Google が 3,300 万ドルを投じて 5 年間の脳プロジェクトを開始!マウスの脳の2～3%をマッピング、エベレスト山とほぼ同じデータ量

人間の脳は、数十億個の細胞のネットワークで構成された、存在する最も複雑なコンピューターです。

これまで研究者たちは、脳の細胞ネットワーク機構の欠陥がどのようにして精神障害や認知症などの他の疾患につながるのか理解していませんでした。

しかし、コネクトミクスという新興分​​野は、この問題の解決に役立ちます。

コネクトミクスは脳内のすべての細胞間の正確な接続をマッピングすることを目的としており、現在ではショウジョウバエなどのより単純な生物の脳がマッピングされています。

しかし、より複雑な生物を描くのは非常に難しくなります。

より大きな脳のマッピングにおける技術的進歩は、人間の脳の働きや脳障害の治療方法についての理解を深める可能性があります。

最近、国立衛生研究所 (NIH) の革新的神経技術のための脳研究イニシアチブ (BRAIN) プログラムの支援を受けて、Google Research の Connectomics チームは、ハーバード大学、アレン研究所、MIT、ケンブリッジ大学、プリンストン大学、ジョンズ ホプキンス大学の専門家からなる学際的なチーム、およびハーバード大学医学部ジャネリア研究キャンパスのアドバイザーとともに研究を実施します。

この 3,300 万ドルのプロジェクトの目標は、マウスの脳のごく一部 (2 ～ 3%) をマッピングするという、神経科学における大きな課題に取り組むことです。

この研究は、記憶の符号化、注意、空間ナビゲーションを司るマウスの脳の領域である海馬を特にターゲットとします。

Google の Connectomics チームはこのプロジェクトにコンピューティングと分析のリソースを提供しますが、次のような重要な疑問が生じます。

デジタル化技術を拡大し、スピードアップして、マウスの脳のコネクトーム全体をマッピングすることはできるでしょうか?

現代のコネクトミクス

マウスの脳の 2 ～ 3% をマッピングすることは、それほど大きな目標には思えません。しかし実際には、コネクトミクスがこの段階に到達するまでには何十年もの革新と蓄積が必要でした。

2021 年、Google とハーバード大学は協力して 1 立方ミリメートルの人間の脳マップを作成することに成功し、それを H01 データセットとして公開しました。

これは、人間の脳を研究し、コネクトミクス技術を拡張するための貴重なリソースになります。

しかし、人間の脳の神経ネットワークの複雑さは、宇宙の銀河のネットワークにさえ匹敵し、人間の脳のコネクトーム全体をマッピングするには、最大ゼタバイト（数十億テラバイト）のデータの収集と分析が必要になります。

これは既存の技術の能力をはるかに超えています。

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そこで人々は、同じく哺乳類であり、ヒトのゲノムと90%類似しているゲノムを持つマウスに注目した。

脳コネクトームをマッピングする場所としてここを選んだ理由は 2 つあります。

まず、マウスの脳は技術的に実現可能なほど小さいです。

第二に、神経科学者はマウスを使って人間の脳の機能と機能不全を研究してきたため、マウスの脳は私たち自身の脳に関連する洞察を提供できる可能性があります。

マウスの脳の 10 ～ 15 立方ミリメートルを共同でマッピングすることで、マウスの脳の残りの部分、さらには人間の脳全体をマッピングできる新しい方法を開発しました。

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数十年にわたり、神経科学者たちはますます大きく複雑化するコネクトームのマッピングに取り組んできました。

生物学における最大のデータセットの1つ

Google の Connectomics チームは、マウスの脳の海馬に形成されるコネクトームをマッピングします。海馬は短期記憶を長期記憶に変換し、マウスが宇宙を移動するのに役立ちます。

マウスの脳の海馬のコネクトームをマッピングすることで、脳内で最も大きな領域の理解に貢献するとともに、約 25,000 テラバイト (25 ペタバイト) の脳データを含む生物学最大級のデータセットを作成しています。

参考までに、天の川銀河には約 2500 億個の星があります。これらの星のそれぞれが1バイトだとすると、マウスの脳の小さな領域をマッピングしながらプロジェクトが収集した25ペタバイトのデータに一致するには、10万個の銀河が必要になります。

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海馬プロジェクトの規模を示すために、Google は、線虫とショウジョウバエの脳をマッピングする完了したコネクトーム プロジェクト、および開始されたばかりのマウスの海馬とマウスの脳全体のプロジェクトからの画像データを保存するために、512 GB のストレージを搭載した Pixel スマートフォンが何台必要になるかを計算しました (下の Pixel スマートフォンのスタックを参照)。

次に、各ピクセル スタックの高さ (1 ピクセルの厚さは 9 mm) を、身近なオブジェクトやランドマークと比較しました。

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回虫の脳の画像データを保存するには、オリーブほどの高さの Pixel スマートフォンが 2 台必要になります。

ミバエの脳の画像データを保存するには、4歳の女の子と同じくらいの高さのPixelスマートフォンが100台必要になります。

比較すると、マウスの海馬コネクトーム プロジェクトには、Pixel スマートフォン 48,800 台以上のストレージ スペースが必要となり、これはエンパイア ステート ビルの高さとほぼ同等になります。

マウスの脳全体のコネクトームデータを保存するには、Pixel スマートフォンをエベレストと同じ高さまで積み重ねる必要があります。

ペタバイト規模（10^15）のパイプラインを開く

過去数十年にわたり、Google Connectomics チームは、膨大なコネクトミクス データセットを管理し、そこから科学的価値を引き出すツールの開発に取り組んできました。

Google はショウジョウバエの脳の大部分のコネクトームの構築に協力したが、マウスの脳にはショウジョウバエの脳の 1,000 倍のニューロンがある。

マウス脳コネクトームデータの構築は既存の技術に挑戦するものであり、チームはこれまでにないスピードでより多くのデータをマッピングする必要があります。

これに対してグーグルは、電子顕微鏡データから作成した3次元脳ボリューム内の各ニューロンの経路をディープラーニングで追跡、つまり「セグメント化」するフラッドフィリングネットワークを今後も改良していくと述べた。

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さらに、Google は自己教師あり学習技術 SegCLR の機能を拡張することで、セグメント化された 3D 脳ボリュームから重要な情報を自動的に抽出します。

たとえば、細胞の種類 (錐体ニューロン、バスケットニューロンなど) と各ニューロンの部分 (軸索、樹状突起など) を識別します。

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同時に、Google は、ストレージ用の TensorStore や視覚化用の Neuroglancer など、コア コネクトミクス インフラストラクチャのスケーラビリティとパフォーマンスをさらに改善し、強化していくことも発表しました。

これにより、すべての計算パイプラインと人間による分析ワークフローが、これらの新しいデータ規模で動作できるようになります。

一枚の葉が秋の訪れを告げる。マウスの脳を研究することは、予測不可能な脳科学を克服する人類の新たな一歩となるだろう。

脳の謎が完全に解明される日も、おそらくもうすぐ来るだろう。

参考文献:

https://blog.research.google/2023/09/google-research-embarks-on-effort-to.html