Новости

Mar 24, 2023

Ученые используют машинное обучение, чтобы «увидеть», как мозг адаптируется к различным средам

5 июня 2023 г.

5 июня 2023 г.

Эта статья была проверена в соответствии с редакционным процессом и политикой Science X. Редакторы выделили следующие атрибуты, гарантируя при этом достоверность контента:

проверенный фактами

рецензируемое издание

надежный источник

корректура

Медицинский факультет Университета Джонса Хопкинса

Ученые Университета Джонса Хопкинса разработали метод с использованием искусственного интеллекта для визуализации и отслеживания изменений силы синапсов — точек соединения, через которые общаются нервные клетки мозга — у живых животных. По словам ученых, метод, описанный в Nature Methods, должен привести к лучшему пониманию того, как такие связи в человеческом мозге изменяются в зависимости от обучения, старения, травм и болезней.

«Если вы хотите узнать больше о том, как играет оркестр, вам придется наблюдать за отдельными музыкантами с течением времени, и этот новый метод делает это для синапсов в мозгу живых животных», — говорит Дуайт Берглс, доктор философии, Диана Сильвестр. и профессор Чарльза Хомси кафедры нейронаук Соломона Х. Снайдера Медицинской школы Университета Джонса Хопкинса (JHU).

Берглс стал соавтором исследования вместе с коллегами Адамом Чарльзом, доктором философии, мед. наук, и Джеремиасом Суламом, доктором философии, доцентами кафедры биомедицинской инженерии, и Ричардом Хуганиром, доктором философии, заслуженным профессором Bloomberg в JHU. и директор отдела нейробиологии Соломона Х. Снайдера. Все четверо исследователей являются членами Института нейронаук Кавли Джонса Хопкинса.

Нервные клетки передают информацию от одной клетки к другой путем обмена химическими сообщениями в синапсах («переходах»). Авторы поясняют, что в мозге различные жизненные события, такие как воздействие новой среды и навыки обучения, как полагают, вызывают изменения в синапсах, усиливая или ослабляя эти связи, обеспечивая обучение и память.

Понять, как эти мельчайшие изменения происходят в триллионах синапсов в нашем мозге, — непростая задача, но она имеет решающее значение для выяснения того, как мозг работает в здоровом состоянии и как он изменяется при болезни.

Чтобы определить, какие синапсы изменяются во время определенного жизненного события, ученые уже давно ищут лучшие способы визуализировать химические изменения синаптической передачи сообщений, что обусловлено высокой плотностью синапсов в мозге и их небольшим размером — чертами, из-за которых их чрезвычайно трудно визуализировать даже с новыми современными микроскопами.

«Нам нужно было перейти от сложных, размытых и зашумленных изображений к извлечению частей сигнала, которые нам нужно увидеть», — говорит Чарльз.

Для этого Берглс, Сулам, Чарльз, Хуганир и их коллеги обратились к машинному обучению — вычислительной среде, позволяющей гибко разрабатывать инструменты автоматической обработки данных.

Машинное обучение успешно применяется во многих областях биомедицинской визуализации, и в данном случае ученые использовали этот подход для повышения качества изображений, состоящих из тысяч синапсов. Хотя это может быть мощный инструмент для автоматического обнаружения, значительно превосходящий скорость человека, систему сначала необходимо «обучить», научив алгоритм тому, как должны выглядеть высококачественные изображения синапсов.