Учёные используют машинное обучение для предсказания запахов по активности мозга червей
Новое исследование под руководством доцента Института Солка Шриканта Чалусани показало, что по активности мозга микроскопического червя Caenorhabditis elegans можно определить, какой химикат он почувствовал за несколько секунд до этого.
- Модельный организм: C. elegans имеет всего 302 нейрона, что позволяет отслеживать активность всего мозга в реальном времени, чего нельзя сделать у человека с его 86 миллиардами клеток.
- Эксперимент: Учёные сконструировали червей так, чтобы их нейроны светились (флуоресцировали) при активности. Затем они наблюдали за реакцией мозга 48 червей на пять химических веществ:
- Анализ данных: Простой анализ активности 50–60 нейронов, реагирующих на каждый стимул, не позволил различить запахи. Учёные применили теорию графов для изучения коллективных взаимодействий между парами клеток.
- Ключевое открытие: Реакция на хлорид натрия (соль) была уникальной. Примерно через 30 секунд после стимула наблюдалась сильная координация активности в специфических триплетах (тройках) нейронов, что не происходило при других запахах. Это позволило точно идентифицировать воздействие соли только по паттернам мозга.
- Роль машинного обучения: Алгоритм машинного обучения смог научиться различать нейронные ответы на соль и бензальдегид, но часто путал три других химических вещества.
- Значение: Исследование демонстрирует новый подход — анализ сетевой реакции всего мозга, а не только сенсорных нейронов. Это прокладывает путь к более комплексному пониманию того, как мозг кодирует информацию.
- Цель: Полученные знания в конечном итоге помогут лучше понять, как происходит обработка сенсорной информации у человека и что идёт не так при таких состояниях, как тревожность, СДВГ и расстройства аутистического спектра.
Исследование опубликовано в журнале PLOS Computational Biology 9 ноября 2021 года.