Новый алгоритм отслеживает нейроны в гибком мозге свободно ползающего червя

Ученые из Принстонского университета разработали новый алгоритм для отслеживания нейронов в мозге червя Caenorhabditis elegans во время его движения. Алгоритм, представленный в PLOS Computational Biology Джеффри Нгуеном и коллегами, может сэкономить сотни часов ручного труда в исследованиях поведения животных.

Чтобы исследовать роль мозга в поведении, ученые используют передовые методы визуализации, которые записывают активность отдельных нейронов во время движения животного. Однако отслеживание нейронов в движущемся мозге — сложная задача, особенно для мягкотелого червя C. elegans, чьи малый размер и прозрачность в остальном хорошо подходят для таких исследований.

«Когда червь ползет, его мозг изгибается, что создает трудности для визуализации», — говорит соавтор исследования Эндрю Лейфер. Его команда потратила много часов на ручное отслеживание нейронов в записях гибкого мозга ползающих червей, что побудило их разработать новый алгоритм для упрощения этого трудоемкого процесса.

Новый подход, названный Neuron Registration Vector Encoding, использует методы компьютерного зрения и машинного обучения. Он применяет 3D-флуоресцентные записи мозга C. elegans, чтобы присвоить уникальный идентификатор каждому обнаруженному нейрону. Основываясь, в частности, на относительном расположении нейронов, алгоритм отслеживает каждый нейрон во времени. Точность отслеживания также повышается за счет учета известных способов деформации мозга при определенных движениях червя.

Исследователи обнаружили, что новый алгоритм стабильно идентифицирует больше нейронов и быстрее, чем ручные или частично автоматизированные подходы. Они смогли использовать новый метод для корреляции нейронной активности с конкретными движениями червя, особенно с маневрами движения назад.

«Это исследование демонстрирует ценность применения автоматизированных подходов на основе компьютерного зрения и машинного обучения для решения трудоемких задач в нейробиологии, которые ранее могли выполнять только люди», — говорит Лейфер.

Его команда планирует использовать новый подход для изучения нейронной активности во время сложных форм поведения C. elegans, таких как поиск пищи, сон и спаривание. Алгоритм может помочь выявить, как различные паттерны активности мозга порождают эти формы поведения. В будущем тот же подход можно будет протестировать и на других видах, например, на рыбках данио.