Вчені створили суперкомп’ютерну симуляцію, яка може розкрити, як працює мозок, нейрон за нейроном

Створення віртуального мозку може здатися науково-фантастичним кошмаром, але для нейробіологів у Японії та в Seattle’s Allen Institute, це великий крок до досягнення довгочасно прагнутої мети. Вони зазначають, що їхня симуляція мишастого мозкового придатка, що працює на одному з найшвидших у світі суперкомп’ютерів, може в кінцевому підсумку відкрити шлях до розуміння механізмів, що лежать в основі таких захворювань, як хвороба Альцгеймера та епілепсія — і, можливо, розкрити таємниці свідомості.

«Це відкриває двері», — сказав дослідник Allen Institute Антон Архіпов сьогодні в прес-релізі. «Це технічний прорив, який дає нам впевненість, що набагато більші моделі не тільки можливі, але й досяжні з точністю та масштабом».

Архіпов та його колеги описують проєкт у науковому дослідженні, яке буде представлено цього тижня в St. Louis під час SC25 конференції з високопродуктивних обчислень. Симуляція моделює активність всього мишастого мозкового придатка, що охоплює майже 10 мільйонів нейронів, з’єднаних 26 мільярдами синапсів. Для створення симуляції дослідники надали дані з Allen Cell Types Database та Allen Connectivity Atlas суперкомп’ютеру Fugaku, кластеру обчислень, розробленому Fujitsu та японським центром обчислювальної науки RIKEN – Center for Computational Science. Fugaku здатний виконувати понад 400 трильйонів операцій на секунду, або 400 петафлопс.

Масивний набір даних було перетворено на 3D-модель за допомогою Allen Institute’s Brain Modeling ToolKit. Симуляційний програмний засіб Neulite приніс дані до життя як віртуальні нейрони, які взаємодіють один з одним як живі клітини мозку. Науковці запускали програму в різних сценаріях, включно з експериментом, який використовував повний масштаб Fugaku, щоб змоделювати весь мишастий мозок.

«У нашій симуляції кожен нейрон моделюється як велике дерево взаємодіючих компонентів — сотні компонентів на нейрон», — сказав Архіпов у коментарях, надісланих GeekWire. «Тобто ми захоплюємо деякі субклітинні структури та динаміку всередині кожного нейрона».

Під час повномасштабної симуляції не зайняло більше 32 секунд, щоб змоделювати одну секунду реальної активності в житті мишачого мозку. «Цей рівень продуктивності — в 32 рази повільніше, ніж у реальному часі — є досить вражаючим для системи такого розміру та складності», — сказав Архіпов. «Це не рідкість бачити коефіцієнт тисяч разів повільніший для таких дуже деталізованих симуляцій (навіть менше, ніж наша)».

Дослідники визнають, що знадобиться значно більше роботи, щоб перетворити їхню симуляцію на модель, здатну відстежувати прогрес неврологічного захворювання. Наприклад, модель не відображає мозкову пластичність — тобто здатність мозку переналаштовувати свої зв’язки. «Якщо ми хочемо згадати щось конкретне, крім пластичності, то один аспект, який відсутній, це вплив нейромодуляторів, а інший — відсутність дуже детального представлення сенсорних входів у наших симуляціях всього мозку», — сказав Архіпов. «Для всіх цього нам потрібно набагато більше даних, ніж зараз доступно, щоб створити набагато кращі моделі, хоча деякі припущення або гіпотези можна було б реалізувати та протестувати зараз, маючи робочу симуляцію всього мозку».

Архіпов зазначив, що довгостроковою метою проєкту є симуляція всього мозку, а не лише мозкового придатка. «Є відмінність між мозковим придатком і повним мозком», — підкреслив він. «Мишастий мозок (і наша модель його) містить близько 10 мільйонів нейронів, тоді як повний мишачий мозок містить близько 70 мільйонів нейронів».

Симуляція людського мозку вимагала б ще більшого стрибка вперед. Людський мозок сам по собі містить не лише 10 мільйонів нейронів, а й 21 мільярд.

Хороші новини в тому, що достатньо потужний суперкомп’ютер може справитися з цим завданням. «Наша робота показує, що дуже деталізовані мікроскопічні симуляції більших мозок можуть бути можливими швидше, ніж раніше очікувалося», — сказав Архіпов. «Результати свідчать про те, що симуляція всього мавпячого мозку (наприклад, мавпи-резуса з 6 мільярдами нейронів) може поміститися на повномасштабному Fugaku системі».

Архіпов зазначив, що важливо підкреслити, що створення моделлю мозку на суперкомп’ютері «не означає, що така модель є повною або точною». «Тут ми говоримо про технічну здійсненність симуляцій, і здається, що такі симуляції навіть на рівні мозку мавпи зараз досяжні. Але щоб зробити такі симуляції біологічно реалістичними, потрібно було б зробити значно більше експериментальної продукції даних та роботи з моделювання».

Рин Куріяма та Кая Акїра з Університету Електрокомунікацій у Токіо є головними авторами статті, представленої на SC25, під назвою «Мікроскопічна симуляція всього мозку мавпи, складена з 9 мільйонів біофізичних нейронів і 26 мільярдів синапсів на суперкомп’ютері Fugaku». Крім Архіпова, авторами з Allen Institute є Лаура Грін, Беатрис Херера та Кейл Дай. Інші автори – Тадасі Ямазакі та Марі Іура з Університету Електрокомунікацій; Гілле Гоуаillardet та Асако Терусава з Research Organization for Information Science and Technology у Хьоґо, Японія; Тайра Кобаяші з Yamaguchi University; і Джун Ігараші з RIKEN Center for Computational Science.

Нова платформа Allen Institute об’єднує нейробіологічні дані для проривних відкриттів

Allen Institute, розташований у Сіетл, представив Brain Knowledge Platform – комплексний інструмент штучного інтелекту, призначений для нейробіологічних досліджень. Цей проєкт має на меті об’єднати інформацію про мозок з десятків співпрацюючих організацій, включаючи різні види (людей, приматів та мишей) та дані, що охоплюють період від раннього розвитку до старіння, а також різноманітні дані, зокрема, про клітини та індикатори захворювань.

Використовуючи штучний інтелект, ці дані були переведені в спільну наукову мову, що дозволяє проводити порівняння «яблука з яблуками» між інститутами та організмами, створюючи значно більший набір даних для нових висновків.

«Розуміння мозку – це не зусилля одного інституту», – сказав Shoaib Mufti, керівник з питань даних та технологій Allen Institute. «Тому потрібно об’єднати спільноту, щоб це зрозуміти».

Існує термінова потреба краще запобігати, діагностувати та лікувати неврологічні стани. Згідно з Institute for Health Metrics and Evaluation, кількість людей у світі, які живуть з або помирають від таких захворювань, як інсульт, хвороба Альцгеймера та інші деменції, а також менінгіт, значно зросла за останні десятиліття. У 2021 році приблизно 3,4 мільярда людей відчували вплив нервової системи, включаючи травми мозку та мігрені.

Щоб створити Brain Knowledge Platform, Allen Institute залучив учасників до спільної участі, щоб вони добровільно ділилися своїми даними. Докладають зусиль Allen Institute for Brain Science, Michael J. Fox Foundation for Parkinson’s Research, команди з University of Washington та Harvard University, Seattle Alzheimer’s Disease Brain Cell Atlas (SEA-AD) та інші.

Amazon Web Services створила основну інфраструктуру обчислювальних потужностей, а Google розробила моделі штучного інтелекту для нейробіології. Фінансування надходило від Allen Institute, а також від National Institutes of Health’s Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies Initiative (BRAIN Initiative).

Mufti зазначив, що ресурс розроблений як «платформа відкриттів», а не традиційний дослідницький інструмент, де дослідник має чітке уявлення про те, що він шукає. «Як отримати «ага-момент», щоб знайти щось неочікуване?» – запитав він.

Використовуючи платформу, вчені зможуть досліджувати різницю між захворюваннями. Наприклад, вивчення відмінностей і подібностей між людьми, які діагностовані з хворобою Альцгеймера або хворобою Паркінсона, раніше було важко порівнювати, але з Brain Knowledge Platform «ви можете буквально вирівняти їх один навпроти одного в інструменті», – сказав Tyler Mollenkopf, заступник директора з питань даних та технологій Allen Institute.

Хоча значна частина даних надходить з наукових тварин, інформація, зібрана з людських мозків (включно з 84 померлими донорами), також доступна, після видалення ідентифікаційних даних. Ресурс пропонується вільний для вчених. Команда сподівається, що більше організацій внесуть дані, і вони розробляють механізм для надання атрибуції, щоб визнати дослідників за їх інформацію, що може заохотити до спільного використання.

Враховуючи вплив на суспільство, який мають захворювання мозку «потрібен справжній прорив», щоб краще їх зрозуміти, – сказав Mufti. «Давайте об’єднаємо всю інформацію і зробимо її доступною. Я сподіваюся, що ми зможемо серйозно прогресувати в одній спільноті».