È possibile capire il cervello? La scienza è ancora lontana dal rispondere a questa domanda. Però, da quando i ricercatori hanno iniziato a formare l'intelligenza artificiale sulle analisi neurobiologiche, sembra almeno possibile ricostruire la struttura cellulare di un cervello. Le nuove reti neurali artificiali sviluppate dal Max Planck Institute of Neurobiology e Google AI ora possono persino riconoscere e classificare le cellule nervose in modo indipendente in base al loro aspetto.

Il cervello umano è costituito da circa 86 miliardi di cellule nervose e altrettante cellule gliali. Inoltre, ci sono circa 100 trilioni di connessioni tra le sole cellule nervose. Mentre mappare tutte le connessioni di un cervello umano rimane fuori portata, gli scienziati hanno iniziato ad affrontare il problema su scala ridotta. Attraverso lo sviluppo della microscopia elettronica a scansione seriale block-face, tutte le cellule e le connessioni di una particolare area cerebrale possono ora essere rilevate automaticamente e visualizzate in un'immagine tridimensionale.

"Possono essere necessari diversi mesi per rilevare un 0,3 mm ³ pezzo di cervello al microscopio elettronico, "dice Philipp Schubert, studente di dottorato nel dipartimento di Winfried Denk presso l'Istituto di neurobiologia Max Planck. "A seconda delle dimensioni del cervello, questo sembra un sacco di tempo per un piccolo pezzo. Ma anche questo contiene migliaia di celle." Un simile set di dati richiederebbe anche quasi 100 terabyte di spazio di archiviazione. Tuttavia, non è la raccolta e l'archiviazione, ma piuttosto l'analisi dei dati che è la parte difficile.

Fortunatamente, i metodi di analisi sono migliorati insieme alle tecniche di microscopia. Per molto tempo, solo il cervello umano sembrava essere in grado di riconoscere e tracciare in modo affidabile le parti e le connessioni delle cellule nervose nelle immagini al microscopio elettronico. Per esempio, le persone dovevano ancora lavorare per ore davanti allo schermo di un computer per tenere traccia dei componenti delle celle nelle pile di immagini e correggere le analisi del computer. Di conseguenza, la ricostruzione anche dei più piccoli set di dati ha richiesto molti anni. Alcuni anni fa, però, i ricercatori hanno arruolato l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

I neurobiologi di Martinsried hanno addestrato le reti neurali convoluzionali a riconoscere e distinguere i componenti delle cellule nervose nei dati dell'immagine. Attraverso una migliore analisi delle immagini utilizzando reti di riempimento, intere cellule nervose con tutti i loro componenti e connessioni sono state estratte automaticamente da uno stack di immagini nel 2018, praticamente senza errori. "E adesso, con le reti neurali di morfologia cellulare, stiamo andando un passo avanti nell'analisi, "dice Schubert. "Come gli esseri umani, I CMN riconoscono una cella in base alla sua forma e al suo contesto e non confrontando i singoli pixel".

I CMN possono ora assegnare le cellule nervose estratte da una pila di immagini a un tipo di cellula nervosa o a una cellula gliale a seconda del loro aspetto. I CMN riconoscono anche se un'area cellulare appartiene al corpo cellulare, l'assone, un dendrite, o dei suoi processi spinosi. "Questa informazione è importante per poter comprendere la funzione delle cellule o, Per esempio, la direzione del flusso di informazioni ai punti di contatto sinaptici, dice Schubert, che sta già aspettando con ansia il prossimo compito:"Ora possiamo finalmente analizzare i set di dati più grandi!"