日本九州大學研究人員在新一期《自然·通訊》上發表文章稱,他們開發了一種新的人工智能(AI)工具——QDyeFinder,其可從小鼠大腦的圖像中自動識別和重建單個神經元。該過程涉及使用超多色標記協議去標記神經元,然后讓AI通過匹配相似的顏色組合自動識別神經元的結構。
識別神經元的一種策略是用特定顏色的熒光蛋白標記細胞,研究人員可追蹤這種顏色並重建神經元及其軸突,擴大顏色范圍可同時追蹤更多的神經元。2018年,研究人員開發了Tetbow,這是一種用光的3種原色為神經元著色的系統。Tetbow使追蹤神經元和找到它們的連接變得更加容易。
研究人員致力於將顏色的數量從3種增加到7種,但一個關鍵問題是人類對顏色感知有局限性。仔細觀察任何電視屏幕,都會發現像素由3種顏色組成:藍色、綠色和紅色。人類能感知到的任何顏色都是這3種顏色的組合,因為人眼裡有藍色、綠色和紅色的傳感器。
但機器沒有這樣的限制。鑒於此,研究人員開發出一種工具,可自動區分這些巨大的顏色組合。這個工具能自動將相同顏色的神經元和軸突縫合在一起,並重建它們的結構。QDyeFinder的工作原理就是首先自動識別給定樣品中的軸突和樹突片段,然后識別每個片段的顏色信息,接著研究人員利用新開發的機器學習算法,將顏色信息組合在一起,識別出同一神經元的軸突和樹突。
將QDyeFinder的結果與手動追蹤神經元的數據進行比較時,它們的准確性幾乎一致。即使與已經充分利用機器學習的現有追蹤軟件相比,QDyeFinder也能以更高的准確度識別軸突。(記者張夢然)
神經元的突起可分為樹突和軸突。樹突是從胞體發出的一至多個突起,呈放射狀。軸突則每個神經元隻有一根。可以把這一切想象成大樹,樹上伸展出不同枝丫,枝丫和枝丫之間又有連接,形成密密麻麻的網絡。此次,科研人員開發了一種新的人工智能工具,他們用顏色標記神經元,讓人工智能進行追蹤、識別和分類——這正是機器擅長的事情。它能夠精准識別同一神經元的軸突和樹突,分辨出神經網絡的構成,讓我們更深入了解大腦的運作。
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