Caenorhabditis elegans to nicień, którego mózg posłużył do lepszego zrozumienia zmysłu węchu. W oparciu o zebrane dane naukowcy wykorzystują uczenie maszynowe do przewidywania zapachów.
Dlaczego mózg nicienia okazał się lepszym wyborem niż na przykład ludzki? Wszystko przez jego prostotę. Nasz organ zawiera około 86 miliardów neuronów, podczas gdy u Caenorhabditis elegans występują zaledwie 302 takie komórki. Różnica jest więc kolosalna i przekłada się na dużo większą łatwość w prowadzeniu tego typu badań, które opisano na łamach PLOS Computational Biology.
Czytaj też: Sieć neuronowa wykrywa wzory i symetrię. Zostanie wykorzystana w niecodzienny sposób
Jak przyznaje Sreekanth Chalasani, on i jego zespół odkryli kilka nieoczekiwanych rzeczy w czasie analiz poświęconych wpływowi bodźców sensorycznych na poszczególne komórki i połączenia w mózgach nicieni. Jak do tej pory badaczom udało się między innymi rozpoznać, z jakim zapachem zwierzę miało kontakt kilka sekund wcześniej. Wszystko, czego potrzeba, to szybkie spojrzenie na aktywność jego mózgu.
Uczenie maszynowe zostało wykorzystywane do przewidywania, z jakim zapachem miał kontakt nicień
Zanim stało się to możliwe, zespół badawczy zmodyfikował C. elegans tak, aby każdy z jego 302 neuronów zyskał fluorescencyjny charakter. W efekcie za każdym razem kiedy dochodziło do aktywacji neuronu, ulegał on podświetleniu, co było widoczne pod mikroskopem. W międzyczasie nicienie miały kontakt z pięcioma różnymi substancjami chemicznymi: aldehydem benzoesowym, diacetylem, alkoholem izoamylowym, 2-nonanonem i chlorkiem sodu.
Czytaj też: Tesla i uczenie maszynowe to już nieodłączni partnerzy. Po co tej firmie własne układy?
Jeśli powyższe nazwy niewiele Wam mówią, to warto dodać, że dla naszych zmysłów ich zapachy będą przypominały kolejno woń migdałów, popcornu z masłem, banana, sera i soli. Wykorzystując uczenie maszynowe naukowcy byli w stanie rozróżnić reakcję neuronalną na sól i benzaldehyd, choć w pozostałych przypadkach skuteczność nie była równie imponująca. Kolejnym krokiem w badaniach ma być zrozumienie tego, jak zachodzi kodowanie informacji w ludzkim mózgu oraz jak może ono wpływać na zaburzenia związane z przetwarzaniem sensorycznym.
