Следи за мыслью: о чем расскажет самая большая карта связей в мозге
Более 150 исследователей в результате девятилетнего труда создали трехмерную карту, охватывающую 200 000 клеток мозга, включая 75 000 нейронов, и 500 млн контактов между нейронами (синапсов). Ученые не только нанесли на карту клетки и связи между ними, но и изучили работу этой нейронной сети. Отчет об исследовании занял восемь научных статей, опубликованных в журналах Nature и Nature Methods. Петабайты собранной информации размещены в открытом доступе. Трудно поверить, но этот невиданный в истории объем данных охватывает всего лишь кубический миллиметр коры мозга мыши. Тем не менее он может стать началом революции в нейробиологии.
Объять необъятное
В мозге человека примерно 86 млрд нейронов, соединенных в запутанную сеть. Суммарная длина отростков, соединяющих нейроны, оценивается в 850 000 км, и это не опечатка. Кажется, что разобраться в столь колоссальной сети невозможно, и это недалеко от истины.
К счастью, около 80% межнейронных отростков не достигают и миллиметра. Они соединяют близко расположенные клетки в крупные блоки, или области. Области мозга различаются строением и назначением. Крупномасштабные карты мозга давно составлены, и функции отдельных областей в общих чертах ясны. Так, сенсорная кора головного мозга обрабатывает сигналы с органов чувств. Она делится на зрительную, слуховую и т.д. В свою очередь, зрительная кора делится на пять зон, у каждой из которых своя функция в непростом деле — помочь нам увидеть мир. Например, первая зона, в числе прочего, различает линии, а пятая — движение.
Логично предположить: чтобы разобраться в более тонких деталях работы мозга, нужно подробнее выяснить его строение. Проблема в том, что та же зрительная кора содержит 5–6 млрд нейронов и число связей, с трудом поддающее оценке. Поклеточная карта такой крупной области мозга все еще остается мечтой, но ученые идут к ней шаг за шагом.
От червей к человеку
Исследователи начали с малого, картировав самую примитивную нервную систему из всех известных науке. Она принадлежит невзрачному червю Caenorhabditis elegans, у самцов которого 385 нейронов, а у гермафродитов (самок как таковых у них нет) — и вовсе 302. Эта работа была завершена в 2019 году. А в 2024-м другая исследовательская группа опубликовала полную карту мозга мухи дрозофилы (139 000 нейронов).
В том же году еще одна команда ученых представила трехмерную карту 1 мм3 коры мозга человека. Она включала 57 000 клеток. Это не только нейроны, но и вдвое превосходящие их по численности вспомогательные клетки, а также клетки кровеносных сосудов.
Человеческая кора, конечно, куда интереснее мышиной. Однако авторы того исследования изучили мертвую ткань, удаленную у пациента с тяжелой эпилепсией. Новаторство же свежей работы в том, что биологи сначала проследили за активностью живых нейронов, а уже потом разрезали и картировали образец. То есть ученые зафиксировали не только строение, но и работу нейронной сети. Кроме того, новая карта содержит значительно больше клеток.
Подглядывая за мозгом
Исследование началось с экспериментов над живой мышью. Ее геном отредактировали еще до рождения, внедрив особый белок, который заставляет работающие нейроны светиться. Под череп грызуна имплантировали чувствительный датчик, улавливавший слабое свечение четырех областей зрительной коры с точностью до нейрона. При каждом сканировании животному показывали видео общей длительностью 84 минуты. Здесь были как специально составленные ролики, так и отрывки из популярных кинофильмов. Экспериментаторы стремились дать мозгу сложные и разнообразные визуальные стимулы.
После этого грызуна умертвили. Нужную зону мозга вырезали и разрезали на 28 000 слоев, каждый толщиной около 40 нм. Слои поочередно поместили под электронный микроскоп. Он позволил увидеть тонкие детали строения каждой клетки, в том числе соединения между отростками нейронов — синапсы. Только на эту нарезку и сканирование ушло полгода.
Предстояло самое трудное: восстановить по плоским срезам запутанную трехмерную сеть. Эта задача решалась в несколько этапов. Ученые использовали как традиционные алгоритмы, так и искусственный интеллект. Значительная часть методов и программ была разработана специально для этого проекта. И все же потребовалось огромное количество ручного труда. Особенно трудно было реконструировать длинные отростки нейронов — аксоны. К осени 2024 года в автоматически созданную карту было внесено уже более миллиона ручных правок, и эта работа продолжается.
Воссоздав трехмерное строение нейронной сети, ученые соотнесли его со сканами активности нейронов. Плодом этой непростой работы стала компьютерная модель участка мышиной коры. Важно, что это не просто карта, а функциональная модель. В числе прочего ее можно обучить, как любую нейронную сеть, и посмотреть, чему она способна научиться.
Сети будущего
Наука о картировании межнейронных связей называется коннектомикой, а сама карта — коннектомом. Нейробиологи относятся к ней по-разному.
Энтузиасты считают, что получить полный коннектом человека не менее важно, чем когда-то было расшифровать его геном. Есть и пессимисты, утверждающие, что эта задача непосильна. И в самом деле, если коннектом из 75 000 нейронов требует нескольких человеко-лет, разве можно нанести на карту миллиарды клеток?
Однако в 2016 году, когда стартовал этот проект, нынешнее достижение тоже многим казалось невероятным. Возможно, бурное развитие искусственного интеллекта поможет автоматизировать то, что сегодня делается вручную. С другой стороны, мощный ИИ требует мощных компьютеров. Вычислительные ресурсы не могут расти неограниченно, и есть признаки того, что потолок уже близок. Будущее коннектомики зависит от того, будет ли у нее аппаратная база.
Есть и еще один источник критики. Некоторые эксперты полагают, что коллеги слишком увлеклись сбором данных вместо их осмысления. Что можно понять, окидывая взглядом запутанную трехмерную сеть из десятков тысяч нейронов и сотен тысяч синапсов без какой-либо явной структуры? Даст ли это нам новые идеи о работе мозга?
Вероятно, в каком-то смысле правы обе стороны. Необозримые и на первый взгляд хаотичные данные — плохая пища для генерации теорий. Зато это прекрасный материал для проверки любых идей, если они уже появились.
Проведем аналогию. Допустим, социолог пытается изучить устройство общества. У него есть город из 75 000 жителей и база данных, показывающая, кто из них, когда, с кем и сколько времени общался. Можно ли понять что-то о городской жизни, просто листая эту необозримую таблицу? Наверняка нет. А вот проверять гипотезы очень удобно. Например, легко узнать, насколько распространена удаленная работа или массовые зрелища, знают ли люди своих соседей по лестничной клетке. Науке необходимы и идеи, и данные, так же как человеку нужны и руки, и ноги. Возможно, именно возможности быстро проверить любую идею не хватает нейробиологам для того, чтобы идеи забили ключом.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора