Некоторое время назад в моей ФБ-ленте чуть ли не одна за другой промелькнула ссылка на статью Даниэля и Альберта-Ласло Барабаши, которые накинулись на задачу поиска генетических основ формирования коннектома. Сначала Andrey Kiselnikov написал об этой работе, а потом я прочитал про неё в блоге «Малоизвестное интересное» Сергей Карелов. А так как меня эта тема довольно сильно будоражит, то я решил ознакомиться с оригиналом (скачать можно вот здесь, например: http://barabasi.com/publications).
Кратко про то, о чём написано в статье. Авторы задались мыслью о том, каким же именно образом коннектом живых существ на Земле может кодироваться генами. В статье авторы предлагают определённую модель, в которой описывается целостный фреймворк, в рамках которого связывается геном и коннектом. Для реализации этого фреймворка авторами использовались положения теории графов и теории информации. Так что статья больше математическая, чем генетическая или биологическая.
Очень круто то, что использован математический аппарат для теоретического изучения возможностей по применению генетики для кодирования коннектома. Главная гипотеза авторов заключается в том, что каждый нейрон в организме каким-то образом помечается уникальной ссылкой. Для этого могут быть использованы так называемые транскрипционные факторы. Используя простое положение теории информации авторы показывают, что для постановки уникальной метки на каждый из N нейронов нервной системы организма требуется log2 N транскрипционных факторов, какое количество очень мало по сравнению с общим количеством транскрипционных факторов в любом организме. Например, если вспомнить, что в коре головного мозга человека 86 миллиардов нейронов, то для создания уникальной метки для каждого из них требуется всего лишь 37 транскрипционных факторов, а их в организме человека тысячи и тысячи.
Однако для кодирования полного коннектома из N нейронов требуется O(N^2) битов информации для описания матрицы смежности графа коннектома. Для этого нет никаких возможностей даже в организме дрозофилы, не говоря уж о человеке. Однако авторы статьи предложили некий биохимический оператор, который осуществляет соединение нейронов при помощи синапсов и (или) щелевых контактов и действует на основе паттернов меток нейронов, составленных из транскрипционных факторов. В статье описана очень целостная модель, которая строит красивые двудольные графы, а также приводятся как результаты моделирования, так и результаты поиска в коннектоме аскариды C. elegans максимальных двудольных графов.
Результат впечатляющий. В коннектоме C. elegans были найдены полные двудольные графы таких размеров, которые никак не могли бы появиться случайным образом — слишком низкая вероятность этого. Причём в это же самое время количество двудольных графов маленьких размеров намного ниже, чем можно получить случайным образом. То есть в коннектоме червяка двудольные графы разных размеров сдвинуты в более высокие уровни размеров, чем можно было бы получить случайно. Это удивительный результат (см. на одной из прилагаемых картинок общий шаблон матрицы, который я нарисовал с пометкой, что это очень важно).
А почему удивительный? Да потому, что полные двудольные графы — это два слоя искусственной нейронной сети прямого распространения. А если соединить два двудольных графа друг с другом, то получится классический перцептрон Ф. Розенблатта. Фактически, предложена гипотеза генетического инструмента построения естественных нейронных сетей с той же самой топологией, что и известные нам искусственные нейронные сети.
Но, конечно, не всё так просто. Авторы не привели никаких гипотез относительно того, что это может быть за биохимический оператор, который строит двудольные графы. К тому же, ему на вход должны подаваться паттерны определённого вида, чтобы построить именно двудольный граф, который не является подграфом полного графа, что было бы слишком тривиально. Каким образом этот механизм работает в биохимии живого организма — неясно, в статье ответа на этот вопрос нет. Но, как минимум, это возможность фальсификации поставленной гипотезы — этот оператор можно искать (и он, кстати, тоже должен кодироваться генами).
В общем, крутая статья, однако она открывает ещё больше вопросов, чем даёт ответов. Но начало положено. Как минимум, есть непротиворечивый фреймворк для исследований. И если наш коннектом на каком-то уровне состоит из многослойных перцептронов, то это открывает интересные возможности как для вычислительной нейрофизиологии, так и для искусственного интеллекта.
P. S.: Статью с моими комментариями и выделениями можно скачать отсюда: https://yadi.sk/i/yhgdhIhE2YBuog