현대 딥러닝이 '생물학적 신경망'을 모방하는 방식에서 벗어난 지 오래지만, 생물학적 뇌의 작동 메커니즘을 이해하는 것은 향후 신경망 모델 개발에 여전히 큰 도움이 됩니다.
뇌 회로가 구조화되는 방식은 뇌의 계산 능력에 영향을 미치지만, 지금까지 일부 매우 단순한 유기체를 제외하고는 뇌의 구체적인 구조가 발견되지 않았습니다.
지난해 11월, 케임브리지대학교, 존스홉킨스대학교, 자넬리아연구소 등 여러 명문 연구기관의 연구자들이 10년 이상의 고된 연구 끝에 처음으로 Biorxiv에 논문을 게재했습니다. , "초파리 유충"의 뇌 커넥톰이 완전히 재구성되었습니다.
논문 링크: https://www.science.org/doi/10.1126/science.add9330
3월 10일자 잡지 "에 관련 결과가 게재되었습니다. 과학"이 우수합니다.논문 저자 중 한 명인 존스 홉킨스 대학의 조슈아 보겔스타인(Joshua Vogelstein) 부교수는 초파리가 다른 유기체보다 여러 면에서 인간의 뇌에 더 가깝다고 말했습니다. 학습 및 일부 영역은 탐색에 해당하며 초파리 유충과 인간의 뇌도 왼쪽과 오른쪽으로 나뉩니다.
초파리 뇌 분석에서는 순환 신경망, 다층 네트워크(잔차 네트워크 ResNet) 간의 지름길 등과 같은 현대 신경망에서도 통찰력을 얻을 수 있는 몇 가지 결과를 찾을 수 있습니다. 모델 개선에 들어갑니다.
좋은 소식: 재구성된 초파리 유충의 뇌 커넥톰에는 3016개의 뉴런이 포함되어 있습니다.
나쁜 소식: 인간에게는 860억 개의 뉴런이 있습니다. 초파리 유충 뇌의 완전한 재구성
뇌는 주로 "뉴런 세포"로 구성되어 있습니다. 인접한 뉴런은 시냅스 세포 사이의 연결에서 서로 신호를 보낼 수 있으며, 뉴런 중 하나는 "신경 전달 물질"을 방출합니다. 이 화학 물질을 받아들이는 역할을 하는 뇌의 뉴런과 시냅스의 전체 지도를 커넥톰이라고 합니다. 뇌가 어떻게 행동을 생성하는지 이해하는 데 중요합니다.커넥텀을 재구성하는 주요 과정은 뇌를 매우 얇은(20미크론) 조각으로 자른 다음 전자현미경의 전자 흐름을 사용하여 소금 크기의 초파리를 자르는 등 조각을 이미지화하는 것입니다. 애벌레 뇌
수천 조각입니다. 문제가 발생하면 처음부터 다시 시작해야 합니다.
일부 단순한 유기체의 경우 완전한 커넥톰을 만드는 것이 상대적으로 쉽습니다. 최초의 완전한 커넥톰은 1980년대에 몸 전체에 302개의 뉴런만 있던 예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)에서 그려졌습니다. 때가 되면 완료.
그러나 지금까지 연구자들은 단지 세 유기체에 대해서만 완전한 시냅스 연결체를 매핑했는데, 각각은 단지 수백 개의 뇌 뉴런을 가지고 있습니다.
2020년 Google과 Janelia Research Park의 연구원들은 다양한 세포 유형과 여러 뇌 영역에 걸쳐 있는 25,000개의 Drosophila 뉴런을 포함하는 Drosophila 뇌 커넥톰의 3D 모델을 출시했지만 모델은 완전한 뇌가 아니며 심지어 그때에도 , 모델에는 성체 초파리의 뉴런 100,000개 중 4분의 1만 포함되어 있습니다.
곤충, 어류, 포유류 등 뇌가 더 큰 동물의 코넥텀을 연구하는 연구 그룹도 있습니다. 하지만 뉴런의 수가 많기 때문에 뇌를 분할하여 연구하는 것이 주요 연구 방법입니다. 이로 인해 공간을 가로질러 상호 연결된 뇌 영역을 재구성할 수 없게 됩니다.
이번에 재구성된 완전한 커넥톰은 Drosophila melanogaster의 유충에 속하며 학습, 가치 계산 및 행동 선택을 포함하여 매우 풍부한 행동을 나타낼 수 있으며 성체 초파리 및 대형 곤충의 근원과 동일한 특성을 가지고 있습니다. 뇌 구조.
강력한 유전 도구를 사용하여 다루기 쉬운 모델 시스템에서 특정 뉴런의 기능과 커넥톰에 의해 밝혀진 회로 모티프와 관련하여 개별 뉴런 유형을 선택적으로 조작하거나 기록할 수 있습니다. 테스트되었습니다.
연구팀은 "6시간 된" 초파리 유충의 뇌를 4,841개 조각으로 자르고, 고해상도 전자현미경으로 스캔한 후, 이미지를 디지털화한 후, 3차원 이미지로 재조립했습니다. 컴퓨터 분석 후 의 도움으로 최종 생성된 지도에는 3016개의 뉴런과 548,000개의 시냅스가 포함됩니다.
연구원들은 연결 및 뉴런 유형, 네트워크 허브 및 신경 회로 다이어그램을 포함하여 뇌 회로 구조에 대한 상세한 분석을 수행했습니다.
뇌의 입력 및 출력 허브(인-아웃 허브)의 대부분(73%)은 "학습 센터를 위한 시냅스 후 센터" 또는 "학습을 유도하는 도파민 뉴런을 위한 시냅스 전 센터"입니다. 기술은 시냅스 연결을 기반으로 뉴런을 형태 및 기능과 같은 다른 특성을 기반으로 내부적으로 일관된 93개 유형으로 계층적으로 클러스터링합니다.
연구원들은 또한 뇌의 다중 시냅스 경로에서 신호 전파를 추적하는 알고리즘을 개발하고 피드포워드(감각에서 출력까지)와 피드백 경로, 다감각 통합(다감각 통합) 및 반구 간 상호작용을 분석했습니다.
뇌에서는 광범위한 다감각 통합이 발견될 뿐만 아니라 감각 뉴런에서 출력 뉴런까지 다양한 깊이에 있는 여러 개의 상호 연결된 경로가 분산 처리 네트워크를 형성합니다.
뇌는 반복성이 높은 구조로 되어 있으며 뉴런의 41%가 장거리 반복 입력을 받습니다. 그러나 루프의 분포가 균일하지 않으며 학습 및 행동 선택과 관련된 영역에서 루프 속도가 특히 높습니다.
학습을 촉진하는 도파민성 뉴런은 뇌에서 가장 흔한 뉴런 중 하나입니다.
뇌의 양쪽 반구에 투영되는 많은 반대쪽 뉴런이 있으며 서로 시냅스되어 뇌의 두 반구 사이의 연결을 촉진합니다. 또한 뇌와 신경 사이의 상호 작용을 분석합니다.
연구원들은 하행 뉴런이 운동 상태 전환에 중요한 역할을 하는 작은 그룹의 전운동 요소를 표적으로 삼는다는 사실을 발견했습니다.
초파리 유충의 완전한 뇌 커넥톰은 앞으로 오랫동안 뇌 기능에 대한 다른 이론적이고 실험적인 연구의 기초를 제공할 것이며, 이 연구에서 생성된 방법과 계산 도구는 향후 뇌 기능 분석을 용이하게 할 것입니다. 커넥톰.
뇌 조직의 세부 사항은 동물계에 따라 다르지만 많은 신경 회로 구조가 보존되어 있습니다.
향후 더 많은 다른 유기체의 뇌 커넥톰이 매핑됨에 따라 서로 다른 커넥톰 간의 비교를 통해 공통적이고 잠재적으로 최적의 회로 구조는 물론 유기체 간의 행동 차이의 특이성을 드러낼 것입니다.
다층 단축키 및 눈에 띄는 중첩 루프를 포함하여 초파리 애벌레 뇌에서 관찰된 일부 구조적 특징은 최첨단 인공 신경망에서 발견될 수 있으며, 이는 아마도 현재 네트워크를 보완할 수 있습니다. 깊이와 처리 작업 일반화를 통해 이러한 기능은 뇌의 계산 능력을 높이고 뉴런 수의 생리적 한계를 극복할 수도 있습니다.
뇌와 인공 신경망 간의 유사점과 차이점에 대한 향후 분석은 뇌의 계산 원리를 이해하는 데 도움이 될 수 있으며 새로운 기계 학습 아키텍처에 영감을 줄 수 있습니다.
관련 댓글
영국 엑서터 대학의 신경과학 교수인 가스팔 예카이(Gashpal Yekai)는 뇌의 모든 뉴런이 재구성되고 모든 신경 연결이 분석되었다고 말했습니다. 그는 이 작업이 "매우 중요하다"고 말했습니다.
미국 하버드 대학교의 캐서린 듀락(Catherine Dulac)은 이러한 데이터가 이러한 신경 연결의 "심층적인 논리"를 드러낸다고 믿습니다.
그러나 뉴욕 Albert Einstein 의과대학의 Scott Emmons는 단순히 시냅스 매핑만으로는 전체 그림을 제공할 수 없다고 믿습니다.
Emmons는 2019년에 수컷과 암컷 C. elegans의 커넥톰을 매핑했습니다. 뉴런은 또한 호르몬과 같은 천천히 방출되는 화학 물질과 간극 접합으로 알려진 세포 간 기타 연결을 통해 서로 통신할 수 있습니다.
이 모든 것을 고려해야 하지만 새로 그려진 커넥톰에는 시냅스만 포함됩니다.
위 내용은 두뇌에는 실제로 ResNet이 있습니다! 세계 최초의 'Drosophila Brain Connectome'이 출시되었습니다. 3,000개의 뉴런과 500,000개 이상의 시냅스를 재구성하는 데 10년 이상이 걸렸습니다!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
