Bir Böcek Beyninin İlk Tamamlanmış Haritası – “Her Şey Şu Şekilde Çalışıyor”

Bir Böcek Beyninin İlk Tamamlanmış Haritası – “Her Şey Şu Şekilde Çalışıyor”
Bir Böcek Beyninin İlk Tamamlanmış Haritası – “Her Şey Şu Şekilde Çalışıyor”
Complete Brain Map of Fruit Fly Larva

Bir böcek beynindeki, sinaps çözünürlüklü elektron mikroskobu kullanılarak yeniden oluşturulmuş eksiksiz nöron seti. Kredi: Johns Hopkins Üniversitesi/Cambridge Üniversitesi

Nasıl düşündüğümüzü anlama arayışında, “her şey buna kadar gidiyor.”

Araştırmacılar en gelişmiş beyni tamamladılar bugüne kadarki bir böceğin haritası, sinirbilimde bilim adamlarını düşünce mekanizmasının gerçek anlayışına yaklaştıran önemli bir başarı.

“50 yıl oldu ve bu ilk beyin bağlantı ucu. Bunu yapabileceğimiz kumdaki bir bayrak. — Joshua T. Vogelstein, Doçent, Whiting School of Engineering

Johns Hopkins Üniversitesi ve Cambridge Üniversitesi liderliğindeki uluslararası ekip, beyindeki her nöral bağlantının izini süren nefes kesecek kadar ayrıntılı bir diyagram üretti. İnsanlarla karşılaştırılabilir beyinlere sahip arketipsel bir bilimsel model olan meyve sineği larvası.

Gelecekteki beyin araştırmalarının temelini oluşturması ve yeni makine öğrenimi mimarilerine ilham vermesi muhtemel çalışma, bugün (10 Mart 2023) dergide yayınlandı Bilim.

Veri konusunda uzmanlaşmış bir Johns Hopkins biyomedikal mühendisi olan kıdemli yazar Joshua T. Vogelstein, “Kim olduğumuzu ve nasıl düşündüğümüzü anlamak istiyorsak, bunun bir parçası da düşünce mekanizmasını anlamaktır” dedi. sinir sistemi bağlantılarının incelenmesi olan connectomics dahil olmak üzere güdümlü projeler. “Ve bunun anahtarı, nöronların birbirleriyle nasıl bağlantı kurduğunu bilmektir.”

Diagram of Neuron Connectivity

Nöronların noktalar olarak temsil edildiği ve daha benzer bağlantıya sahip nöronların daha yakından çizildiği, bağlantıyı gösteren bir diyagram birlikte. Çizgiler, nöronlar arasındaki bağlantıları gösterir. Şeklin kenarlığı, örnek nöron morfolojilerini gösterir. Kredi: Johns Hopkins Üniversitesi/Cambridge Üniversitesi

Bir beynin haritasını çıkarmaya yönelik ilk girişim—1970’lerde başlayan yuvarlak solucanla ilgili 14 yıllık bir çalışma, kısmi bir harita ve bir Nobel Ödülü ile sonuçlandı. O zamandan beri, sinekler, fareler ve hatta insanlar da dahil olmak üzere birçok sistemde kısmi konektomlar haritalandı, ancak bu rekonstrüksiyonlar tipik olarak toplam beynin yalnızca küçük bir bölümünü temsil ediyor. Kapsamlı konektomlar yalnızca vücutlarında birkaç yüz ila birkaç bin nöron bulunan birkaç küçük tür için üretildi: yuvarlak kurt, larva deniz fışkırtması ve halkalı deniz solucanı larvası.


Bu video, yeniden yapılandırılmış son nöronları ortaya çıkarmak için beynin enine kesitlerinde hareket eder. Kredi: Johns Hopkins Üniversitesi/Cambridge Üniversitesi

Bu ekibin bir bebek meyve sineği olan Drosophila melanogaster larvasının connectome’u, bir böcek beyninin tamamının şimdiye kadar tamamlanmış en eksiksiz ve en kapsamlı haritasıdır. 3.016 nöron ve aralarındaki her bağlantıyı içerir: 548.000.

“50 yıl oldu ve bu, ilk beyin bağlantısı. Bunu yapabileceğimiz kumdaki bir bayrak, ”dedi Vogelstein. “Her şey bu noktaya kadar çalışıyor.”

Beynin tamamını haritalamak, en modern teknolojiyle bile zor ve son derece zaman alıcı. Bir beynin hücresel düzeyde eksiksiz bir resmini elde etmek, beynin yüzlerce veya binlerce ayrı doku örneğine dilimlenmesini gerektirir; , doğru bir beyin portresi. Yavru meyve sineği ile bunu yapmak on yıldan fazla sürdü. Bir farenin beyninin, yavru bir meyve sineğininkinden milyon kat daha büyük olduğu tahmin ediliyor; bu da, insan beynine yakın herhangi bir şeyin haritasını çıkarma şansının yakın gelecekte, belki de ömrümüz boyunca bile pek mümkün olmadığı anlamına geliyor.{4 }

Baby Fruit Fly Brain Neurons

Bir böcek beynindeki nöronların tamamı.Aynı zamanda zengin öğrenme ve karar verme davranışlarına sahiptir, bu da onu nörobilimde yararlı bir model organizma haline getirir. Ve pratik amaçlar için, nispeten kompakt beyni görüntülenebilir ve makul bir süre içinde devreleri yeniden yapılandırılabilir.

Yine de, çalışma Cambridge Üniversitesi ve Johns Hopkins’in 12 yılını aldı. Görüntüleme tek başına nöron başına yaklaşık bir gün sürdü.

Cambridge araştırmacıları, beynin yüksek çözünürlüklü görüntülerini oluşturdular ve her bir nöronu titizlikle izleyerek ve sinaptik bağlantılarını birbirine bağlayarak tek tek nöronları bulmak için bunları manuel olarak incelediler.

{ 2}Cambridge, verileri Johns Hopkins’e teslim etti ve burada ekip, beyin bağlantısını analiz etmek için oluşturdukları orijinal kodu kullanarak üç yıldan fazla zaman harcadı. Johns Hopkins ekibi, paylaşılan bağlantı kalıplarına dayalı olarak nöron gruplarını bulmak için teknikler geliştirdi ve ardından bilginin beyinde nasıl yayılabileceğini analiz etti.

Sonunda, tüm ekip her nöronun ve her bağlantının grafiğini çıkardı ve bunları kategorilere ayırdı. her nöron beyinde oynadığı role göre. Beynin en meşgul devrelerinin, öğrenme merkezinin nöronlarına giden ve nöronlardan uzaklaşan devreler olduğunu buldular.


Konektom, nöronların her bir beyin yarımküresinde ve beyin yarımkürelerinde nasıl iletişim kurduğunu gösteriyor . Kredi: Johns Hopkins Üniversitesi/Cambridge Üniversitesi

Johns Hopkins’in geliştirdiği yöntemler herhangi bir beyin bağlantısı projesine uygulanabilir ve kodları daha da büyük bir hayvan beyninin haritasını çıkarmaya çalışan herkes tarafından kullanılabilir, dedi Vogelstein, buna rağmen Bilim adamlarının, muhtemelen önümüzdeki on yıl içinde, zorlukların üstesinden gelmeleri bekleniyor. Diğer ekipler şimdiden yetişkin meyve sineği beyninin haritası üzerinde çalışıyor. Johns Hopkins’in Biyomedikal Mühendisliğinde doktora adayı olan ortak yazar Benjamin Pedigo, ekibin kodunun yetişkin ve larva beynindeki bağlantılar arasındaki önemli karşılaştırmaları ortaya çıkarmaya yardımcı olabileceğini umuyor. Konektomlar daha fazla larva ve diğer ilgili türler için üretildiğinden, Pedigo analiz tekniklerinin beyin bağlantılarındaki varyasyonların daha iyi anlaşılmasına yol açabileceğini umuyor.

Meyve sineği larvası çalışması, belirgin ve önemli ve benzer türlere çarpıcı bir şekilde benzeyen devre özellikleri gösterdi. güçlü makine öğrenimi mimarileri. Ekip, devam eden çalışmanın daha da fazla hesaplama ilkesi ortaya çıkarmasını ve potansiyel olarak yeni yapay zeka sistemlerine ilham vermesini bekliyor.

Vogelstein, “Meyve sinekleri için kod hakkında öğrendiklerimizin insanlar için kod üzerinde etkileri olacak,” dedi. “Anlamak istediğimiz şey bu; bir insan beyni ağına götüren bir programın nasıl yazılacağı.”

Referans: “Bir böcek beyninin bağlantı noktası”, Michael Winding, Benjamin D. Pedigo, Christopher L. Barnes, Heather G. Patsolic, Youngser Park, Tom Kazimiers, Akira Fushiki, Ingrid V. Andrade, Avinash Khandelwal, Javier Valdes-Aleman, Feng Li, Nadine Randel, Elizabeth Barsotti, Ana Correia, Richard D. Fetter, Volker Hartenstein, Carey E. Priebe, Joshua T. Vogelstein, Albert Cardona ve Marta Zlatic, 10 Mart 2023, Science.
DOI: 10.1126/science.add9330

Yazarlar: Michael Winding, Christopher L. Barnes, Heather G. Patsolic, Youngser Park, Tom Kazimiers, Akira Fushiki, Ingrid V. Andrade, Avinash Khandelwal, Javier Valdes-Aleman, Feng Li, Nadine Randel, Elizabeth Barsotti, Ana Correia, Richard D. Fetter, Volker Hartenstein , Carey E. Priebe, Albert Cardona ve Marta Zlatic.

Finansman: Howard Hughes Tıp Enstitüsü, Wellcome Trust, Wellcome Trust, NIH/National Sağlık Enstitüleri, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı, Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarı, NIH/Ulusal Sağlık Enstitüleri, Ulusal Bilim Vakfı, Ulusal Bilim Vakfı

.