ФМРТ помогает понять человеческий мозг на клеточном уровне
В своем новом исследовании ученые с помощью машинного обучения и функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ) попытались определить клеточную архитектуру человеческого мозга, не прибегая к хирургическим методам. Исследование, проведенное в Национальном университете Сингапура, дает основание полагать, что этот подход может быть использован для лечения неврологических расстройств – заболеваний головного мозга, позвоночника и нервов.
«Чтобы узнать, что на самом деле происходит в потаенных уголках человеческого мозга, для нас крайне важно разработать методы, способные неинвазивно проникать в самые его глубины», – говорит Томас Йео, ведущий исследователь и доцент Сингапурского института нейротехнологий.
Однако многие неинвазивные методы, используемые в настоящее время, такие как магнитно-резонансная томография (МРТ), не дают исследователям возможности видеть мозг на более детальном клеточном уровне. Исследование Национального университета Сингапура было направлено на разработку подхода, позволяющего получить более полную карту мозга неинвазиным способом.
«Хотя неврологические расстройства у пациентов или членов их семей проявляются через тяжелые симптомы, исследования показывают, что каждое расстройство отражает уникальные особенности патологии на клеточном уровне», – сказал Йео HCB News.
Он также отметил, что, поскольку фармакологические препараты предназначены для воздействия на нервные проводящие пути на клеточном уровне, этот тип исследования «крайне важен для улучшения нашего понимания и лечения неврологических заболеваний». Неврологические расстройства включают болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и эпилепсию.
Человеческий мозг невероятно сложен и состоит из 100 миллиардов нервных клеток, каждая из которых связана с тысячами других. Использование биофизических моделей биологической системы путем математического картирования ее физических свойств могло бы помочь нейробиологам создать модель деятельности мозга и узнать больше о тонкостях его работы.
В своем исследовании ученые проанализировали данные снимков диагностической визуализации 452 участников проекта по созданию коннектома человеческого мозга. Они использовали алгоритмы машинного обучения для определения параметров модели каждой области мозга и обнаружили, что «по-видимому, пространственное распределение свойств мозга на микроскопическом уровне отражает пути иерархической обработки информации в больших областях мозга», – сказал Йео. Скажем, участки мозга, отвечающие за сенсорное восприятие (зрение или слух), демонстрировали свойства на микроскопическом уровне в местах, противоположных областям мозга, ответственным за мышление, например, за воспоминания о том, что вы делали в прошлые выходные.
В дальнейшем Йео и его команда планируют использовать этот подход для изучения индивидуальных данных, чтобы установить, как различия в клеточном составе мозга отражаются на когнитивных способностях людей. Йео также надеется, что это исследование «подтолкнет коллег-нейробиологов и клинических врачей к применению машинного обучения с биофизическим моделированием в качестве одного из способов изучения функции здорового мозга и механизмов заболевания».
