Вторая полная карта мозга плодовой мухи завершена.

Каждый нейрон и каждая связь в мозге мухи были картированы — дважды.

Фото: Филип Хаббард/HHMI Джанелия Фото: Филип Хаббард/HHMI Джанелия

В пятницу исследователи объявили о завершении создания карты каждого нейрона в мозге самца плодовой мухи. «Коннектом» предоставляет инструмент, способный ускорить нейробиологические исследования. Но он также дает возможность для проведения собственных научных исследований, поскольку коннектом самки дрозофилы был завершен ранее в этом году. Эта работа также предоставила команде возможность усовершенствовать инструменты, которые, вероятно, будут применяться к все более сложным нервным системам, включая (потенциально) системы позвоночных.

Новая работа стала результатом сотрудничества биологов из исследовательского кампуса Джанелия Института медицинских исследований Говарда Хьюза и специалистов по компьютерным технологиям из Google — обе стороны признают, что не смогли бы выполнить проект без помощи другой. Подготовка целого мозга для получения изображений с необходимым разрешением требует особого набора навыков, как и интерпретация полученных изображений. Но создание полной картины сотен миллионов синапсов в мозге размером с мозг плодовой мухи — задача, которую человек не может выполнить за приемлемое время.

Создатели этого проекта рассчитывают, что в долгосрочной перспективе усилия окупятся, поскольку коннектом может предоставить нейробиологам ценный инструмент для понимания того, как работает мозг.

Создание коннектома

Наше взаимодействие с миром начинается с сенсорного восприятия — нейронов, которые регистрируют звук, свет, прикосновение и многое другое. Далее большая часть мозговой активности включает в себя взаимодействие нейронов друг с другом. Это взаимодействие преобразует входные данные в сигналы, которые может интерпретировать остальная часть мозга, направляет информацию в соответствующие центры обработки и часто приводит к какому-либо результату, от формирования памяти до движения мышцы.

Вся эта обработка информации определяется тем, какие нейроны имеют связи друг с другом. Например, зрительная система выполняет базовое распознавание, прежде чем передать результаты в центры обработки визуальной информации мозга. Если эти центры обнаруживают что-то вроде текста, они могут использовать связи с языковыми центрами для его интерпретации, и так далее.

Чтобы понять, как работает мозг, нам необходим каталог связей в мозге, поскольку именно они определяют, как информация передается по различным его системам. Этот каталог называется коннектомом.

На практике коннектом — это список всех нейронов в мозге, включая их расположение в трехмерном пространстве и связи (называемые синапсами), которые они образуют с другими нейронами. Это сложнее, чем может показаться. Каждый нейрон может образовывать множество разветвленных отростков, называемых аксонами, что позволяет ему формировать сотни связей с другими нейронами. Таким образом, хотя нервная система плодовой мухи состоит всего лишь из примерно 150 000 нейронов, а мозг содержит лишь малую их часть, в новой работе было обнаружено более 300 миллионов синаптических связей в мозге мухи.

Итак, как же составить карту чего-то подобного? Джерри Рубин, старший руководитель исследовательской группы в исследовательском кампусе Джанелия и один из ведущих авторов новой статьи, описал, как многое значительно изменилось в зависимости от сложности системы. «Я был аспирантом в [Лаборатории молекулярной биологии Великобритании]… и когда я приехал туда в 1971 году, они уже купили этот гигантский компьютер и у них была идея использовать машинное зрение и компьютеры для сборки коннектома C. elegans», — сказал Рубин.

C. elegans — это небольшой прозрачный червь с чуть более чем 300 нейронами, и, казалось бы, это довольно простая в изучении система. «Им потребовалось около двух лет, чтобы понять, что компьютеры недостаточно мощны, — сказал Рубин, — поэтому они стали распечатывать все на фотобумаге, использовать цветные маркеры, обводить нейроны и обводить их вручную».

Такой уровень внимания просто не подошел бы для чего-то столь сложного, как плодовая муха, которая к тому же совершенно непрозрачна, что затрудняет визуализацию ее нервных окончаний. К счастью, компьютеры значительно продвинулись вперед, как и алгоритмы, которые мы можем на них запускать.

Для новой работы биологи взяли препарированный мозг плодовой мухи (вместе с частью ее вентрального нервного ствола) и разрезали его на огромную серию равномерно расположенных срезов. Зная точный порядок срезов, исследователи смогли сохранить трехмерную архитектуру мозга, даже преобразуя его в серию приблизительно двумерных объектов, которые можно было визуализировать с помощью электронной микроскопии, при условии разрешения, необходимого для идентификации мелких клеточных структур. Далее для обработки изображений стали необходимы компьютеры.

Применение ИИ на практике

Михал Янушевский, научный сотрудник Google Research, рассказал Ars, что первым шагом является использование генеративного искусственного интеллекта для обеспечения правильного соединения областей в месте каждого среза. Как бы аккуратно вы ни разрезали, при разрезе неизбежно возникнут некоторые искажения и потеря части материала.

«Когда вы берете эти блоки и сшиваете их обратно с помощью вычислительных методов, между ними остается небольшой зазор, поэтому ткань не полностью сглаживается», — сказал Янушевски. «Мы используем [генеративную] модель, чтобы ткань выглядела так, как будто швов нет, и это упрощает всю последующую обработку, поскольку вы можете в значительной степени игнорировать эту проблему».

Отдельная модель заполняет пространства, определяемые клеточными мембранами, что позволяет системе отслеживать отдельные клетки в трехмерном пространстве. «Она отличается от того, что обычно представляют себе люди, когда говорят об ИИ, по ряду причин», — сказал Янушевски изданию Ars. «Во-первых, это фактически повторяющийся процесс, поэтому он буквально перемещается в пространстве, создавая контур нейронов, и это визуальная модель, поэтому она преобразует воксели из изображений с микроскопа в трехмерное представление нейронов».

Тем не менее, для распознавания синапсов и классификации их типа после обнаружения используются и другие модели. Эти модели можно точно настроить, используя различные уровни чувствительности, или «жадности» — по сути, регулируя вероятность того, что они определят что-либо как синапс. И здесь важную роль играет обратная связь от корректоров-людей.

«Это требует постоянной корректировки со стороны корректоров и Михаила, которые говорят: „О, дайте нам версию, где вы были менее жадны, потому что разобрать ее сложнее, чем собрать“», — сказал Рубин. «Таким образом, это итеративный процесс, в котором люди дают обратную связь, а алгоритмы настраиваются».

На весь этот процесс, от неповрежденного мозга мухи до полного коннектома, ушло примерно четыре года. Но Рубин сказал, что разработанные командой методы, а также растущая сложность программного обеспечения, как он надеется, сыграют решающую роль по мере того, как коннектомика будет становиться все более сложной.

«Мы считаем, что для работы с дрозофилой нам понадобилась команда из 50 человек, — сказал Рубин. — Мы надеемся, что к тому времени, когда кто-нибудь займется мышью, ему тоже понадобится команда из 50 человек, даже несмотря на то, что в ней в тысячу раз больше нейронов. Люди никуда не денутся, но их количество не будет расти пропорционально числу нейронов, что было бы экономически нецелесообразно».

Именно возможность справиться с такой сложностью привлекла внимание Google к этой задаче. «Я думаю, что Google и мы заинтересовались этим, потому что это масштабная задача, которую просто невозможно решить никаким другим способом», — сказал Янушевски. «Мы понимали, что для этого нам нужен ИИ. Это нельзя решить с помощью большего количества людей или каких-либо других технологий. И это важно».

Секс в голове

Благодаря обширной истории исследований дрозофилы, мы уже многое знали о нервной системе этой мухи, включая функциональные области мозга и множество отдельных нейронов, идентифицированных на основе сочетания функций и/или генной активности. Но это была, в лучшем случае, частичная картина, которую мы можем дополнить более детальным изучением с помощью коннектома. В сочетании с завершением работы над коннектомом самки мухи, проведенным университетскими исследователями ранее в этом году, мы можем лучше понять, как определение пола влияет на специфические различия в структуре мозга.

Это основано на обширном генетическом понимании того, как работает определение пола у мух (моя диссертационная работа внесла здесь очень незначительный вклад), в ходе которого были идентифицированы два гена, doublesex (dsx) и fruitless (fru), как факторы, преобразующие количество X и Y хромосом в явные различия, в том числе и в поведении. Таким образом, исследователи смогли изучить, какие нейроны различаются у самцов и самок, и сколько из этих различий можно напрямую отнести к активности этих двух генов.

Как и во многих других областях биологии, основные цифры выглядят простыми, но детали довольно сложны. Исследователи выявили 289 нейронов, специфичных для самцов, 71 нейрон, специфичный для самок, и 138 нейронов, присутствующих у обоих полов, но образующих различную форму и связи у самцов и самок. Их связь с упомянутыми выше генами не всегда была прямой. Девяносто процентов нейронов, специфичных для самцов, продуцировали гены dsx и fru, но остается 10 процентов, которые этого не делали. Рубин предположил, что они, вероятно, приобрели специфическую для пола идентичность в результате взаимодействия с теми, которые её имели.

Это может быть справедливо и для нейронов, присутствующих у обоих полов, но имеющих разную форму и связи. Почти 40 процентов этих нейронов не имели активных генов dsx или fru. А около 7 процентов нейронов, идентичных у обоих полов, имели активность dsx и fru, что предполагает наличие у них каких-то других различий в нейронной активности, несмотря на схожую форму и связи.

Были и некоторые странности. Например, два типа нейронов, контролирующих физиологическую реакцию самки на спаривание, также обнаруживались у самцов и имели одинаковую базовую форму, хотя ткань, которую они косвенно контролируют, у самцов вообще отсутствует. Вместо этого нейроны различались по типам связей, которые они устанавливали у самцов и самок.

Исследовательская группа также выявила общую закономерность в том, как эти нейроны, специфичные для каждого пола, действуют в нейронных путях: они, как правило, отстранены от непосредственной обработки сенсорной информации или управления двигательной активностью, действуя вместо этого согласованно с нейронами, участвующими в обработке информации более высокого уровня. Существует несколько исключений, таких как сенсорные нейроны, регистрирующие наличие феромонов, специфичных для каждого пола. Но по большей части эти нейроны, по-видимому, действуют после завершения базовой обработки сенсорной информации, потенциально связывая эту обработку с соответствующими поведенческими реакциями.

В соответствии с этим, нейроны, специфичные для каждого пола, как правило, группируются вместе, что предполагает их совместное действие для усиления интенсивности передаваемых ими сигналов. Как говорится в статье, расположение и связи нейронов, специфичных для каждого пола, «указывают на иерархию, в которой половые различия в основном изменяют интегративные области и области принятия решений, в то время как сенсорное обнаружение и высоконастроенный моторный интерфейс остаются более постоянными».

Что дальше?

В некотором смысле, завершение работы над коннектомами самцов и самок дрозофилы будет похоже на завершение работы над геномом мухи: это ускорит большую часть уже ведущейся работы. Если в ходе исследования будет обнаружен интересный нейрон, исследователи смогут просто открыть браузер и определить, с какими другими нейронами и структурами мозга он связан. Это, хотя и трудно поддается количественной оценке, должно привести к более обоснованным гипотезам, одновременно избавляя исследователей от необходимости изучать нейронные связи.

Рубин также предположил, что это оказывает большое влияние на теоретическую нейронауку. «До этого большинство нейротеоретиков задавались вопросом: „Как может работать мозг?“», — сказал он. «И у них не было никаких ограничений. Как только у них появился коннектом, они могли сказать: „Мозг делает это, и вот схема связей. Как эта схема связей может обеспечить эту функцию?“ Так что это стало огромным прорывом. Я бы сказал, что это самое большое изменение, связанное с появлением коннектома».

Дальнейшая работа будет зависеть от того, будет ли завершение коннектомов следовать траектории, наблюдаемой в геномике, где стоимость резко снижается по мере совершенствования и дальнейшей автоматизации методов. Одним из наиболее интригующих результатов этой работы является то, что определенный нейрон, обнаруженный в коннектоме самки, отсутствовал в одном из двух полушарий головного мозга самца, предположительно из-за сбоя в развитии. Поскольку завершены только два коннектома, невозможно получить четкое представление о том, насколько распространена подобная изменчивость. То же самое относится и к более тонким различиям в траекториях и связях, устанавливаемых отдельными нейронами.

Чтобы с достаточной статистической достоверностью сказать что-либо значимое о подобной изменчивости, нам понадобятся десятки примеров. Это также означает, что нам нужно значительно ускорить процесс, по сравнению с четырьмя годами, которые потребовались от препарирования мозга мухи до получения окончательного коннектома.

Cell, 2026. DOI: 10.1016/j.cell.2026.08.015 (О DOI).

Источник: arstechnica.com