마우스 뇌 연구는 인간의 마음에 대한 이해를 향상시킵니다

Google 연구원들은 엄청나게 상세한 인간 뇌지도를 공개했으며 작지만 중요한 부분에 중점을 두었습니다. 단 1 입방 밀리미터의 뇌 조직, 대략 반 쌀의 크기에 불과합니다. 인코딩하기 위해 1.4 페타 바이트의 데이터가 필요한이 맵은 개별 뉴런과 놀라운 선명도와의 복잡한 연결을 보여줍니다.

비록 그것이 뇌의 미미한 부분이지만,지도는 놀라운 발견으로 이어졌습니다. Google 리서치 과학자 Viren Jain은“예를 들어, 우리는 일부 신경 와이어 가이 거대한 매듭으로 비틀어지는 것을 발견했습니다. "우리는 왜 이런 일이 일어나는지에 대해 단서가 없다. 그것은 전에는 아무도 보지 못한 일이다."

이제 Viren과 그의 팀은 생쥐의 두뇌로 초점을 옮기고 있습니다. 이 작은 포유류는 우리 자신의 마음의 가장 심오한 신비를 잠금 해제하는 열쇠를 가지고있을 수 있습니다. 다음과 같은 질문 : 추억을 저장하고 검색하는 방법은 무엇입니까? 우리는 어떻게 대상과 얼굴을 인식합니까? 왜 그렇게 많은 수면이 필요합니까? 그리고 알츠하이머 및 기타 뇌 질환과 같은 조건에서 어떤 오작동이 발생합니까?

Viren은“이러한 질문에 대한 답이없는 주된 이유는 우리가 여전히 뇌를 연구하기 위해 중요한 데이터가 누락 되었기 때문입니다.

860 억 개의 뉴런과 100 조의 시냅스가있는 인간의 뇌는 우리의 생각, 감정, 움직임 및 세계와의 상호 작용의 복잡한 기계입니다. 이러한 신경 연결 또는 "Connectome"을 매핑함으로써, 우리는 뇌가 어떻게 기능하는지, 때로는 그렇지 않은 이유에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

시냅스 수준에서 세부 맵을 만드는 것은 작은 위업이 아닙니다. 나노 미터 해상도에서 뇌를 영상화하고 막대한 양의 데이터를 처리해야합니다. 이미징, AI 알고리즘 및 데이터 관리 도구의 지속적인 혁신을 요구하는 기술적 과제입니다. 그렇기 때문에 10 년 전 Google Research는 Connectomics 팀을 설립했습니다.

지난 10 년 동안이 팀은 데이터를보다 효율적으로 처리, 분석 및 공유하기위한 기술 개발에 큰 진전을 이루어 뇌에 대한 이해를 크게 가속화했습니다. 예를 들어, 그들은 기계 학습을 사용하여 뇌 이미지를 통해 뉴런의 추적을 자동화하여 수동 색칠이 필요하지 않은 홍수 충전 네트워크를 도입했습니다. 또한 SEGCLR 알고리즘을 개발하여 이러한 네트워크 내에서 세포 및 세포 유형의 다른 부분을 자동으로 식별했습니다. 또한 Tensorstore 및 Neuroglancer와 같은 소프트웨어를 만들어 크고 다차원적인 이미지 및 볼륨을 저장, 처리 및 시각화하는 데 도움이됩니다.

그러나 전체 인간의 뇌 코네티컷을 매핑하는 것은 먼 목표입니다. 현재 기술 범위를 벗어난 Zettabyte의 데이터 (10 억 테라 바이트)까지 분석해야합니다. Viren은 "지금 인간의 두뇌 전체를 매핑하는 데 수십억 달러와 수백 년이 걸릴 것"이라고 말했다.

결과적으로, 연구자들은 작은 동물 뇌의 더 큰 부분을 매핑하거나 더 큰 동물의 뇌의 작은 부분을 매핑하는 데 집중하고 있습니다. 2020 년에 Connectomics 팀은 과일 파리의 절반을 성공적으로 매핑하여 25,000 개의 뉴런 사이의 연결을 밝혀 냈습니다. 다른 연구자들과의 협력으로 인해 Zebra Finch 및 Zebrafish 유충 뇌의 일부를위한 코네티컷이 생성되었습니다. 그리고 5 월, 1 입방 밀리미터의 인간 뇌 조직의 상세한지도가 과학 에 출판되었습니다.

이 프로젝트의 데이터 세트는 전 세계 수천 명의 연구원들이 사용하여 수백 가지의 공개 된 발견을 초래했습니다.

연구원들은 거의 모든 뉴런의 3D 이미지와 작은 인간 뇌 조직 내에 연결을 구성했습니다. 상단 이미지는 흥분된 뉴런을 나타내며, 노란색으로 불이 켜진 반면, 하단 이미지는 파란색으로 강조된 억제 뉴런을 표시합니다.

Connectomics 팀은 현재 하버드, 프린스턴 및 기타 기관의 파트너와 협력하여 마우스의 해마를 매핑하여 전체 마우스 뇌의 2-3%를 차지하는 메모리 형성,주의 및 공간 내비게이션을 담당하는 뇌 영역을 매핑하고 있습니다.

인간의 뇌 전체를 매핑 할 수있는 수단이 없으면 마우스 코네티컷을 분석하는 것이 실용적인 다음 단계입니다. 실현 가능할 정도로 작으며 인간 뇌에 적용 할 수있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 하버드의 분자 및 세포 생물학 교수 인 Jeff W. Lichtman은“전자 현미경에서 마우스 뇌를 검사 할 때 인간 뇌와 현저하게 비슷하게 보입니다. 본질적으로 소형 버전입니다. 이것이 바로 생쥐가 종종 인간 뇌 장애를 연구하는 데 사용되는 이유입니다.

마우스는 Connectomics의 최신 프론티어를 대표하지만 신경 과학자들은 수십 년 동안 점점 더 복잡한 두뇌를 매핑하고 있습니다. 최초의 코네티컷은 16 년의 일을 마친 1986 년에 출판 된 벌레의 뇌였습니다.

마우스 뇌가 인간 뇌보다 1,000 배 작지만 매핑은 강력한 기술적 문제로 남아 있습니다. 나노 미터 해상도에서 단일 마우스 뇌 코네티컷의 데이터 세트는 20,000-30,000 테라 바이트로 추정되는 가장 큰 생물학적 데이터 세트 일 수 있습니다.

Viren은 "데이터를 획득하는 것뿐만 아니라 저장하고 정확하게 처리하는 것은 또 다른 장애물입니다."라고 말합니다. "우리의 고유 한 기여는 정확성의 경계를 높이고 점점 더 큰 데이터 세트에 적용하는 도구를 개발하는 것입니다."

성공하면 Connectomics Team의 마우스 뇌 프로젝트는 과학자들이 포유 동물 해마의 일부를 매핑 한 것은 이번이 처음이며 가장 큰 뇌 섹션은지도를 맵핑하려고 시도했습니다.

Viren은 "기본 연구는 엄청나게 가치가있다"고 말했다. "저를 흥분시키는 것은 언젠가 기억이 형성되는 방법과 정신 장애 나 질병의 원인을 정확하게 이해할 수 있다는 전망입니다. 그러나이를 달성하려면 수십 년 전에 상상할 수 없었던 방식으로 기술을 계속 발전시켜야합니다."