Według naukowców, posiadanie tak szczegółowej mapy mózgu naczelnych pomoże w diagnostyce ludzkich chorób układu nerwowego.
Mapa mózgu makaka została stworzona przy użyciu technik obrazowania fluorescencyjnego przez zespół badaczy z Chińskiej Akademii Nauk w Pekinie. W ten sposób ukazano, jak komórki nerwowe w mózgu małpy są zorganizowane i połączone.
Naukowcy twierdzą, że choć ludzki mózg składa się z prawie 100 miliardów komórek nerwowych o delikatnych i skomplikowanych połączeniach i jest do 17 razy większy od mózgu makaka, to można dokonywać między nimi porównań.
Czytaj też: Kształtowanie pamięci ma swoją cenę. DNA w mózgu ulega uszkodzeniom
Do tej pory w badaniach używano mózgów myszy, ale nowa technika umożliwiła pracę nad znacznie większym materiałem. Zespół miał również możliwość mapowania każdego neuronu i włókna w mózgu małpy bardziej szczegółowo niż to było dotychczas możliwe.
Badacze byli w stanie zejść do poziomu pojedynczych mikronów obserwując komórki mózgowe z dotąd niemożliwą do uzyskania szczegółowością. Uzyskane dane obejmują ponad petabajt informacji, czyli 1000 terabajtów.
Czytaj też: Niesamowicie zachowany mózg skrzypłocza sprzed 310 mln lat
Do uchwycenia neuronów, zespół wykorzystał sztuczną inteligencję – członkowie zespołu stworzyli nową technikę, znaną jako obrazowanie wolumetryczne z synchronicznym skanowaniem. Dzięki temu naukowcy mogą wykonać pełny obraz mózgu małpy w mniej niż cztery dni.
Nowa technika badań może dać nowe rozwiązania w medycynie
Zespół przetestował swój program na mózgach trzech 10-letnich małp i potwierdził, że technika ta może być stosowana na innych narządów wchodzących w skład organizmu. Jej działanie może zostać rozszerzone na obrazowanie innych tkanek i organów, w tym próbek badanych w ramach patologii klinicznej.
Przewiduje się, że poprzez połączenie uzyskanych danych obrazowych z analizą SI, technika ta może pomóc w zrozumieniu delikatnej struktury mózgu i ciała, a także tego, jak zmieniają się one w różnych stanach chorobowych.
Miejmy nadzieję, że ta technologia będzie cały czas doskonalona do szerszych zastosowań, aby dzięki temu ostatecznie zrozumieć działanie ludzkiego mózgu.
autor badania, Duan Shumin.
