Ingineri de la Johns Hopkins folosesc IA pentru a examina mai în profunzime creierul șoarecilor

Un grup de ingineri biomediciali de la Johns Hopkins a dezvoltat o strategie de antrenament a inteligenței artificiale (IA) pentru a obține o înțelegere mai profundă a creierului șoarecilor. Noua strategie capturează imagini cu celulele creierului șoarecilor în timp ce sunt active.

Conform echipei, sistemul IA poate fi utilizat împreună cu microscoape specializate ultra-mici pentru a detecta exact unde și când celulele sunt activate în timpul mișcării, învățării și memoriei. Prin colectarea de date revelatoare cu această nouă strategie, oamenii de știință ar putea, în cele din urmă, să înțeleagă cum funcționează creierul și este afectat de boli.

Cercetarea nouă a fost publicată în revista Nature Communications.

Xingde Li, Ph.D., este profesor de inginerie biomedicală la Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins.

“Când capul unui șoarece este imobilizat pentru imagistică, activitatea cerebrală a acestuia poate să nu reprezinte cu adevărat funcția sa neurologică”, spune Li. “Pentru a cartografia circuitele cerebrale care controlează funcțiile zilnice la mamifere, trebuie să vedem exact ce se întâmplă între celulele individuale ale creierului și conexiunile lor, în timp ce animalul se mișcă liber, mănâncă și socializează.”

Colectarea de date cu microscoape ultra-mici

Echipa a încercat să colecteze datele detaliate prin crearea de microscoape ultra-mici care pot fi plasate pe partea superioară a capului șoarecilor. Cu toate acestea, microscoapele au doar câteva milimetri în diametru, astfel încât limitează tehnologia de imagistică care poate fi transportată. Respirația sau ritmul cardiac al șoarecelui ar putea, de asemenea, afecta acuratețea datelor capturate de microscop, astfel încât cercetătorii estimează că ar trebui să depășească 20 de cadre pe secundă pentru a elimina astfel de perturbări.

“Există două moduri de a crește rata de cadre”, spune Li. “Poți crește viteza de scanare și poți reduce numărul de puncte scanate.”

Echipa de ingineri a efectuat anterior cercetări în care au atins limitele fizice ale scannerului la șase cadre pe secundă. În a doua strategie, au crescut rata de cadre prin reducerea numărului de puncte scanate. Această strategie a determinat microscopul să capteze date de rezoluție mai mică.

Antrenarea unui program IA

Conform ipotezei lui Li, un program IA ar putea fi antrenat pentru a recunoaște și a reface punctele lipsă, ceea ce ar rezulta într-o rezoluție mai mare. Cu toate acestea, una dintre principalele provocări ale acestei abordări este lipsa de imagini similare ale creierului șoarecilor pentru a antrena IA.

Echipa a încercat să depășească acest lucru prin dezvoltarea unei strategii de antrenament în două etape. Prima a antrenat IA pentru a identifica blocurile de construcție ale creierului din imagini de probe fixe de țesuturi cerebrale de șoarece. Apoi, au antrenat IA pentru a recunoaște blocurile de construcție într-un șoarece viu, imobilizat, care se afla sub microscopul ultra-mic. Această nouă tehnică a permis IA să recunoască celulele creierului cu variație structurală naturală și mișcarea cauzată de respirația și bătăile inimii șoarecelui.

“Speranța noastră a fost că, ori de câte ori vom colecta date de la un șoarece în mișcare, acestea vor fi suficient de similare pentru ca rețeaua IA să le recunoască”, spune Li

Cercetătorii au testat programul IA pentru a determina dacă poate îmbunătăți cu acuratețe imaginile creierului șoarecelui prin creșterea incrementală a ratei de cadre. Ei au constatat că IA poate restaura calitatea imaginii până la 26 de cadre pe secundă.

Pentru a vedea cum ar funcționa instrumentul IA cu un microscop miniaturizat atașat la un șoarece, cercetătorii au putut examina vârfurile de activitate ale celulelor creierului individuale activate de mișcarea șoarecelui în mediul său.

“Nu am putut vedea niciodată aceste informații la o asemenea rezoluție și rată de cadre înainte”, spune Li. “Acestă dezvoltare ar putea face posibilă colectarea de informații despre modul în care creierul este dinamic conectat la acțiune la nivel celular.”

Conform echipei, programul IA ar putea suferi mai mult antrenament pentru a interpreta cu acuratețe imagini până la 104 cadre pe secundă.