doi.org/10.1038/s41467-024-49455-y
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#Inteligência Artificial
Os pesquisadores desenvolveram o QDyeFinder, um pipeline de IA que pode desembaraçar e reconstruir as densas redes neuronais do cérebro
O cérebro é o órgão mais complexo já criado.Suas funções são sustentadas por uma rede de dezenas de bilhões de neurônios densamente compactados, com trilhões de conexões trocando informações e realizando cálculos.
Tentar compreender a complexidade do cérebro pode ser vertiginoso.
No entanto, se quisermos compreender como o cérebro funciona, precisaremos ser capazes de mapear os neurônios e estudar como eles estão conectados.
Agora, publicando na Nature Communications, pesquisadores da Universidade de Kyushu desenvolveram uma nova ferramenta de IA, chamada QDyeFinder, que pode identificar e reconstruir automaticamente neurônios individuais a partir de imagens do cérebro de camundongos.
O processo envolve marcar neurônios com um protocolo de rotulagem supermulticolorido e, em seguida, permitir que a IA identifique automaticamente a estrutura do neurônio combinando combinações de cores semelhantes.
Desafios no mapeamento de neurônios Um dos maiores desafios da neurociência é tentar mapear o cérebro e suas conexões.
No entanto, como os neurônios são tão densamente compactados, é muito difícil e demorado distinguir os neurônios com seus axônios e dendritos – as extensões que enviam e recebem informações de outros neurônios – uns dos outros, – explica o professor Takeshi Imai, da Escola de Pós-Graduação de Ciências Médicas, que liderou o estudo.
Para colocar isso em perspectiva, axônios e dendritos têm apenas cerca de um micrômetro de espessura, o que é 100 vezes mais fino que um fio de cabelo humano padrão, e o espaço entre eles é menor.- Uma estratégia para identificar neurônios é marcar a célula com uma proteína fluorescente de uma cor específica.
Os pesquisadores poderiam então traçar essa cor e reconstruir o neurônio e seus axônios.
Ao expandir a gama de cores, mais neurônios puderam ser rastreados de uma só vez.
Em 2018, Imai e sua equipe desenvolveram o Tetbow, um sistema que poderia colorir neurônios de forma brilhante com as três cores primárias da luz.
Uma combinação de 7 proteínas fluorescentes (mTagBFP2, mTurquoise2, mAmetrine1.1, mNeonGreen, Ypet, mRuby3, tdKatushka2) foi usada para visualizar a densa fiação dos neurônios.
As imagens de 7 canais foram então analisadas pelo programa QDyeFinder para revelar os padrões de fiação de neurônios individuais.
Crédito: Universidade Kyushu/Takeshi Imai
Um exemplo que gosto de usar é o mapa das linhas do metrô de Tóquio.
O sistema abrange 13 linhas, 286 estações e mais de 300 km.
No mapa do metrô, cada linha é codificada por cores, para que você possa identificar facilmente quais estações estão conectadas, – explica Marcus N.
Leiwe, um dos primeiros autores do artigo e professor assistente na época.
Tetbow tornou muito mais fácil rastrear neurônios e encontrar suas conexões.- No entanto, dois problemas principais permaneceram.
Os neurônios ainda precisavam ser meticulosamente traçados à mão, e usar apenas três cores não era suficiente para determinar uma população maior de neurônios.
Avanços tecnológicos com QDyeFinder A equipe trabalhou para aumentar o número de cores de três para sete, mas o maior problema eram os limites da percepção humana das cores.
Olhe atentamente para qualquer tela de TV e você verá que os pixels são compostos de três cores: azul, verde e vermelho.
Qualquer cor que possamos perceber é uma combinação dessas três cores, pois temos sensores azuis, verdes e vermelhos em nossos olhos.
As máquinas, por outro lado, não têm tais limitações.
Portanto, trabalhamos no desenvolvimento de uma ferramenta que pudesse distinguir automaticamente essas vastas combinações de cores”, continua Leiwe.
Também fizemos com que esta ferramenta unisse automaticamente neurônios e axônios da mesma cor e reconstruísse sua estrutura.
Chamamos esse sistema de QDyeFinder.- QDyeFinder funciona primeiro identificando automaticamente fragmentos de axônios e dendritos em uma determinada amostra.
Em seguida, identifica as informações de cor de cada fragmento.
Em seguida, utilizando um algoritmo de machine learning desenvolvido pela equipe, chamado dCrawler, as informações de cores foram agrupadas, identificando axônios e dendritos do mesmo neurônio.
Quando comparamos os resultados do QDyeFinder com dados de neurônios rastreados manualmente, eles tiveram aproximadamente a mesma precisão, explica Leiwe.
Mesmo em comparação com o software de rastreamento existente que faz pleno uso do machine learning, o QDyeFinder foi capaz de identificar axônios com uma precisão muito maior.- A equipe espera que sua nova ferramenta possa avançar na busca contínua para mapear as conexões do cérebro.
Eles também gostariam de ver se o seu novo método pode ser aplicado à marcação e rastreamento de outros tipos de células complicadas, como células cancerígenas e células do sistema imunológico.
Pode chegar o dia em que poderemos ler as conexões no cérebro e entender o que elas significam ou representam para aquela pessoa.
Duvido que isso aconteça durante a minha vida, mas o nosso trabalho representa um passo tangível na compreensão da dimensão talvez mais complicada e misteriosa da nossa existência,- conclui Imai.
Publicado em 08/07/2024 13h09
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