Téměř dvě stovky předchozích studií, třicet milionů analyzovaných buněk a tisíce genetických znaků změřených v každé buňce: to jsou údaje, které stojí za nejúplnějším a nejpodrobnějším atlasem vývoje lidského neokortexu, jaký byl kdy publikován.
Projekt, který podporuje Univerzita Johnse Hopkinse v rámci sítě buněčného atlasu iniciativy BRAIN spolu s dalšími výzkumnými centry, představuje milník v poznání nejpovrchnějších vrstev našeho mozku, tedy právě těch, kde se nacházejí takové určující schopnosti našeho druhu, jako je jazyk, abstraktní uvažování nebo zpracování smyslových a motorických informací.
Proč právě neokortex?
Neokortex je označení pro šest nejvzdálenějších vrstev mozkové kůry, které se hovorově nazývají „šedá hmota„. Tvoří nejméně 90 % celé lidské mozkové kůry, a přestože se nejedná o strukturu, která by byla jedinečná pro náš druh, u člověka dosahuje takového stupně složitosti, jaký nemá ve zbytku živočišné říšE obdoby. V každé její vrstvě se nacházejí různé typy neuronů, které jsou vzájemně propojeny specifickou architekturou a podporují vyšší kognitivní funkce.
Na rozdíl od těchto 90 % tvoří zbylých 10 % alokortex, tvořená třemi nebo čtyřmi primitivnějšími vrstvami, které se vyskytují i u jiných druhů než savců a souvisejí s funkcemi, jako je krátkodobá paměť a čich. Pod celou touto kůrou se rozprostírá takzvaná „bílá hmota“, tvořená axony, dlouhými vlákny, která fungují jako komunikační kabely a vysílají neuronální signály do vzdálených oblastí mozku.
Pod mozkovou kůrou jsou tedy kabely, nad ní mimořádně propracovaná buněčná mašinérie. Odborníci se shodují, že podrobné zmapování neokortexu je nezbytné pro pochopení toho, jak lidský mozek funguje, a především jak selhává, když se objeví neurovývojové poruchy nebo neurodegenerativní onemocnění.
Srovnání k pochopení
Tým vedený doktorem Colantuonim nestudoval lidský neokortex pouze izolovaně. Vědci porovnávali jeho vývoj s vývojem makaků a myší a hledali rozdíly v genové expresi mezi těmito třemi druhy. Je třeba si uvědomit, že ačkoli všechny buňky v organismu sdílejí stejnou DNA, to, co odlišuje neuron od jaterní buňky, je soubor genů, které každá z nich v daném okamžiku aktivuje. Vědci sledovali tyto rozdíly nejen mezi druhy, ale také mezi různými vrstvami neokortexu v rámci jednoho druhu, a dokonce i mezi kmenovými buňkami a již diferencovanými neurony, které tvoří neokortex.
Aby srovnání získalo další rozměr, byly výsledky získané ve skutečné mozkové tkáni porovnány s výsledky organoidů, malých modelů mozku vypěstovaných v laboratoři z kmenových buněk.
Tento mnohostranný přístup, integrující informace obsažených v téměř 200 předchozích studiích, umožnil analyzovat téměř 30 000 různých genetických charakteristik v každé buňce, což je objem dat, který dokáže efektivně zpracovat pouze umělá inteligence a algoritmy strojového učení.
Mladý obor s hlubokými kořeny
Moderní neurověda je překvapivě mladým oborem. Byl to Ramón y Cajal, kdo v roce 1888 objevil, že mozek se skládá z neuronů, ale trvalo 116 let, než se někomu podařilo je spočítat. V roce 2004 vyvrátila neurovědkyně Suzana Herculano-Houzelová mýtus o 100 miliardách neuronů a stanovila skutečný počet na 86 miliard. Cajal měl mikroskop, své barvicí metody a neobyčejnou vynalézavost, ale ani ho nemohlo napadnout spočítat tento astronomický počet buněk ručně.
Technologický pokrok změnil pravidla hry. Dnes existují přístroje schopné studovat 30 milionů buněk a měřit 30 000 genetických znaků v každé buňce, zatímco algoritmy strojového učení jsou zodpovědné za odhalování smysluplných korelací v tomto oceánu informací. Závislost na technologiích je tak úzce spjatá, že každý přístrojový skok otevírá zcela nové obzory pro výzkum mozku.
Od mapování buněk k léčbě
„Naším cílem je pochopit, jak je neokortex budován na buněčné úrovni, a identifikovat vodítka k nejranějším stadiím vývojových opoždění a poruch mozku,“ vysvětlil doktor Colantuoni. „Zmapováním buněčných přechodů a genů, které dávají vzniknout složité struktuře a funkci neokortexu, můžeme lépe pochopit a následně se pokusit léčit poruchy, které vznikají v děloze, v kojeneckém a dětském věku, a dokonce i mnohem později v životě.“
Colantuoni dále zdůrazňuje, že tyto zdroje v kombinaci s algoritmy umělé inteligence, které řídí rozsáhlý screening v systémech kmenových buněk, „slibují umožnit přesné přizpůsobení léčby, která pomůže jednotlivým pacientům s neurodegenerativními a neurovývojovými chorobami„. Odborníci upozorňují, že jde o příslib, který zní optimisticky, pokud očekáváme okamžité výsledky, ale pokud se na to podíváme z širší perspektivy se stává docela pravděpodobným. Spočítat neurony trvalo lidstvu 116 let; pochopit, jak fungují, by mohlo trvat dvakrát déle. Můžeme však při řešení tak složitých otázek skutečně očekávat rychlé odpovědi?