Kết hợp AI và connectome để dự đoán hoạt động của tế bào não
Với bản đồ kết nối giữa các tế bào thần kinh và phương pháp trí tuệ nhân tạo, các nhà nghiên cứu giờ đây có thể dự đoán hoạt động của từng tế bào thần kinh mà không cần thực hiện một phép đo nào trong não sống.
Trong nhiều thập kỷ, các nhà khoa học thần kinh đã dành nhiều giờ trong phòng thí nghiệm để đo lường tỉ mỉ hoạt động của các tế bào thần kinh ở cơ thể sống nhằm tìm hiểu cách não bộ điều khiển hành vi. Những thí nghiệm này đã mang lại nhiều hiểu biết mang tính đột phá về cách thức hoạt động của não bộ, nhưng chúng chỉ mới chạm đến một phần nhỏ, để lại phần lớn bộ não chưa được khám phá.
Hiện tại, các nhà nghiên cứu đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và connectome- bản đồ các tế bào thần kinh và kết nối của chúng được tạo ra từ mô não-để dự đoán vai trò của các tế bào thần kinh trong não sống.
Connectome: Là hệ thống kết nối là một bản đồ toàn diện về các kết nối thần kinh trong não và có thể được coi là "sơ đồ dây" của nó. Hệ thống thần kinh của một sinh vật được tạo thành từ các tế bào thần kinh giao tiếp thông qua các khớp thần kinh.
Chỉ sử dụng thông tin về khả năng kết nối của mạch thần kinh thu được từ hệ thống mắt ruồi connectome và phỏng đoán chức năng của mạch, nhóm nghiên cứu đã tạo ra mô phỏng AI về hệ thống thị giác của ruồi giấm có thể dự đoán hoạt động của mọi tế bào thần kinh trong mạch.
Tác giả nghiên cứu Janelia Srini Turaga cho biết: "Dựa trên phương pháp tính toán mới, chúng tôi có thể chuyển đổi các phép đo connectome thành dự đoán về hoạt động thần kinh và chức năng não, mà không cần phải bắt đầu bằng các phép đo phức tạp về hoạt động thần kinh của từng tế bào thần kinh”.
Nhóm các nhà khoa học từ Janelia Research Campus (là một cơ sở nghiên cứu khoa học của Viện Y khoa Howard Hughes) và Đại học Tübingen-Đức đã sử dụng connectome để xây dựng mô phỏng mạng lưới cơ học sâu chi tiết về hệ thống mắt ruồi (fly visual system), trong đó mỗi tế bào thần kinh và khớp thần kinh trong mô hình tương ứng với tế bào thần kinh và khớp thần kinh thực trong não.
Mặc dù họ không biết sự biến động của từng tế bào thần kinh và khớp thần kinh, dữ liệu từ connectome cho phép họ sử dụng các phương pháp học sâu để suy ra những thông số chưa biết này. Sau đó kết hợp thông tin này với hiểu biết về mục tiêu của mạch là phát hiện chuyển động. Nghiên cứu sinh Janne Lappalainen cho biết: "Vào thời điểm đó, mọi thứ đã đi vào nề nếp và cuối cùng chúng tôi có thể tìm ra liệu mô hình connectome bị hạn chế có mang lại cho chúng tôi mô hình não bộ tốt hay không".
Mô hình mới dự đoán hoạt động thần kinh do 64 loại tế bào thần kinh trong hệ thống mắt ruồi tạo ra khi đáp ứng với kích thích của mắt và tái hiện chính xác hơn 20 nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện trong hai thập kỷ qua. Bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán hoạt động của từng tế bào thần kinh chỉ bằng connectome, nghiên cứu mới này có tiềm năng thay đổi cách các nhà khoa học thần kinh tạo ra và kiểm tra các giả thuyết về cách não hoạt động. Về nguyên tắc, các nhà khoa học hiện có thể sử dụng mô hình để mô phỏng bất kỳ thí nghiệm nào và tạo ra các dự đoán chi tiết có thể được kiểm chứng trong phòng thí nghiệm.
Nghiên cứu mới cung cấp hơn 450 trang dự đoán thu được từ mô hình mới, bao gồm việc xác định các tế bào trước đây không được biết là có liên quan đến phát hiện chuyển động, mà giờ đây có thể được kiểm tra trên ruồi sống.
Theo các nhà nghiên cứu, kết quả đã mang lại một chiến lược để biến khối lượng dữ liệu connectome đang được Janelia và các viện nghiên cứu khác tạo ra thành hiểu biết nâng cao về bộ não sống.
