Программное обеспечение с открытым исходным кодом раскрывает полную трехмерную архитектуру клеток мозга

Нейроны нашего мозга, лежащие в основе мышления, соединяются друг с другом с помощью крошечных разветвленных структур на своей поверхности, известных как дендритные отростки. Теперь ученые из Колумбийского института Цукермана и их коллеги разработали новое мощное программное обеспечение, основанное на искусственном интеллекте, которое может автоматически отображать эти дендритные шипы на изображениях нейронов – инструмент, который исследователи предоставляют бесплатно.

Документ с подробным описанием работы «Конвейер глубокого обучения для точного и автоматизированного восстановления, сегментации и количественной оценки данных». дендритные шипы,” является опубликовано в Методы отчетов по ячейкам.

«Дендритные шипы обычно являются первым местом, которое участвует в нейродегенеративные заболевания такие как болезнь Альцгеймера и Паркинсона», — сказал Серджио Берналь-Гарсия, аспирант лаборатории Франка Полле, доктора философии и ведущий автор статьи. «Поэтому узнать больше о них жизненно важно».

Дендритные шипы в настоящее время в основном подсчитываются вручную. Кропотливый анализ сотен изображений нейроны может занять недели или месяцы. С новым инструментом под названием RESPAN (анализ позвоночника и нейронов с улучшенным восстановлением) «на компьютере это займет всего пару минут», — сказал Бернал-Гарсия.

RESPAN может автоматически идентифицировать дендритный шип, измеряя его объем, длину и площадь поверхности. Программное обеспечение может отображать расположение позвоночника на клетке и рассчитывать расстояние от центральной части клетки, и делать это на живых животных. Он также предоставляет несколько дополнительных шагов восстановления изображений, которые помогут проанализировать особенно сложные изображения, а также способы обучения пользователей своему программному обеспечению на их уникальных наборах данных.

RESPAN не только превзошел ручной анализ, но и оказался более точным, чем предыдущие инструменты нейронного анализа, обнаруживая меньше ложноположительных и отрицательных результатов.

«Используя наш свободно доступный инструмент, исследователи могут значительно улучшить последовательность и уверенность в своих результатах, помогая преодолеть кризис воспроизводимости в биомедицинская наука“, – сказал старший и корреспондент исследования Люк Хаммонд, бывший директор платформы клеточной визуализации Института Цукермана, а ныне директор отдела количественной визуализации в отделении неврологии Медицинского центра Векснера при Университете штата Огайо.

Исследователи стремились сделать RESPAN максимально удобным для пользователя. «Ученые часто прибегают к ручным подходам, потому что существующие пакеты программного обеспечения для этой задачи не обладают функциональностью или имеют ограниченную точность при анализе сложных изображений», — сказал Хаммонд.

«Важно то, что пользователям не нужно знать никакого программирования, чтобы использовать RESPAN, и у нас есть учебное пособие на YouTube, которое поможет пользователям пройти каждый шаг».

Исследователи надеются, что с помощью нового инструмента, который может быстро и автоматически картировать каждый дендритный отросток нейрона, они смогут сделать новые открытия.

«Пространственно картируя каждый шип на нейроне, мы теперь можем выяснить, являются ли определенные места более восприимчивыми к болезням, и начать задаваться вопросом, имеют ли шипы в разных областях разные молекулярные характеристики», — сказал Бернал-Гарсия.

RESPAN может работать на ПК или ноутбуке с графическим процессором NVIDIA. Программное обеспечение имеет открытый исходный код, а это означает, что другие могут свободно работать с ним по своему усмотрению. «Мы призываем сообщество адаптировать и улучшить RESPAN», — сказал Берналь-Гарсия.