla şey vardı.” Araştırmacılar gördükleri şey için bir açıklamaları olmayabilir, ancak bolca yeni soruları var: “Bilim bu şekilde ilerler.”
https://www.technologyreview.com/2024/05/09/1092223/google-map-cubic-millimeter-human-brain/