Нейровизуализация и коннектомика - Джефф Лихтман

00:09

нейро наука как дисциплина зародилась с

00:12

окрашивание по методу больнице

00:14

который ученый разработал на собственной

00:17

кухне

00:17

метод позволил выделить отдельную группу

00:20

клеток и увидеть ее во всей красе

00:23

возможность увидеть группу так отчетливо

00:26

появилась потому что этим методом

00:28

помещалась только очень небольшое

00:30

подмножество клеток которые были

00:32

случайным образом распределены среди тех

00:35

что не были окрашены в конце

00:37

девятнадцатого века это стало революцией

00:39

изменившей наше представление об

00:41

устройстве мозга однако этого было

00:45

недостаточно

00:46

метод ограничен поэтому на протяжении

00:48

многих лет люди пытались придумать

00:51

способы получения более полной

00:53

информации можно вводить красители в

00:55

клетке и опять же вы увидите лишь

00:58

небольшую их часть можно окрасить ткань

01:01

чтобы найти в молекулярные маркеры

01:03

который отмечают клетки определенного

01:05

типа но если вас интересует нервные цепи

01:08

вам необходимо видеть каждую клетку

01:11

которой в них входит каждую как

01:13

отдельный объект

01:14

самостоятельную сущность отлична от

01:16

остальных

01:17

множество клеток которые отделены друг

01:20

от друга на молекулярном уровне при этом

01:22

не так уж различным думая над методами

01:26

которые позволили бы нам увидеть каждую

01:28

клетку как самостоятельную сущность

01:31

мы воспользовались революции в

01:33

исследованиях флуоресцентных белков

01:36

зеленый флуоресцентный белок известный

01:39

как g ft

01:40

удивительное открытие авторы которого

01:42

удостоились нобелевской премии по химии

01:45

в 2008 году открытие j и дают

01:51

возможность сделать вставку в геном

01:53

животного благодаря чему геном начнет

01:56

производить белок при наведении света

01:59

определённой длины волны

02:00

мы получим ответ борис цент ным

02:03

свечением немного смещена в сторону

02:05

более длинных волн это ключевой момент в

02:08

понимании паре станции например вы

02:11

светите тем что известно как чёрный свет

02:13

то есть ультрафиолетовым излучением

02:15

невидимом человеческому глазу

02:17

однако способным активировать пигменты

02:19

которые затем будут светиться

02:20

ярко-красному ярко-зеленый палестинцы

02:23

работы именно итак мы направляем на

02:26

зеленый флуоресцентный белок синий свет

02:29

и он в ответ испускает зеленый и вскоре

02:32

после того как эти белки были открыты

02:34

органические химики начали понимать как

02:36

работает флуоресценции и осознали что

02:39

путем мутации гена кодирующего джей-пи

02:42

можно получить его красную или желтую

02:44

версию который бы излучали различные

02:48

цвета

02:49

несколько групп ученых в россии например

02:51

выяснили что существует целый ряд

02:54

морских организмов которые

02:56

как кораллы имеет флуоресцентные

02:59

пигменты очень похожие на зеленый

03:02

флуоресцентный белок

03:03

но других цветов и эти гены тоже можно

03:06

ввести животным так что теперь у нас

03:08

есть большая палитра красок для введения

03:11

в организм и но этих цветов все равно

03:13

недостаточно чтобы придать каждой клетки

03:16

мозга свой оттенок

03:17

цветов просто не хватает но вот

03:20

интересный факт мы люди воспринимаем все

03:23

видимые для нас цвета

03:25

имеет только 3 вида фоторецепторов наших

03:27

глазах мы чувствительно лишь красному

03:30

зеленому и синему именно их сочетание

03:33

соотношение красного зеленого и синего

03:35

сигналов придает каждой вещи собственный

03:38

уникальный

03:39

присущие только ей цвет и мы подумали а

03:42

что если мы внесем случайное количество

03:45

красного зеленого и синего

03:47

флуоресцентного белка в каждую клетку

03:49

чтобы то приобрела свой цвет радужного

03:52

спектра и тогда нам удастся увидеть

03:54

сразу много разных лет

03:56

так мы и сделаем джан ли вы и который

03:59

был пост доком когда начинал работать в

04:01

этом направлении и теперь у него есть

04:03

свои лаборатории в париже

04:04

джордж saints мой коллега и я

04:07

с помощью еще нескольких талантливых

04:09

молодых людей разработали инструмент

04:12

который позволяет мышам производить

04:14

множество цветов в каждой нервной клетки

04:16

это форма рекомбинации вы делаете

04:20

генетическую вставку и случайным образом

04:22

составляете группу цветов который может

04:25

быть экспрессироваться самом деле

04:27

экспрессироваться в результате чего у

04:29

каждой клетке будет немного отличный от

04:32

остальных цветовой спектр

04:33

этот подход называется brainbow

04:38

следующим шагом было создание вирусов

04:40

которые можно ввести любому животному и

04:43

заразить его мозг цветами чтобы окрасить

04:46

каждую клетку в свой оттенок это хороший

04:49

инструмент для наблюдений в особенности

04:51

периферической нервной системы например

04:53

моторных нейронов ведущих к мышечным

04:55

волокнам в которых не так много других

04:57

элементов это здорово и вы можете

05:00

прослеживать связи очень большой длины и

05:02

отметить практически все на схеме но

05:05

если вы будете использовать методы типа

05:07

brainbow в центральной нервной системе

05:09

выделяю все вы тут же будете

05:12

обескураженный огромным количеством

05:13

присутствующих там компонент

05:15

плотность так велика что световой

05:18

микроскоп

05:19

часто не в состоянии распознать связи

05:21

даже если они разных цветов так что мы

05:24

пытались придумать другие методы

05:26

преодоления этих технических трудностей

05:28

например вместо того чтобы наблюдать

05:30

мозг во всем объеме можно делать очень

05:33

тонкие срезы для нас очень тонкие это

05:36

около 30 нанометров

05:38

манометр очень-очень маленькие это 10

05:41

ангстрем это как 10 атомов водорода

05:44

30 нанометров это одна тысячная толщины

05:48

человеческого волоса вот какой толщины

05:51

наши мозговой среза они очень тонкие и

05:53

чтобы их делать мы создали аппарат кен

05:56

хейворд и ричард шарик построили прибор

05:59

который делает срезы нужной толщины а

06:01

затем кладет их на конвейер из пленки

06:04

так что в конечном итоге мы получаем

06:06

длинную ленту к и каждый участок мозга

06:08

от лежит на 30 нанометров

06:11

от предыдущего участка и ты лента

06:14

вы как вы берете мозг и разбираете его

06:16

на фрагменты как куски киноленты

06:19

мы рассматриваем мозг кадр за кадром но

06:22

если проиграть наш фильм это будет

06:25

движение него времени в пространстве

06:27

начинаем в передней части мозга и

06:29

продвигаемся вглубь и так можно

06:31

отследить каждую связь малейшую область

06:34

мы используем этот метод главным образом

06:37

с электронной микроскопией так можно

06:39

проследить практически каждую связь мы

06:42

называем это

06:43

глубокой can никто мической

06:44

реконструкцию мы остаемся в рамках

06:46

коннектомике но отмечаем каждую связь и

06:49

каждое соединение и получаем огромное

06:51

количество информации около 2000

06:54

терабайт с кубического миллиметра

06:57

это большой объем данных и у нас

06:59

постоянно заканчивается место для

07:01

хранения анализ сам по себе огромные

07:04

проблемы но мы неплохо продвинулись

07:06

мне кажется поскольку на теле

07:08

практически с нуля есть широкий спектр

07:13

технических проблем связанных с этой

07:15

работой одну я уже упоминал а именно что

07:18

по причине высокой насыщенности

07:20

материала объем данных которые нам надо

07:22

собрать

07:23

невероятный велик эта проблема может

07:25

быть решена в основном за счет

07:27

увеличения ресурсов просто покупкой

07:29

большего количества носителей с надеждой

07:32

на то что за цены на них когда-нибудь

07:34

снизился кстати они снизились на эти

07:37

когда я начинал понятие гигабайта

07:39

казалось невероятным

07:40

память с моего первого макинтоша

07:42

составляла 512 килобайт

07:45

а затем появилась возможность

07:46

использовать целый мегабайт это было

07:50

восхитительно обладать памятью в

07:52

несколько гигабайт было замечательно но

07:55

потом мы начали иметь дело с терабайтами

07:56

и терабайт казался необыкновенно большим

07:59

а теперь мы говорим о кей терабайт и не

08:02

так уж страшны но вот петабайты тысячи

08:05

терабайт да вот это действительно

08:07

серьезно так что у меня есть чувство что

08:10

это не станет нашим ватерлоо

08:11

точкой преткновения

08:13

мы наверняка сумеем преодолеть это

08:16

препятствие

08:17

хотя сейчас эта проблема она не является

08:19

основной

08:21

фундаментальная проблема да что мешает

08:23

мне спать по ночам как проанализировать

08:25

такое количество данных мы исследовали

08:28

кусочек мозга мыши одну миллиардную

08:31

часть объёма мозга взрослой мыши в

08:34

течение последних четырех лет это все

08:36

чем мы занимались мы анализировали один

08:39

крохотный кусочек и просто удивительно

08:41

сколько всего можно извлечь из чего-то

08:44

столь мало очень сложно представить

08:46

такой анализ более крупных масштаб есть

08:50

ощущение что в этой сфере как и в других

08:52

областях биологии

08:53

инициативы перехватит более талантливые

08:56

люди математики физики и инженеры

08:59

компьютерщики и мы будем производить

09:02

данные которые они затем будут

09:04

анализировать потому что мы всего лишь

09:07

любители по части анализа мы знаем какие

09:11

вещи было бы интересно исследовать но

09:14

нам не очень хорошо удается создание

09:16

инструментов для на

09:17

так что думаю это будет 1 цвет нашего

09:20

направления который еще только начинаете

09:23

большой вопрос в области коннектомике и

09:26

создание подобных инструментов звучит

09:29

так куда это нас приведет в будущем с

09:35

радикальной и в определенном смысле даже

09:37

захватывающий точки зрения если у вас

09:41

есть полная карта связи в мозге если наш

09:44

инструмент действительно вам ее

09:46

предоставил

09:47

вы могли повлечь эту архитектуру связей

09:50

в крем не вы могли бы создать

09:53

виртуальный мозг

09:54

который симулирует не только общие

09:57

строения но воспроизводит каждый синапс

10:00

реального физического мозга

10:03

следовательно у вас может быть разум

10:05

такой же как и биологически разумно

10:08

воссозданные на компьютере это один

10:12

интересный подход другая идея похожая на

10:15

научно фантастический сюжет довольно

10:18

провокационно и пока из области

10:20

фантастики

10:21

оно состоит в том что при появлении

10:23

карты связи как это

10:25

вы сможете запустить ее в космос со

10:28

скоростью света если бы разумные

10:31

сообщества где-то очень далеко от земли

10:33

захотела бы получить о нас представления

10:36

то вместо отправки наших дел можно было

10:39

бы отправить на шин разум

Источник: www.youtube.com

Комментарии: