AZ 
Alimlər ilk dəfə olaraq siçanların görməsini təmin edən yarım milyardlıq əlaqənin xəritəsini tərtib edirlər
Doqquz illik zəhmətkeş işdən sonra çərşənbə günü beynəlxalq tədqiqatçılar qrupu məməlilərin qavrayışının incə strukturlarını və funksional sistemlərini ortaya qoyan siçan beyninin görmə mərkəzlərinin dəqiq xəritəsini dərc edib.
Bu günə qədər bu, məməlilərin beynindəki sinir dövrələrinin ən böyük və ən ətraflı təsviridir .
Xəritə normal beyin funksiyasının öyrənilməsini sürətləndirməyi vəd edir: xatirələri görmək, saxlamaq və emal etmək, mürəkkəb mühitlərdə naviqasiya. Ən əhəmiyyətlisi, beyin xəstəliklərinin anatomik və fizioloji baxımdan öyrənilməsini, yəni naqillər və dövrələr və siqnallar arasındakı əlaqələr baxımından dərinləşdirəcəkdir. Bu, autizm və şizofreniya kimi atipik naqillərdən yarana biləcək xəstəliklər üçün xüsusilə ümidvericidir.
Prinston Universitetinin Neyrologiya üzrə Evnin Professoru və kompüter elmləri professoru, layihəyə rəhbərlik edən H. Sebastian Seung, “Bu layihə tərəfindən hazırlanmış texnologiyalar bizə pozğunluğa səbəb olan bir növ anormal əlaqə modelini həqiqətən müəyyən etmək üçün ilk şansımızı verəcək” dedi.
Əsər Nature jurnalının xüsusi buraxılışından ibarət bir sıra məqalələrdə dərc olunub .
Seung-un Princeton komandası ilə birlikdə konsorsiuma Baylor Tibb Kolleci və Allen Beyin Elmləri İnstitutunun komandaları rəhbərlik edirdi. Layihə üzərində ümumilikdə 22 qurumdan 150-dən çox tədqiqatçı çalışıb.
NIH nümayəndələri bu işi sağlamlıq, xəstəlik və pozğunluğun gələcək tədqiqi üçün əsas kimi göstərdilər. Kəşfiyyat idarəsinin bildirdiyi maraq, yeni nəsil maşın öyrənmə üsullarında istifadə üçün “beynin alqoritmlərini tərsinə çevirmək”dir. Məsələn, məməlilərin beyinləri mürəkkəb qərarlar qəbul etmək üçün kiçik həcmli məlumatlardan istifadə etməkdə kompüterlərdən daha səmərəlidir. Bu xəritə onların bunu necə etdiyini öyrənmək üçün yeni bir üsul təqdim edir.
Beyində uyğun gələn forma və funksiya
“Beyin başımızın içindəki bu bioloji toxumadır ki, bizi dünyanı görməyə, hisslər keçirməyə, qərarlar qəbul etməyə vadar edir” dedi.
Xəritəni hazırlayarkən, tədqiqatçılar on minlərlə fərdi ağaca bənzər neyronları rəqəmsal olaraq ayırdılar, hər bir neyronun fərqli budaqlar sistemini izlədilər və sonra onları bir-bir geniş sxemlər şəbəkəsinə çevirdilər – elm adamları “konnektom” adlandırdılar.
Nəticə ilkin görmə qabığı və tor qişa da daxil olmaqla, bir kub millimetr beyin toxumasında yarım milyarddan çox əlaqəni əhatə edir.
“Bu məlumatın unikal cəhəti odur ki, bir təcrübədə həm strukturu, həm də funksiyanı bir araya gətirdi” dedi Tolias.
Mükəmməl təsvir sisteminə qoşularkən siçana qısa video kliplər göstərildi. Bu sistemlə tədqiqatçılar məlumat axınını göstərən kalsium ionlarının varlığını ölçərək heyvanın beyin fəaliyyət nümunələrini izləyiblər.
Onlar təkcə bu fəaliyyətin beyində necə təşkil edildiyini deyil, həm də fəaliyyətin əsas hüceyrələr və onların əlaqələri ilə necə əlaqəli olduğunu bilmək istəyirdilər.
Yolu gəzmək
Bu məlumatları əldə etmək üçün tədqiqatçılara siçanın oyaq olması və vizual olaraq stimullaşdırılması lazım idi. Beləliklə, onlar heyvanı 10 saniyəlik dinamik səhnələrə, o cümlədən The Matrix, Mad Max: Fury Road, Qatsi eksperimental sənədli trilogiyası və motokros, BASE jumping və luge kimi müxtəlif ekstremal idman növlərinə dair kliplərə baxarkən qaçış zolağında qaçırdılar.
Daha sonra siçan Allen İnstitutuna göndərildi, burada tədqiqatçılar beyni təxminən 28.000 yoxa çıxacaq nazik təbəqəyə böldülər. Tədqiqatçılar həmin dilimlərin hər birinin təsvirlərini yaratmaq üçün elektron mikroskopdan istifadə etdilər, sonra şəkilləri yenidən kompozit hala gətirdilər.
Seung’un komandası daha sonra bu on minlərlə dilim vasitəsilə hər bir neyronun hər konturunu izləmək üçün süni intellekt tətbiq etdi , onları ayrı-ayrılıqda işıqlandırmaq üçün rəngləndirdi, bu proses seqmentasiya adlanır. Süni intellekt tərəfindən yaradılan seqmentasiya prosesi insanlar tərəfindən təsdiqlənməlidir və ya yoxlanılmalıdır. Diaqramın böyük bir hissəsi yoxlanılıb, lakin iş davam edir.
Nəticədə konnektorun və onun fəaliyyətinin vahid görünüşü texnologiyanı son dərəcə güclü edir. Konsorsiumdan olan elm adamları neyronlar arasındakı əlaqələr, xüsusi neyron növlərinin üstünlükləri və bu xüsusiyyətlərin yüksək səviyyəli funksiyalara necə təsir etməsi ilə bağlı bəzi təəccüblü tapıntılar əldə ediblər.
“Biz düşünürük ki, bunlar aysberqin görünən hissəsidir” dedi Tolias.
Onlar həmçinin bu layihənin məlumatlarından siçan beyninin rəqəmsal əkiz kimi tanınan yüksək dəqiqliyə malik rəqəmsal modellərini yaratmaq üçün istifadə ediblər ki, bu modellər yeni sualları araşdırmaq və daha sonra laboratoriyada təsdiqlənə bilən incə fərziyyələr hazırlamaq üçün istifadə oluna bilər.
Tomas Makrina Seung-un Princeton qrupunda aspirant kimi çalışaraq Ph.D. bu layihə zamanı nevrologiya və kompüter elmləri üzrə. O vaxtdan bəri o, Zetta AI adlı bir şirkət yaratdı, bu da tədqiqat qrupları üçün konnektorun xəritələşdirilməsi prosesinin ən zəhmətli hissələrini yerinə yetirir – şəkillərin uyğunlaşdırılması, neyronların çoxlu filiallarının izlənməsi və nəticələrin yoxlanılması.
Makrina bildirib ki, siçan layihəsi üzərində görülən işlər sayəsində metodlar son bir neçə ildə çox daha sürətli və daha səmərəli olub. Elm adamları indi ağcaqanad və milçəklərdən tutmuş makakalara və insanlara qədər bir çox növlərin konnektomlarının xəritəsini çəkirlər. Bu alətlər daha geniş şəkildə əlçatan olduqca, onlar nevrologiyanın bütün sahəsində kəşfləri sürətləndirməyi vəd edir ki, bu da tədqiqatçılara funksional və davranış tədqiqatlarını neyron dövrələrin fiziki reallıqlarında əsaslandırmaq imkanı verir.
“Biz hesab edirik ki, hər bir nevrologiya təcrübəsi müəyyən mənada konnektoma istinad etməlidir” dedi Makrina.
“Mümkün olmayana” nail olmaq
Dövrünün aparıcı bioloqu Frensis Krik 1979-cu ildə Scientific American jurnalında yazaraq , nevrologiyada texnoloji yenilikçilərin diqqətini əldə edilə bilən məqsədlərə çatmağa yönəltməyi təklif etdi. “Mümkün olmayanı, məsələn, bir kub millimetr beyin toxumasının dəqiq naqil diaqramını və onun bütün neyronlarının necə atəş açdığını soruşmağın faydası yoxdur”.
Onun sözləri çağırış kimi xidmət etdi.
Seung, insan konnektomunun xəritələşdirilməsinin daha geniş təsirlərini İnsan Genomu Layihəsinin genomikanın transformasiyası ilə müqayisə etdi. 2003-cü ildə tamamlanan bu layihədən əvvəl bəşəriyyət insanın sahib olduğu genlərin sayı və ya insanlar arasında genetik oxşarlıq kimi əsas məlumatları bilmirdi.
İyirmi il sonra, genomika tibbdə ön sıralarda dayanır, döş xərçəngi və leykemiya üçün müalicələri fərdiləşdirir və həkimlərə, məsələn, qan durulaşdırıcıların dozasını dəqiq tənzimləməyə kömək edir.
“Connectome beyin elminin rəqəmsal transformasiyasının başlanğıcıdır” dedi Seung. “Bir neçə düyməyə basmaqla siz saniyələr ərzində məlumat axtara və nəticələri əldə edə bilərsiniz. Bu məlumatların bəziləri əvvəllər əldə etmək üçün bütöv bir namizədlik dissertasiyası tələb edərdi. Rəqəmsal transformasiyanın gücü də budur.”
Təbii ki, genom və konnektom arasında əsas fərqlər var. Məhz, genom dörd hərfli əlifbanın ardıcıllığından istifadə edərək bir sətirdə yazıla bildiyi halda, beyin çox kiçik bir enerji büdcəsi ilə real vaxtda məlumatları emal edən dolaşıq liflərdən ibarət bir bataqlıqdır.
Beyin elminin çevrilməsi genomikanınkindən daha nəfəs kəsici ola bilsə də, onu çıxarmaq üçün daha çox səy və yaradıcılıq lazımdır.
Tolias, “Kontektomun mütləq sinir kodu deyil” dedi. Beynin strukturlarını incə təfərrüatı ilə başa düşmək onun necə işlədiyini anlamaq üçün vacib olsa da, xəstəliyin öyrənilməsi üçün dərhal vacib olsa da, diqqət və idrakla bağlı ən böyük suallara cavab vermək üçün beynin proqram təminatının da dərindən başa düşülməsini tələb edəcəyini söylədi.
Nematod cinsindən subyektiv insan təcrübəsinə qədər
Kiçikdən başlamaq elm adamlarına daha böyük və daha mürəkkəb beyinləri inkişaf etdirməyə imkan verən bir sıra texnika və texnologiyalar yaratmağa imkan verdi. C. elegans nematod qurdunun hər iki yetkin cinsinin tam konnektorları 2019-cu ildə tamamlandı. Keçən il Princetonda Sebastyan Seunqun rəhbərlik etdiyi bir qrup meyvə milçəyinin tam konnektorunu buraxdı.
Həmin layihə üzərində işləyən tədqiqatçıların çoxu siçan üzərində də işləyiblər. Əslində, bir heyvanı öyrənmək üçün hazırlanmış və təkmilləşdirilmiş əsas yanaşmaların çoxu digərini öyrənmək üçün istifadə edilmişdir və əksinə.
Siçan beyni üçün verilənlər bazası tamamilə açıqdır, yəni bütün dünya üzrə tədqiqatçılar ondan nəzəriyyələri sınaqdan keçirmək və beyinə baxmaq üçün yeni üsullar hazırlamaq üçün istifadə etməyə başlayıblar.
Siçan beyninin bir kub millimetri tam meyvə milçəyinin beynindən təxminən 20 dəfə böyükdür və daha mürəkkəbdir, lakin yeni xəritə tam təsvirdən uzaqdır. O, bütöv siçan konnektorunun yalnız mində birini təmsil edir.
Qismən siçan konnektorundan tam insan konnektoruna sıçrayış vaxt, resurslar və bəzən qeyri-mümkün görünə bilən ixtiraçılıq səviyyəsini tələb edəcək. Yenə də, bir neçə onilliklər əvvəl indiki xəritə qeyri-mümkün görünürdü. Həqiqətən də tədqiqatçılar bildiriblər ki, indiki komanda 2016-cı ildə işə başlayanda Francis Crick-in qiymətləndirməsi hələ də az və ya çox dəqiq görünürdü.
Bir çox cəhətdən, bu layihədən ortaya çıxan əsas tapıntılardan biri, ilk növbədə, konnektomların xəritələşdirilməsinin dəyərli olduğunun sübutudur. Ph.D dərəcəsini qazanmış J. Alexander Bae. elektrik mühəndisliyi və nevrologiya sahəsində birgə çalışan və bu layihədə uzun illər çalışmış yüz minlərlə hüceyrəni izləmək və onları tam 3D rekonstruksiyaya yığmaq ideyasının o dövrdə həqiqətən cəsarətli olduğunu söylədi.
Onlar alim yoldaşlarının çoxlu skeptisizmi ilə üzləşdilər. Çətin işlərin çoxu əllə görülməli idi. Və işi başa çatdırmaq üçün lazım olan bir çox alət icad etməli oldular.
“Ağrılı idi. Amma nə isə, biz bunu reallaşdırdıq. Mən heyranam”, – Bae deyib. “Biz uğursuz ola bilərdik. Amma uğursuz olsaq, bu konnektomika sahəsi sadəcə çökə bilərdi.”
Əvəzində konnektomika partlayıcı böyümə astanasındadır.
Ölçü və mürəkkəbliyin hər artması ilə elm adamları yeni texnikalar kəşf edir, yeni texnologiyalar icad edir və yenidən araşdırıla bilən daha böyük və daha mürəkkəb nəticələr verən yeni problemləri həll edirlər.
“Bu, sadəcə başlanğıcdır” dedi Seung. “Ancaq bu, real beyin simulyasiyalarının yeni bir dövrünün qapısını açır. Və beləliklə, növbəti sual belə olur – və insanlar soruşacaqlar – bunu insan beyni ilə etmək olarmı? Və sonra növbəti sual budur ki, insan beynini simulyasiya edə bilsəniz və o, çox sadiq olsa belə, şüurlu olardımı?”
Bu barədə nə düşündüyünü soruşduqda güldü. “Mənim bununla bağlı açıqlama vermək üçün səndən artıq səlahiyyətim yoxdur. Amma insanlar “beynin simulyasiyasının şüurlu olacağına inanmıram” dedikdə, mən deyirəm: “Yaxşı, simulyasiya olmadığını haradan bilirsən?”
Ətraflı məlumat: MICrONS Konsorsiumu, Siçan vizual korteksinin çoxsaylı sahələrini əhatə edən funksional konnektomika, Təbiət (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-08790-w
Jurnal məlumatı: Təbiət Princeton Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir
