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AI系統(tǒng)繪出“多彩”大腦布線圖

可解開和重建大腦密集神經元網絡

2024年07月03日08:59 來源:科技日報

  科技日報北京7月2日電 (記者張夢然)日本九州大學研究人員在新一期《自然·通訊》上發(fā)表文章稱,他們開發(fā)了一種新的人工智能(AI)工具——QDyeFinder,其可從小鼠大腦的圖像中自動識別和重建單個神經元。該過程涉及使用超多色標記協(xié)議去標記神經元,然后讓AI通過匹配相似的顏色組合自動識別神經元的結構。

  識別神經元的一種策略是用特定顏色的熒光蛋白標記細胞,研究人員可追蹤這種顏色并重建神經元及其軸突,擴大顏色范圍可同時追蹤更多的神經元。2018年,研究人員開發(fā)了Tetbow,這是一種用光的3種原色為神經元著色的系統(tǒng)。Tetbow使追蹤神經元和找到它們的連接變得更加容易。

  研究人員致力于將顏色的數(shù)量從3種增加到7種,但一個關鍵問題是人類對顏色感知有局限性。仔細觀察任何電視屏幕,都會發(fā)現(xiàn)像素由3種顏色組成:藍色、綠色和紅色。人類能感知到的任何顏色都是這3種顏色的組合,因為人眼里有藍色、綠色和紅色的傳感器。

  但機器沒有這樣的限制。鑒于此,研究人員開發(fā)出一種工具,可自動區(qū)分這些巨大的顏色組合。這個工具能自動將相同顏色的神經元和軸突縫合在一起,并重建它們的結構。QDyeFinder的工作原理就是首先自動識別給定樣品中的軸突和樹突片段,然后識別每個片段的顏色信息,接著研究人員利用新開發(fā)的機器學習算法,將顏色信息組合在一起,識別出同一神經元的軸突和樹突。

  將QDyeFinder的結果與手動追蹤神經元的數(shù)據(jù)進行比較時,它們的準確性幾乎一致。即使與已經充分利用機器學習的現(xiàn)有追蹤軟件相比,QDyeFinder也能以更高的準確度識別軸突。

  【總編輯圈點】

  神經元的突起可分為樹突和軸突。樹突是從胞體發(fā)出的一至多個突起,呈放射狀。軸突則每個神經元只有一根。可以把這一切想象成大樹,樹上伸展出不同枝丫,枝丫和枝丫之間又有連接,形成密密麻麻的網絡。此次,科研人員開發(fā)了一種新的人工智能工具,他們用顏色標記神經元,讓人工智能進行追蹤、識別和分類——這正是機器擅長的事情。它能夠精準識別同一神經元的軸突和樹突,分辨出神經網絡的構成,讓我們更深入了解大腦的運作。

(責編:喬業(yè)瓊、陳鍵)