¿Es posible comprender el cerebro? La ciencia aún está lejos de responder a esta pregunta. Sin embargo, Desde que los investigadores han comenzado a entrenar la inteligencia artificial en análisis neurobiológicos, parece al menos posible reconstruir la estructura celular de un cerebro. Las nuevas redes neuronales artificiales desarrolladas por el Instituto Max Planck de Neurobiología y Google AI ahora pueden incluso reconocer y clasificar las células nerviosas de forma independiente en función de su apariencia.

El cerebro humano consta de aproximadamente 86 mil millones de células nerviosas y aproximadamente la misma cantidad de células gliales. Además, hay alrededor de 100 billones de conexiones entre las células nerviosas solamente. Si bien el mapeo de todas las conexiones de un cerebro humano permanece fuera de su alcance, Los científicos han comenzado a abordar el problema a menor escala. Mediante el desarrollo de microscopía electrónica de barrido de caras de bloques en serie, Todas las células y conexiones de un área particular del cerebro ahora pueden ser inspeccionadas automáticamente y mostradas en una imagen tridimensional.

"Puede llevar varios meses medir un 0,3 mm ³ pedazo de cerebro bajo un microscopio electrónico, "dice Philipp Schubert, estudiante de doctorado en el Departamento de Winfried Denk en el Instituto Max Planck de Neurobiología. "Dependiendo del tamaño del cerebro, esto parece mucho tiempo para una pequeña pieza. Pero incluso esto contiene miles de celdas ". Un conjunto de datos de este tipo también requeriría casi 100 terabytes de espacio de almacenamiento. Sin embargo, no es la recopilación y el almacenamiento, sino más bien el análisis de datos, la parte difícil.

Afortunadamente, los métodos de análisis han mejorado junto con las técnicas de microscopía. Por mucho tiempo, solo el cerebro humano parecía ser capaz de reconocer y rastrear de manera confiable las partes y conexiones de las células nerviosas en imágenes de microscopio electrónico. Por ejemplo, la gente todavía tenía que trabajar durante horas frente a la pantalla de una computadora para rastrear los componentes de la celda en las pilas de imágenes y corregir los análisis de la computadora. Como resultado, la reconstrucción de incluso los conjuntos de datos más pequeños llevó muchos años. Hace unos pocos años, sin embargo, los investigadores contaron con la ayuda de la inteligencia artificial.

Los neurobiólogos de Martinsried entrenaron redes neuronales convolucionales para reconocer y distinguir los componentes de las células nerviosas en los datos de la imagen. Mediante un análisis de imágenes mejorado utilizando redes de llenado de inundaciones, células nerviosas enteras con todos sus componentes y conexiones se extrajeron automáticamente de una pila de imágenes en 2018, prácticamente sin errores. "Y ahora, con las redes neuronales de morfología celular, vamos un paso más allá en el análisis, ", dice Schubert." Como los humanos, Los CMN reconocen una celda por su forma y contexto y no comparando píxeles individuales ".

Los CMN ahora pueden asignar las células nerviosas extraídas de una pila de imágenes a un tipo de célula nerviosa o una célula glial según su apariencia. Los CMN también reconocen si un área celular pertenece al cuerpo celular, el axón, una dendrita, o sus procesos espinosos. "Esta información es importante para poder comprender la función de las células o, por ejemplo, la dirección del flujo de información en los puntos de contacto sinápticos, dice Schubert, que ya espera con ansias la próxima tarea:"¡Ahora finalmente podemos analizar los conjuntos de datos más grandes!"