ジョンズ・ホプキンス大学のエンジニアが AI を使用してマウスの脳を詳しく調査

ジョンズ・ホプキンスの生物医学エンジニアのグループは、マウスの脳をより深く理解するための人工知能（AI）トレーニング戦略を開発した。 新しい戦略は、マウスの脳細胞が活動しているときの画像をキャプチャします。 

研究チームによると、この AI システムは特殊な超小型顕微鏡と併用して、運動、学習、記憶中に細胞がいつどこで活性化されるかを正確に検出できるという。 この新しい戦略で洞察力に富んだデータを収集することで、科学者は最終的に脳がどのように機能し、病気の影響を受けるかを理解できるようになるでしょう。 

新しい研究がジャーナルに掲載されました ネイチャー·コミュニケーションズ. 

Xingde Li 博士は、ジョンズ・ホプキンス大学医学部の生物医工学教授です。 

「画像化のためにマウスの頭を拘束した場合、マウスの脳活動は神経学的機能を正確に表していない可能性があります」とリー氏は言う。 「哺乳類の日常機能を制御する脳回路をマッピングするには、哺乳類が自由に動き回ったり、食事をしたり、社交したりしている間に、個々の脳細胞とその接続の間で何が起こっているかを正確に見る必要があります。」

超小型顕微鏡でデータを収集

研究チームは、マウスの頭頂部に設置できる超小型顕微鏡を作成し、詳細なデータを収集することに着手した。 そうは言っても、顕微鏡の直径はわずか数ミリメートルなので、搭載できる画像技術の量は限られています。 マウスの呼吸や心拍数も、顕微鏡で取得したデータの精度に影響を与える可能性があるため、研究者らは、そのような乱れを排除するには毎秒 20 フレームを超える必要があると推定しています。

「フレームレートを上げるには XNUMX つの方法があります」と Li 氏は言います。 「スキャン速度を上げて、スキャンするポイントの数を減らすことができます。」 

エンジニアリング チームは以前、XNUMX 秒あたり XNUMX フレームでスキャナの物理的限界に達する研究を実施しました。 XNUMX 番目の戦略では、スキャンされるポイントの数を減らすことでフレーム レートを向上させました。 この戦略により、顕微鏡はより低い解像度のデータをキャプチャするようになりました。 

AI プログラムのトレーニング

リー氏の仮説によれば、AI プログラムは欠落点を認識して復元するようにトレーニングでき、その結果、解像度が高くなるという。 しかし、このようなアプローチの大きな課題の XNUMX つは、AI を訓練するためのマウスの脳の類似した画像が不足していることです。 

チームは、XNUMX 段階のトレーニング戦略を開発することでこの問題を克服することに着手しました。 XNUMX つ目は、マウスの脳組織の固定サンプルの画像から脳の構成要素を識別するように AI をトレーニングしました。 次に、超小型顕微鏡の下にある頭を拘束された生きたマウスの構成要素を認識するように AI を訓練しました。 この新しい技術により、AI は自然な構造変化と、マウスの呼吸や心拍の動きによって引き起こされる動きを備えた脳細胞を認識できるようになりました。 

「期待は、移動するマウスからデータを収集するときはいつでも、AI ネットワークが認識できるほど十分に類似しているということでした」とリー氏は言います。

研究者らは AI プログラムをテストして、フレーム レートを段階的に増加させることでマウスの脳画像を正確に強化できるかどうかを判断しました。 彼らは、AI が 26 秒あたり最大 XNUMX フレームの画質を復元できることを発見しました。 

マウスに取り付けられた小型顕微鏡で AI ツールがどのように機能するかを知るために、研究者らは、マウスが環境内を動き回ることで活性化される個々の脳細胞の活動スパイクを観察することができました。 

「これほど高い解像度とフレーム レートでこの情報を確認することは、これまで不可能でした」とリー氏は言います。 「この開発により、脳が細胞レベルでの活動にどのように動的に接続されているかについて、より多くの情報を収集できるようになる可能性があります。」

研究チームによると、AI プログラムはさらなるトレーニングを受けて、最大 104 フレーム/秒の画像を正確に解釈できるとのことです。