Группа ученых из Института мозга Аллена, медицинского подразделения Гарвардского университета в Соединенных штатах Америки и Института Фландерса, который находится в Бельгии, разработала и создала самую большую в мире карту нейронных связей определенных участков человеческого мозга. Также при создании карты исследователи разработали ряд инструментов, которые в дальнейшем помогут другим ученым обнаружить взаимосвязь между построением нейронных связей и функциями, выполняемыми отдельными нервными клетками.
Создание карты стало результатом многолетних исследований. Эти научные работы проводились для того, чтобы объединить в одно целое ряд областей нейробиологии, которые ранее даже не взаимодействовали.
Все эксперименты проводились на грызунах. В начале исследований ученые идентифицировали отдельные нейроны зрительных участков мозга, имевшего определенные повреждения. В результате проведенной лабораторной работы ученые смогли сделать огромное количество снимков нейронов и их связей друг с другом. Также в рамках экспериментов ученые делали срезы огромного количества нервных клеток. Собрав в единое целое все изображения, исследователи создали трехмерную модель, в которой каждый нейрон находился на своем месте. Такая модель позволила проследить путь от одной нервной клетки к другой, что, в свою очередь, дало ученым информацию о местоположении нейронных связей.
Проанализировав все данные, полученные от исследования трехмерной карты нейронных связей, ученые пришли к очень интересным результатам, которые занимали почти 100 терабайт памяти. Такие результаты помогли авторам работы открыть так называемые магистрали, которые служат для соединений нервных клеток, располагающихся в различных участках мозга и выполняющих похожие задачи.
Все инструменты и методы, разработанные специалистами в рамках этого научного проекта, станут основой для новой программы изучения человеческого мозга, которая уже получила название Machine Intelligence from Cortical Networks. В качестве конечного результата этих исследований ученые планируют получить точную цифровую модель одного кубического миллиметра нервной системы с полностью функционирующими нервными клетками.
