ハエの脳のマッピングに成功することで、研究者らはパーキンソン病とアルツハイマー病の理解を深めることを期待している – Libération

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2024-10-02 20:30:27
プリンストン大学のアメリカの科学者は、FlyWire Consortium の何百人ものボランティアの協力を得て、140,000 個のニューロンと 5,400 万個の接続を持つショウジョウバエのハエの脳を初めてモデル化しました。人間の脳がどのように機能するかを理解し、その状態をより良く治療する上での大きな進歩です。

生物学の進歩を特徴付ける主要なマイルストーンには、例えば、ヒトゲノムの配列決定があります。 2003年4月のこの日 ここで私たちは、DNA の 32 億個の分子「真珠」が結合する順序のリストを正式に完成させました。私たちはまた、1996 年に最初のクローン哺乳動物、有名なドリー羊が誕生したことも覚えています。程度は低いものの、それでも、成人の脳全体、ニューロンごと、シナプスのマッピングに初めて成功した日のことを生物学者は覚えているでしょう。シナプスによって。もちろん、現時点ではハエの脳にすぎません。どこかから始めなければなりません。

地球規模で脳がどのように機能するかをよりよく理解する

人間と同じように、ショウジョウバエは見ることも動くこともできる動物です。これにより、脳器官の比較が有益になるのに十分な共通点がすでに得られています。そして私たちは、過去にすでにモデル化した脳全体よりもはるかに複雑な例に基づいて、地球規模で脳がどのように機能するかをよりよく理解できるようにしたいと考えています。 線虫 302 個のニューロンを持つハエの幼虫、または 3,016 個のニューロンを持つハエの幼虫。 「脳がどのように機能するかを理解したい場合は、すべてのニューロンがどのように組織化されているかを機械的な観点から見る必要があります。」 ケンブリッジ大学の英国の神経科学者であり、プロジェクトのリーダーの一人であるグレゴリー・ジェフリースは次のように要約しています。 「ハエは、歩く、飛ぶ、ナビゲートするなど、さまざまな複雑な行動を実行でき、さらにはオスがメスに向かって歌うこともあります。これらのニューラル ネットワークを図に落とし込むことは、私たちがどのように動作を制御するか、どのように電話に応答するか、友人を認識するかなど、人間について私たちが興味を持っているすべてを理解するための第一歩です。」

利用を希望するすべての研究者が利用可能

完全なハエの脳データベースは、使用を希望するすべての研究者が公開かつ無料で利用できます。世界中の神経科医にとって、特にハエと人間のメカニズムの類似点を描くための貴重な原材料。 「将来的には、例えば精神疾患など、脳に何か機能不全が生じた場合に何が起こるかを比較できるようになることを願っています。」 プリンストン大学のアメリカ人神経科学者であり、この研究のもう一人のリーダーであるマラ・マーシー氏はこう示唆する。ハエのコネクトームによって、興味深い経路を特定することがすでに可能になっています。ニューロンの 0.5% が変異を示しているようですが、これは発達中に発生し、接続エラーを引き起こす可能性があります。この多様性は個人間の性格の違い、あるいは精神疾患の根源にあるのでしょうか?

たとえば、パーキンソン病やアルツハイマー病がどのように発症するかをもう少しよく理解したいと考えていますが、その原因が分からない限り、その結果を治療することしかできません。

人工知能の助けを借りて

技術的には、コネクトームは、ショウジョウバエのメスの脳の 2,100 万枚の画像から構築されました。個々のニューロンとシナプスのオーダーの精度を達成するために、脳を厚さ 40 ナノメートルの約 7,000 のスライスに切り、電子顕微鏡で高解像度でスキャンしました。その後、このプロジェクトのために特別に開発された人工知能モデルの助けを借りて 3D パズルが再構築されました。 「この接続図全体を手動で再構築することは不可能でした。」 研究著者の一人、セバスチャン・スン氏はプリンストン大学のプレスリリースでこう述べている。ソフトウェアの動作は最終的に人間によってレビューされ、エラーが修正されました。これは、FlyWire コンソーシアムに参加する数十人の研究者 (76 の異なる研究室から正確に 287 名) が時間を費やし、アマチュアのインターネット ユーザーやボランティアの協力も得て、この参加型科学実験に参加した場所です。コンソーシアムは、データの検証に合計 33 人年 (1 人が 1 年間に行う作業の 33 倍) かかったと推定しています。

残りの研究は、この脳モデリングを「使用」して、その機能、たとえば外部刺激に対する脳の反応を解読することで構成されます。 「私たちは脳の構造だけでなく、各ニューロンがどのように隣のニューロンをオンまたはオフにするかを理解する必要があります。」 グレゴリー・ジェフリースは説明する。 AI により、興奮性シナプス (神経メッセージの次のニューロンへの伝達を促すシナプス) と抑制性シナプス (伝達を妨げるシナプス) を区別することが可能になりました。そして、人間に近づくために、すでにマウスの脳の地図作成に取り組んでいる人もいる、とセバスチャン・スン氏は説明する。

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