ジョンズ・ホプキンス大学のエンジニアがマウスの脳をより深く調査するためにAIを利用

ジョンズ・ホプキンス大学のバイオメディカル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に、AIのトレーニング戦略を開発しました。この新しい戦略では、マウスの脳細胞が活動している間に画像をキャプチャします。

チームによると、AIシステムは、専用の超小型顕微鏡とともに使用して、運動、学習、記憶中に細胞が活性化される場所と時刻を正確に検出できます。この新しい戦略で得られた洞察的なデータを収集することで、科学者は最終的に脳の機能と疾患への影響を理解できるようになるでしょう。

この新しい研究は、Nature Communications誌に掲載されました。

ジョンズ・ホプキンス大学医学部のバイオメディカルエンジニアリング教授であるXingde Li博士は、「マウスの頭を拘束してイメージングを行うと、その脳活動は実際の神経機能を正確に表さない可能性があります。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、個々の脳細胞とその接続を、動物が自由に動き回り、食べ、社会化している間に正確に観察する必要があります。」

超小型顕微鏡を使用したデータ収集

チームは、マウスの頭の上に置くことができる超小型顕微鏡を作成して、詳細なデータを収集しようとしました。ただし、これらの顕微鏡は直径が数ミリメートルしかないため、搭載できるイメージング技術が制限されます。マウスの呼吸や心拍数も顕微鏡が捉えるデータの精度に影響を与える可能性があるため、研究者は20フレーム/秒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方法は2つあります」とLi博士は述べます。「スキャニング速度を上げることができますし、スキャンするポイントを減らすこともできます。」

エンジニアリングチームは以前、スキャナーの物理的な限界である6フレーム/秒に達した研究を実施しました。2番目の戦略では、ポイントをスキャンする数を減らしてフレームレートを上げましたが、このアプローチでは顕微鏡が低解像度のデータをキャプチャすることになりました。

AIプログラムのトレーニング

Li博士の仮説によると、AIプログラムをトレーニングして欠損しているポイントを認識して復元することができますが、このようなアプローチには、AIをトレーニングするためのマウス脳の画像が不足しています。

チームは、2段階のトレーニング戦略を開発してこの課題を克服しようとしました。最初の段階では、AIをマウス脳組織の固定標本の画像から脳の構成要素を識別するようにトレーニングしました。次に、AIを頭を拘束した生きたマウスの画像から構成要素を識別するようにトレーニングしました。この新しいテクニックにより、AIは自然な構造的な変異とマウスの呼吸や心拍数による動きを含む脳細胞を識別できるようになりました。

「動いているマウスからデータを収集するときに、AIネットワークが識別できる程度に似ているはずだ」とLi博士は述べます。

研究者は、AIプログラムがマウス脳の画像をフレームレートを上げながら正確に強化できるかどうかをテストしました。結果は、AIが26フレーム/秒までの画像の品質を復元できることを示しました。

マウスに取り付けられたミニ顕微鏡でAIツールがどのように動作するかを調べるために、研究者はマウスが環境の中で動き回ることによって活性化される個々の脳細胞のスパイク活動を観察しました。

「これまでにないほどの高解像度とフレームレートでこの情報を見ることができた」とLi博士は述べます。「この開発により、脳が動作と細胞レベルでどのように動的に結びついているかについて、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。」

チームによると、AIプログラムは104フレーム/秒までの画像を正確に解釈するためにさらにトレーニングを受けることができます。