был хорошим мышонком, после смерти его тельце не было отправлено в утиль (по крайней мере полностью). Мышиный мозг извлекли из черепной коробки и нарезали на тонкие слои при помощи микротома (инструмента для приготовления тонких срезов образцов). Полученные срезы пропустили через электронный микроскоп в Институте медицинских исследований Общества Макса Планка, в результате чего в 2010 г. был сформирован большой массив изображений[1063], который и использовали исследователи из MIT. Когда сотрудники лаборатории осознали, что воссоздание карты связей одного-единственного нейрона требует около пятидесяти часов рабочего времени специалиста и картирование сетчатки мыши у группы из ста учёных займёт почти двести лет, стало ясно, что необходимо принципиально иное решение. И оно было найдено. Им стало создание онлайн-игры EyeWire, в которой игроки соревнуются друг с другом в деле окраски фотографий срезов мышиного мозга.

Карта сетчатки состоит из множества частей (кубов), каждую из которых должны обработать несколько игроков. Экран игры разделён на две части, слева — трёхмерная модель нейрона, которую можно поворачивать и двигать, справа — множество наложенных друг на друга снимков последовательно идущих слоёв. Прокручивая двумерные снимки сетчатки, можно представить объёмную картину, при этом по модели вертикально движется прозрачная планка: так игра даёт понять, какой слой просматривает игрок. Чтобы «восстановить» ветки нейрона, нужно закрасить соответствующие фрагменты на фотографиях.

После завершения работы над кубом программа сравнивает решения, определяет, какое из них верное, и присуждает очки. Искать ошибки в нейронной карте приходится учёным и самим игрокам, поэтому в сообществе EyeWire создана строгая иерархия. Для каждой роли определены требования, возможности и обязанности. Продвинутые игроки делятся на «скаутов» (помечают подозрительные кубы), «жнецов» (исправляют ошибки), «модераторов» (поддерживают порядок в чате) и «менторов» (помогают игрокам).

Рис. 84. Игра EyeWire

В 2014 г., через два года после запуска EyeWire, сотрудники лаборатории сделали первое открытие и рассказали о нём в журнале Nature. Учёным удалось выяснить, как именно млекопитающие распознают движение. То, что в процессе участвует не только зрительная кора (часть коры головного мозга, отвечающая за обработку зрительного сигнала), но и сетчатка, уже было известно, но сам механизм подробно изучен не был[1064].

Рис. 85. Схема организации дирекциональной избирательности ганглиозных клеток сетчатки.

SAC — звёздчатая амакриновая клетка (ЗАК);

Bc2 — биполяры, образующие синапсы на дендрите ЗАК вблизи тела клетки;

Bc3a — биполяры, образующие синапсы на дендрите ЗАК вдали от тела клетки;

Bc5 — биполяры, образующие возбудительные синапсы на дендритах дирекционально избирательных ганглиозных клеток;

DS GC — дирекционально избирательные ганглиозные клетки, выделяющие противоположные направления движения стимулов, левая DS GC — слева направо, правая DS GC — справа налево (обозначено стрелками)

Когда свет попадает на клетки фоторецепторов, они передают сигнал биполярным клеткам[1065], затем амакриновым[1066] — и, наконец, ганглионарным[1067].

Учёные проанализировали 80 амакриновых нейронов (29 из них помогли описать игроки EyeWire) и соединённые с ними биполярные клетки. Они заметили, что разные типы биполярных клеток по-разному соединяются с амакриновыми нейронами: биполярные клетки одного типа располагаются далеко от тела (сомы) звёздчатой клетки и передают сигнал быстро, клетки другого типа располагаются близко, но сигнал передают с задержкой.

Если стимул в поле зрения удаляется от тела (сомы) звёздчатой амакриновой клетки, то первой активизируется «медленная» биполярная клетка, затем — «быстрая». Тогда, несмотря на задержку, сигналы клеток обоих типов достигают звёздчатого амакринового нейрона одновременно, он испускает сильный сигнал и передаёт его дальше ганглионарным клеткам. Если же стимул движется по направлению к соме, сигналы разных типов биполярных нейронов не «встречаются» и сигнал амакриновой клетки получается слабым[1068].

Разумеется, игра EyeWire в силу присущей ей некоторой криповатости не входит в топы рейтингов онлайн-игр, а следовательно, объём людских ресурсов, привлекаемых в рамках этого образчика гражданской науки [civil science], весьма ограничен. Однако создатели и не рассчитывали на то, что в данном проекте можно будет полагаться только на ресурсы краудсорсинга. Размеченные игроками данные были использованы для того, чтобы обучить на них соответствующие модели машинного обучения, которые затем смогут выполнять раскраску самостоятельно[1069]. Своеобразная ирония заключается в том, что в основе этих моделей лежат свёрточные нейронные сети (о них мы поговорим подробно несколько позже), созданные, в свою очередь, под влиянием научных данных, полученных в ходе изучения зрительной коры головного мозга. Так что EyeWire в некотором смысле напоминает змея уробороса, кусающего самого себя за хвост.

Рис. 86. Изображение уробороса в алхимическом трактате 1478 г.,

автор Феодор Пелеканос (греч. Θεόδωρος Πελεκάνος)

4.2.7 Коннектомика сегодня

Чего не могу воссоздать, того не понимаю.

Ричард Фейнман

EyeWire не единственный из современных проектов, посвящённых развитию технологий для создания моделей коннектомов живых существ (напоминаем, что коннектом — это карта связей нейронов в нервной ткани).

Второго апреля 2013 г. администрация Президента США дала старт амбициозной частно-государственной исследовательской программе BRAIN Initiative (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies, Исследование мозга через продвижение инновационных нейротехнологий), глобальной целью которой является достижение динамического понимания принципов работы мозга. Инициатива была разработана Управлением по научной и технологической политике (Office of Science and Technology Policy, OSTP) в рамках более широкой программы Neuroscience Initiative (Инициативы нейронауки)[1070]. Созданная под впечатлением от проекта «Геном человека» (Human Genome Project) BRAIN Initiative среди своих публичных целей заявляет помощь исследователям в деле изучения мозговых расстройств, таких как болезни Альцгеймера и Паркинсона, депрессии и травматических поражений мозга.

Первым кирпичиком в фундаменте BRAIN Initiative стала статья Павлоса (Пола) Аливизатоса из Калифорнийского университета в Беркли и его коллег, вышедшая на страницах престижного журнала Neuron под названием «Проект карты активности мозга и проблема функциональной коннектомики» (The Brain Activity Map Project and the Challenge of Functional Connectomics) за год до старта проекта. В статье были изложены экспериментальные планы для более скромного проекта, в том числе рассмотрены методы, которые могут быть использованы для построения «функционального коннектома», а также перечислены технологии, которые необходимо будет разработать в ходе проекта. Авторы указывают, что первоначальные исследования могут быть проведены на излюбленных объектах исследователей — нематодах Caenorhabditis elegans, затем на плодовых мушках Drosophila melanogaster — обладателях сравнительно простых нервных систем. На следующем этапе исследований предлагалось перейти к рыбкам Danio rerio (известных в англоязычной литературе под именем Zebrafish