Модель на основе искусственного интеллекта, позволяющую анализировать активность нейронов мозга, создали ученые СПбПУ. По их словам, в ближайшем будущем разработка позволит оценивать эффективность препаратов для лечения нейродегенеративных заболеваний головного мозга и предполагать причины возникновения болезни Альцгеймера. Результаты опубликованы в IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering.
Как "разговаривают" нейроны?
"Мы создали универсальную модель NEuRT на основе искусственного интеллекта для анализа активности нейронных сетей в мозге. Образно говоря, с помощью нейросети мы наблюдаем, как нейроны "разговаривают" друг с другом", — сообщила заведующая научно-исследовательской лабораторией анализа биомедицинских изображений и данных СПбПУ Екатерина Пчицкая.
В СПбПУ отметили, что в основе созданной нейросети лежит архитектура, которая изначально была разработана для анализа человеческого языка (современные языковые ИИ-помощники).
"Оказалось, что сигналы нейронов и текст устроены похожим образом — в обоих случаях важны последовательность и контекст. Модель обучалась по принципу "угадай пропущенное слово", но вместо слов она восстанавливала скрытые фрагменты нейронных записей", — отметила Пчицкая.
Точность метода достигла 98%
По словам ученой, это можно использовать для решения разных прикладных задач.
"Такая модель позволяет отличить здоровый мозг от мозга, пораженного болезнью Альцгеймера, опираясь только на записи нейронной активности. В экспериментах на мышах было показано до 98% точности метода", — пояснила она.
Сеть способна не только ставить диагноз и определять патологию, но и объяснять, по какой причине она возникла, показывая, что именно "сломалось" в функционировании нейронной сети при патологии.
Как обучали нейросеть?
Как рассказали в университете, обучение шло на огромном открытом массиве данных (270 гигабайт записей нейронов мышиной зрительной коры), а затем модель успешно применила полученные знания к другому отделу мозга — гиппокампу.
Нейронную активность у мышей записывали с помощью миниатюрной флуоресцентной микроскопии — крошечных устройств, которые крепятся на голову животного и позволяют наблюдать за нейронами, пока мышь свободно передвигается. Для анализа использовали специальный флуоресцентный белок GCaMP6f, который светится, когда нейрон активен.
Что дальше?
В ближайшее время научная группа планирует добавить в модель поведенческие данные: нейросеть будет учитывать не только активность мозга, но и то, что в этот момент делает животное. По мнению ученых, это существенно обогатит анализ.
Исследование поддержано грантом в рамках государственного задания FSEG-2024-0025 Министерства науки и высшего образования Российской Федерации. Данный проект был проспонсирован Фондом поддержки молодежных инноваций и инициатив Санкт-Петербурга (лаборатория входит в кампус цифровых лабораторий Blue Sky Research).