Wired’in haberine göre,
Bu görüntü olabilir bir galeriye asılabilir, ancak hayatına bir kadının beyninin küçük bir parçası olarak başladı. 2014 yılında, epilepsi ameliyatı geçiren bir kadının serebral korteksinin küçük bir parçası çıkarıldı. Bu kübik milimetrelik doku, Harvard ve Google araştırmacılarının dünyanın gördüğü en ayrıntılı insan beyni bağlantı şemasını üretmesine olanak sağladı.
Biyologlar ve makine öğrenimi uzmanları 10 yıl boyunca bir etkileşimli harita Yaklaşık 57.000 hücre ve 150 milyon sinaps içeren beyin dokusunun. Kendi etrafına sarılan hücreleri, aynalı gibi görünen hücre çiftlerini ve araştırmaya göre kategorizasyona meydan okuyan yumurta biçimli “nesneleri” gösterir. Bu akıl almaz derecede karmaşık diyagramın, insan sinir devrelerini anlamaktan bozukluklar için olası tedavilere kadar bilimsel araştırmaları ilerletmeye yardımcı olması bekleniyor.
Projenin baş araştırmacılarından biri ve fonksiyonel ağlar oluşturmak için bireysel nöronların nasıl bağlandığını inceleyen bilim dalı olan konnektomi uzmanı Daniel Berger, “Eğer şeyleri çok yüksek bir çözünürlükte haritalandırırsak, farklı nöronlar arasındaki tüm bağlantıları görür ve bunları büyük ölçekte analiz edersek, bağlantı kurallarını belirleyebiliriz” diyor. “Bundan, düşünmenin nasıl çalıştığını veya belleğin nasıl depolandığını mekanik olarak açıklayan modeller oluşturabiliriz.”
Harvard’da moleküler ve hücresel biyoloji profesörü olan Jeff Lichtman, Alex Shapson-Coe liderliğindeki laboratuvarındaki araştırmacıların, elektron mikroskobu kullanarak dokunun hücre altı fotoğraflarını çekerek beyin haritasını oluşturduklarını açıklıyor. 45 yaşındaki kadının beyninden alınan doku, hücrelerdeki lipit zarlarına bağlanan ağır metallerle boyandı. Bu, ağır metaller elektronları yansıttığı için hücrelerin elektron mikroskobuyla görüntülendiğinde görülebilmesi için yapıldı.
Doku daha sonra reçineye gömüldü, böylece sadece 34 nanometre kalınlığında (karşılaştırma yapmak gerekirse, tipik bir kağıt parçasının kalınlığı yaklaşık 100.000 nanometredir) çok ince dilimlere kesilebildi. Berger, bunun haritalamayı kolaylaştırmak için yapıldığını söylüyor; 3B bir problemi 2B bir probleme dönüştürmek için. Bundan sonra ekip, her 2B dilimin elektron mikroskobu görüntülerini aldı ve bu da devasa 1,4 petabayt veriye denk geliyordu.
Harvard araştırmacıları bu görüntüleri elde ettikten sonra, çoğumuzun bir sorunla karşılaştığında yaptığı şeyi yaptılar: Google’a yöneldiler. Viren Jain liderliğindeki teknoloji devinin bir ekibi, 2B görüntüleri makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak hizaladı ve otomatik segmentasyonla 3B yeniden yapılandırmalar üretti; burada bir görüntüdeki bileşenler (örneğin, farklı hücre tipleri) otomatik olarak farklılaştırılır ve kategorize edilir. Segmentasyonun bir kısmı, Lichtman’ın “temel gerçek veri” olarak adlandırdığı, Berger’in (Google’ın ekibiyle yakın bir şekilde çalışan) algoritmaları daha fazla bilgilendirmek için dokuların bir kısmını elle yeniden çizmesini gerektiren verileri gerektiriyordu.
Berger, dijital teknolojinin bu doku örneğindeki tüm hücreleri görmesini ve boyutlarına bağlı olarak farklı şekilde renklendirmesini sağladığını açıklıyor. Golgi boyası olarak bilinen ve bir asırdan uzun süredir kullanılan bir kimyasalla örnekleri renklendirmek gibi nöronları görüntülemenin geleneksel yöntemleri, sinir dokusunun bazı unsurlarını gizli bırakıyor.