Науковці розробили революційний метод картографування нейронних мереж мозку

Міжнародна група науковців представила революційну технологію для вивчення будови мозку, яка може докорінно змінити наше розуміння роботи нервової системи. Новий метод, названий Light-microscopy-based Connectomics (LICONN), дає змогу науковцям створювати детальні карти нейронних мереж мозку на наномасштабному рівні, одночасно визначаючи конкретні молекули в цих з'єднаннях.

До появи LICONN дослідники мозку стикалися зі складним вибором: вони могли або вивчати фізичну структуру нейронних з'єднань за допомогою електронної мікроскопії, або визначати конкретні молекули за допомогою світлової мікроскопії. Проте одночасно отримати обидва види даних з необхідною роздільною здатністю було неможливо.

LICONN долає це обмеження, поєднуючи інноваційну підготовку тканин зі штучним інтелектом. Технологія збільшує зразки тканин мозку приблизно в 16 разів, зберігаючи при цьому їхню структурну цілісність. Потім за допомогою машинного навчання аналізуються розширені зразки та відтворюється їхня складна клітинна архітектура.

Метод базується на вдосконаленні технології експансійної мікроскопії через низку хімічних інновацій. Спочатку тканини мозку вбудовуються в спеціально розроблений розширюваний гідрогель, який зберігає клітинні структури. Після розширення гібриду тканина-гідрогель у 16 разів, наномасштабні деталі стають видимими. Стандартна флуоресцентна мікроскопія фіксує збільшені структури з високою роздільною здатністю, а алгоритми глибокого навчання реконструюють нейронні мережі з точністю 92,8%. Молекулярні мітки при цьому ідентифікують конкретні білки в синапсах та інших клітинних структурах.

Така комбінація дозволяє дослідникам візуалізувати деталі розміром до 20 нанометрів за допомогою стандартних мікроскопів — роздільної здатності, яка раніше була досяжна лише за допомогою значно складнішого та дорожчого спеціалізованого обладнання.

Для демонстрації можливостей LICONN науковці картографували об'єм тканини мозку близько 1 мільйона кубічних мікрометрів із церебральної кори миші. У межах цього об'єму вони ідентифікували окремі нейрони, їхні з'єднання та молекулярний склад цих з'єднань.

Технологія виявила вражаючі деталі архітектури мозку, включаючи точне розташування синаптичних білків на відстані менше 100 нанометрів один від одного — приблизно 1/1000 ширини людської волосини. Також було виявлено періодичні структури білків вздовж аксонів — довгих відростків, які нейрони використовують для передачі сигналів, з інтервалами близько 89 нанометрів.

Особливо важливо, що LICONN робить високороздільне картографування мозку доступнішим для більшої кількості дослідників. На відміну від електронної мікроскопії, яка потребує спеціалізованого обладнання та досвіду, LICONN працює зі стандартними лабораторними мікроскопами та методиками.

Молекулярна інформація, яку надає LICONN, відкриває нові напрямки досліджень. Науковці продемонстрували кілька застосувань, зокрема ідентифікацію збуджувальних та гальмівних синапсів на основі їхнього молекулярного складу. Команда виявила, що приблизно 90% входів до дендритів (розгалужених відростків нервових клітин) були збуджувальними, тоді як 10% — гальмівними, що відповідає попереднім спостереженням.

Дослідники також змогли візуалізувати електричні з'єднання, відомі як щілинні контакти, які складно ідентифікувати за допомогою електронної мікроскопії, але які є критично важливими для розуміння того, як групи нейронів синхронізують свою активність. Крім того, вони вивчили спеціалізовані клітинні структури, такі як первинні війки — схожі на антени відростки, які клітини використовують для сигналізації, та порівняли їхні характеристики між звичайними мишами та мишами з генетичною мутацією, пов'язаною з епілепсією та інтелектуальною недостатністю.

Хоча поточна реалізація LICONN картографувала об'єми, подібні за розміром до тих, що вивчаються електронною мікроскопією, дослідники передбачають масштабування технології для картографування значно більших ділянок мозку. Вони припускають, що поєднання LICONN з методами вимірювання експресії генів безпосередньо в тканині може забезпечити ще повнішу картину функціонування мозку.

Науковці підкреслюють, що інтеграція інформації про зв'язки з молекулярними даними від окремих клітин відкриває реальний шлях до багатомодального опису клітин мозку ссавців, включаючи морфологію, зв'язки (у тому числі електричні), фізіологію та експресію генів.