Cartographier le câblage cérébral super coloré à l’aide de l’œil surhumain d’une IA

Le cerveau est l’organe le plus complexe jamais créé. Ses fonctions sont soutenues par un réseau de dizaines de milliards de neurones densément peuplés, avec des milliards de connexions échangeant des informations et effectuant des calculs. Essayer de comprendre la complexité du cerveau peut donner le vertige. Néanmoins, si nous espérons comprendre le fonctionnement du cerveau, nous devons être capables de cartographier les neurones et d’étudier leur fonctionnement.

Maintenant, publier dans Communications naturelles, des chercheurs de l’Université de Kyushu ont développé un nouvel outil d’IA, qu’ils appellent QDyeFinder, capable d’identifier et de reconstruire automatiquement des neurones individuels à partir d’images du cerveau de souris. Le processus consiste à marquer les neurones avec un protocole d’étiquetage super multicolore, puis à laisser l’IA identifier automatiquement la structure du neurone en faisant correspondre des combinaisons de couleurs similaires.

“L’un des plus grands défis des neurosciences consiste à cartographier le cerveau et ses connexions. Cependant, comme les neurones sont très denses, il est très difficile et prend beaucoup de temps de distinguer les neurones avec leurs axones et leurs dendrites, les extensions qui envoient et reçoivent des informations. des autres neurones, les uns des autres”, explique le professeur Takeshi Imai de la Graduate School of Medical Sciences, qui a dirigé l’étude.

“Pour mettre les choses en perspective, les axones et les dendrites n’ont qu’un micromètre d’épaisseur, soit 100 fois plus fin qu’une mèche de cheveux humaine standard, et l’espace entre eux est plus petit.”

Une stratégie pour identifier les neurones consiste à marquer la cellule avec une protéine fluorescente d’une couleur spécifique. Les chercheurs pourraient alors retracer cette couleur et reconstruire le neurone et ses axones. En élargissant la gamme de couleurs, davantage de neurones ont pu être tracés à la fois. En 2018, Imai et son équipe ont développé Tetbow, un système capable de colorer brillamment les neurones avec les trois couleurs primaires de la lumière.

“Un exemple que j’aime utiliser est le plan des lignes de métro de Tokyo. Le système s’étend sur 13 lignes, 286 stations et sur plus de 300 km. Sur le plan du métro, chaque ligne est codée par couleur, ce qui vous permet d’identifier facilement quelles stations sont connecté”, explique Marcus N. Leiwe, l’un des premiers auteurs de l’article et professeur adjoint à l’époque. “Tetbow a rendu le traçage des neurones et la recherche de leurs connexions beaucoup plus faciles.”

Cependant, deux problèmes majeurs subsistaient. Les neurones devaient encore être méticuleusement tracés à la main, et l’utilisation de trois couleurs seulement n’était pas suffisante pour discerner une plus grande population de neurones.

L’équipe a travaillé pour augmenter le nombre de couleurs de trois à sept, mais le plus gros problème était alors les limites de la perception humaine des couleurs. Regardez attentivement n’importe quel écran de téléviseur et vous verrez que les pixels sont composés de trois couleurs : bleu, vert et rouge. Toute couleur que nous pouvons percevoir est une combinaison de ces trois couleurs, car nous avons des capteurs bleu, vert et rouge dans nos yeux.

“Les machines, en revanche, n’ont pas de telles limitations. C’est pourquoi nous avons travaillé sur le développement d’un outil capable de distinguer automatiquement ces vastes combinaisons de couleurs”, poursuit Leiwe. “Nous avons également fait en sorte que cet outil assemble automatiquement les neurones et les axones de la même couleur et reconstruise leur structure. Nous avons appelé ce système QDyeFinder.”

QDyeFinder fonctionne en identifiant d’abord automatiquement les fragments d’axones et de dendrites dans un échantillon donné. Il identifie ensuite les informations de couleur de chaque fragment. Ensuite, en utilisant un algorithme d’apprentissage automatique développé par l’équipe appelé dCrawler, les informations de couleur ont été regroupées, dans lesquelles elles permettraient d’identifier les axones et les dendrites du même neurone.

“Lorsque nous avons comparé les résultats de QDyeFinder aux données provenant de neurones tracés manuellement, ils avaient à peu près la même précision”, explique Leiwe. “Même par rapport aux logiciels de traçage existants qui utilisent pleinement l’apprentissage automatique, QDyeFinder a pu identifier les axones avec une précision bien supérieure.”

L’équipe espère que leur nouvel outil pourra faire progresser la quête en cours visant à cartographier les connexions du cerveau. Ils aimeraient également voir si leur nouvelle méthode peut être appliquée au marquage et au suivi d’autres types de cellules complexes tels que les cellules cancéreuses et les cellules immunitaires.

“Il viendra peut-être un jour où nous pourrons lire les connexions dans le cerveau et comprendre ce qu’elles signifient ou représentent pour cette personne. Je doute que cela se produise de mon vivant, mais notre travail représente un pas en avant tangible dans la compréhension des problèmes peut-être les plus compliqués et les plus complexes. dimension mystérieuse de notre existence”, conclut Imai.