The Human Brain Project, звідки ми знаємо, як влаштований мозок
Наприкінці посту Ви зможете також поставити запитання людині, яка безпосередньо працює в команді The Blue Brain Project, відповіді на які вийдуть окремим постом.
Замість передмови
На мій погляд, одним із базових, фундаментальних і тому найважливішим субпроектом є безпосереднє вивчення будови нейронів, їх контактів та розташування – нейронної мережі – у головному мозку (Subproject 1 – The Mouse Brain Subproject), а також візуалізація таких мереж для подальшої побудови моделей та , власне, втілення цього знання вже у залозі, у обчисленнях.
Почнемо з хвилинки історії. Точної дати відкриття нервових клітин, нейронів як таких, мабуть, навести не можна. Можна лише з упевненістю сказати, що до кінця 19 століття було накопичено достатній багаж знань про функціонування нервової тканини, щоб у 1906 році пани Гольджі та Рамон-і-Кахаль розділили Нобелівську премію з медицини за роботи зі структури нервової системи та класифікації нервових клітин.
За останні сто років ми зрозуміли базові принципи функціонування нервової тканини, навчилися навіть на відносно примітивному рівні втручатися в процеси, що в ній протікають (наприклад, знеболювання або операції, що стосуються безпосередньо нервової тканини), але досі великою плямою залишалося те, як конкретно мозок зберігає інформацію, як вона безпосередньо нейронами обробляється, перетворюється.
Як дізнатися, звідки та куди йдуть сигнали у нервовій тканині?
Опускаючи подробиці те, що нервові клітини бувають різні, що вони по-різному пов'язані між собою у нервової тканини, виконують різні функції, можна, проте, виділити загальні особливості у будові нейронів:
Основою передачі сигналів є аксони, які як електричні кабелі тягнуться від одного нейрона до іншого і необхідні передачі імпульсів. Теоретично вони можуть сягати величезної довжини – до метра. Прикріплюються аксони до іншого нейрона за допомогою синапсу, при цьому на кінці кожного аксона є синаптичні бульбашки з нейромедіаторами:
Таким чином, насамперед нас цікавить дві речі: сам аксон і місце кріплення аксона до наступної нервової клітини, яке може бути визначене за синаптичними бульбашками з нейромедіаторами. Для цього нам доступні лише два методи, за великим рахунком: флуоресцентна оптична мікроскопія та електронна мікроскопія.
Передбачаючи логічне питання, а чому я не розглядаю МРТ (магнітно-резонансну томографію) і функціональну МРТ, ці методи використовуються більше для того, щоб локалізувати області, відповідальні за ті чи інші функції (слух, зір та інше), але не побачити окремі нейрони та їх мережі.
Далі я вестиму мову про перший субпроект – вивчення мозку миші, але не людини (на жаль, етичні причини беруть гору над розумом). Другий субпроект якраз присвячений використанню МРТ. Таким чином, дослідження мозку бідних мишок дає нам інформацію про тонку структуру мозку, яку потім вчені намагаються пов'язати з даними МРТ.
Але повернемося. У першому випадку - у разі флуоресцентної мікроскопії - необхідно пофарбувати нейрони за допомогою флуоресцентного барвника, а потім отримати знімок зразка при збудженні барвника світлом певної довжини хвилі (часто УФ), проте дозвіл даного методу дозволить побачити лише самі аксони, наприклад, або тільки дендрити, так як вони будутьпофарбовані в різні кольори, але в цілому ми з великими труднощами зможемо визначити, як взаємодіють нейрони.
Відео англійською про те, як працює флуоресцентна мікроскопія у випадку з нервовими клітинами, можна подивитися тут. На жаль, немає вбудованого плеєра, тому переходьте за посиланням, будь ласка.
Інший метод – це електронна мікроскопія, роздільна здатність якої становить одиниці нанометрів у разі скануючої та частки нанометра у випадку просвічуючої. Однак ці методи годяться або для аналізу поверхні (скануюча) або тонких зразків – до 100 нм (що просвічує). Здається, що ми потрапили в глухий кут, чи не так?!
Загвоздка посилюється ще й тим, що вся тканина (мозкова або якась інша) здебільшого складається з трьох основних елементів: вуглецю, азоту та кисню, тобто легких елементів. Контрасту між легкими елементами – та ще й перемішаними та рівномірно розподіленими – не дасть навіть найпросунутіший у світі електронний мікроскоп. Це фізично неможливо.
Чи довго, чи коротко... але вчені знайшли вихід із цієї пастки. Яку інформацію ми хочемо отримати? Фактично нам необхідно знати розташування мембран клітин усередині тканини, а далі ми могли б «відновити» розташування самих клітин та їх «нутрощів». І вихід знайдено у використанні солей важких металів для «підфарбовування» мембран. Наприклад, виявилося, що з'єднання осмію – OsO4 – дуже добре осідає на мембранах клітин або, як це прийнято називати, концентрується.
Власне, справа за малим візуалізувати. Довгий час використовувалася тільки електронна мікроскопія, що просвічує, що вимагає дуже тонких зразків, що спонукало інженерів на розробкуультра-кріо-мікротома, здатного відрізати від тканини шар до 30-50 нм. Мікроскопія, що просвічує, дозволяла багатьом поколінням вчених вивчати зрізи мозку, дала нам знання про внутрішню будову клітин, застосовувалася для вивчення біо-толерантності імплантатів, але сьогодні даний метод змінила інша, скануюча електронна мікроскопія з 3D реконструкцією.
3D мікроскопія: нові можливості
Добре. Тим чи іншим способом ми змогли в цьому хаосі нервових клітин (а це дійсно хаос, адже повз самі нейрони в тканині безліч допоміжних клітин) впізнати точки зчленування окремих нейронів, проте з точки зору побудови нейронних мереж, це фактично марна інформація, тому що ні можливості побачити розташування клітин у тривимірному просторі, тобто інформація про тривимірну організацію прихована від нас. І тут було знайдено, я б сказав, унікальний метод – тривимірна мікроскопія, яка стала можлива лише останні кілька років, завдяки розвитку обчислювальної потужності комп'ютерів і оброблювальної електроніки мікроскопів.
Основна перевага методу – «зрізання» лише 5 нм шару мозкової тканини сфокусованим іонним пучком (FIB) і подальше сканування для отримання зображення електронним пучком (SEM). Таким чином, ми маємо можливість гранично точно вивчити будову нервової тканини, але що важливіше – тепер процес обробки таких стеків (до 2000 зображень) може бути виконаний фактично в автоматичному режимі без участі людини завдяки використанню спеціальних алгоритмів аналізу зображення, що дають точність реконструкції найчастіше не нижче, ніж професіонали-мікроскопісти.
ГрупаМарко Кантоні (Marco Cantoni) використовувала free-ware програму, що спеціально розробляється для подібного аналізу - ilastik. Проект має своє представництво на github, тому якщо комусь із шанованих читачів Хабра буде цікаво взяти участь у проекті або запропонувати свої нові ідеї, то не думаю, що розробники відмовлять.
PS: Оглядаючись назад і розуміючи, який ривок зробила електронна мікроскопія за останнє десятиліття, я хотів би відзначити, що автоматизовані системи, у тому числі розроблені в рамках даного проекту, дозволять через 5-7 років обробляти набагато більші масиви. даних, і тоді справа залишиться за малим – лише створити 3D карту нашого мозку або «пристрою, завдяки якому ми думаємо, що ми думаємо» (Амброз Бірс).
Під час підготовки були використані матеріали відкритих джерел: 1, 2, 3 Іноді коротко, а іноді не дуже про новини науки та технологій можна почитати на моєму Телеграм-каналі — ласкаво просимо;)
Хардкорна конфа за С++. Ми запрошуємо лише профі.