Jako ukázku toho, čeho může dosáhnout spojení umělé inteligence a neurovědy, navrhl tým vědců z Kalifornské univerzity v San Franciscu (UCSF) a Allenova institutu model umělé inteligence, který vytvořil jednu z dosud nejpodrobnějších map myšího mozku.
Tato nová mapa zahrnuje dosud neprozkoumané podoblasti mozku a otevírá tak nové cesty k neurovědeckému poznání. Výsledky byly zveřejněny v časopise Nature Communications. Toto mapování mozku nabízí bezprecedentní úroveň detailů a rozšiřuje naše chápání mozku tím, že umožňuje vědcům spojit specifické funkce, chování a nemoci s menšími, přesnějšími buněčnými oblastmi, což poskytuje plán pro nové hypotézy a experimenty týkající se role těchto oblastí.
„Je to jako přejít od mapy, která zobrazuje pouze kontinenty a země, k mapě, která zobrazuje státy a města,“ vysvětluje Bosiljka Tasic, ředitelka molekulární genetiky v Allenově institutu a spoluautorka studie. Tato nová, podrobná parcelace mozku, založená pouze na datech, nikoli na anotacích lidských odborníků, odhaluje dosud neprozkoumané podoblasti myšího mozku. A díky desetiletím neurověd odpovídají nové oblasti specializovaným funkcím mozku, které byly dosud objeveny.
Základem tohoto průlomu je CellTransformer, výkonný model umělé inteligence, který dokáže automaticky identifikovat důležité podoblasti mozku z masivních souborů prostorových transkriptomických dat. Tato technika odhaluje umístění určitých typů mozkových buněk v mozku, ale nedokáže zobrazit oblasti mozku na základě jejich složení.
Související článek
Nyní mohou vědci díky nástroji CellTransformer definovat oblasti a dílčí části mozku na základě výpočtů „sdílených buněčných sousedství„, podobně jako při kreslení hranic měst na základě typů budov ve městě.
„Náš model je založen na stejně výkonné technologii jako nástroje umělé inteligence, jako je ChatGPT. Oba jsou založeny na ‚transformačním‘ rámci, který vyniká porozuměním kontextu,“ dodává Reza Abbasi-Asl, spoluautorka studie. „Zatímco transformátory se obvykle používají k analýze vztahu mezi slovy ve větě, my používáme CellTransformer k analýze vztahu mezi prostorově blízkými buňkami. Učí se předvídat molekulární charakteristiky buňky na základě jejího místního sousedství, což mu umožňuje vytvořit podrobnou mapu celkové organizace tkáně.“
Tento model úspěšně kopíruje známé oblasti mozku, jako je hipokampus, ale co je důležitější, dokáže také odhalit dříve nekatalogizované a podrobnější podoblasti v málo známých oblastech mozku, jako je retikulární jádro středního mozku, které hraje komplexní roli při iniciaci a uvolňování pohybu. Čím se tato mapa mozku liší od ostatních?
Nová mapa mozku představuje oblasti mozku oproti typům buněk. Na rozdíl od předchozích map mozku je mapa CellTransformer založena výhradně na datech, což znamená, že její hranice jsou definovány na základě buněčných a molekulárních dat, nikoliv na základě lidské interpretace. Díky 1300 oblastem a podoblastem je také jednou z nejzrnitějších a nejkomplexnějších, daty řízených map mozku, které kdy byly u zvířat vytvořeny.