В СПбПУ разработали нейросеть для детального анализа активности нейронов в мозге, открывая новые горизонты в нейронауках.
Специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого создали модель искусственного интеллекта, предназначенную для анализа работы нейронов в мозге. Как сообщают исследователи, новая разработка позволит в обозримом будущем оценивать эффективность новых медикаментов для терапии нейродегенеративных заболеваний и выявлять причины появления болезни Альцгеймера. Итоги работы были опубликованы в журнале IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering.
"Мы создали универсальную нейросеть NEuRT, которая позволяет анализировать работу нейронных сетей в мозге. Грубо говоря, используя эту модель, мы можем наблюдать, как нейроны взаимодействуют друг с другом", — рассказала директор лаборатории анализа биомедицинских изображений и данных СПбПУ Екатерина Пчицкая.
Созданная нейросеть основана на архитектуре, которая изначально была разработана для анализа человеческого языка (например, современные языковые ИИ-помощники – прим. ред.). "Выяснилось, что сигналы нейронов и текст имеют аналогичную структуру — в обоих случаях важен порядок и контекст. Модель обучалась по принципу "угадать недостающее слово", но вместо слов она восстанавливала недостающие фрагменты записи нейронной активности", — пояснила Пчицкая.
По ее словам, такая модель может быть полезна для решения различных практических задач. "Она позволяет различать здоровый и пораженный болезнью Альцгеймера мозг, основываясь всего лишь на записях нейронной активности. В экспериментах на мышах точность метода достигала 98%", — добавила учёная, подчеркивая, что сеть способна не только ставить диагноз и выявлять патологию, но и объяснять, что именно произошло с нейронной сетью при наличии заболевания.
Представители университета отметили, что обучение модели проходило на массиве данных объемом 270 гигабайт, включающем записи нейронной активности зрительной коры мышей. Затем модель успешно применила эти знания для анализа другой области мозга — гиппокампа.
Запись нейронной активности проводилась с использованием миниатюрной флуоресцентной микроскопии — небольших устройств, которые крепятся к голове животного и позволяют отслеживать работу нейронов, когда мышка свободно перемещается. Для анализа использовали особый флуоресцентный белок GCaMP6f, который начинает светиться в момент, когда нейрон активен.
В ближайшее время команда ученых намерена включить в свою модель данные о поведении: нейросеть будет принимать во внимание не только активность мозга, но и действия животного. Ученые считают, что это значительно улучшит качество анализа. Для будущих исследований предполагается также использование наблюдений за социальным поведением животных, чтобы улучшить понимание нейронной активности в социальном взаимодействии.
Данное исследование было поддержано в рамках гранта по федеральному заданию FSEG-2024-0025 Министерства науки и высшего образования России. Проект также получил финансирование от Фонда поддержки молодежных инноваций и инициатив Санкт-Петербурга (лаборатория входит в кампус цифровых лабораторий Blue Sky Research). В рамках данной инициативы планируется дальнейшая работа над улучшением алгоритмов анализа и расширение базы данных, что позволит повысить достоверность и универсальность результатов. Это может стать шагом к созданию более эффективных методов лечения нейродегенеративных заболеваний и пониманию механизмов, лежащих в их основе.
