ショック！ Google がショウジョウバエの脳全体を自動で再構築: 40 兆ピクセルの画像が初めて公開されました。

昨日、Google はハワード・ヒューズ医学研究所 (HHMI) およびケンブリッジ大学と共同で、ショウジョウバエの脳の詳細な研究の主要な成果として、ショウジョウバエの脳全体を自動的に再構築する成果を発表しました。研究者たちは、何千もの Google Cloud TPU を使用して、最大 40 兆ピクセルのショウジョウバエの脳全体を再構築しました。脳の全体像が明らかになったことで、科学者たちは脳の働きを理解することに一歩近づきました。

ご存知ですか？ショウジョウバエは人類によって最も徹底的に研究された生物の 1 つとして知られています。これまでに、ショウジョウバエを使った研究に対して 8 つのノーベル賞が授与されており、分子生物学、遺伝学、神経科学の発展を促進しました。

科学者たちは長い間、脳全体の神経ネットワークの構造をマッピングすることで神経系がどのように機能するかを理解することを夢見てきました。

最近の研究の主な対象はショウジョウバエの脳です。

ミバエの重要な利点の 1 つは、その大きさです。ミバエの脳は比較的小さく、ニューロンの数は 10 万個しかありません。一方、マウスの脳には 1 億個のニューロンがあり、人間の脳には 1,000 億個のニューロンがあります。

これにより、ショウジョウバエの脳を完全な回路として研究することが容易になります。

本日、Google はハワード・ヒューズ医学研究所 (HHMI) およびケンブリッジ大学と共同で、ショウジョウバエの脳の詳細な研究の最新の研究結果を発表しました。この研究ではショウジョウバエの脳全体を自動的に再構築しました。

ショウジョウバエの脳の自動再構成

論文のタイトルは「フラッドフィリングネットワークとローカル調整を使用したショウジョウバエ脳の連続切片画像の自動再構築」です。

この研究には、Google、ハワード・ヒューズ医学研究所（HHMI）ジャネリア研究キャンパス、ケンブリッジ大学から合計16名の研究者が参加しました。そのうち、筆頭著者のピーター・H・リー氏はGoogleの研究科学者であり、主な研究分野は一般科学、機械知能、機械知覚です。

ピーター・H・リー

彼らはまた、ショウジョウバエの脳の完全な画像も提供しており、誰でもダウンロードして閲覧したり、インタラクティブなツールを使用してオンラインで閲覧したりすることができます。彼らは Neuroglancer と呼ばれる 3D インタラクティブ インターフェースを開発しました。

Neuroglancer デモ

ショウジョウバエの脳が完全にマッピングされたのは今回が初めてではない。今年 1 月、サイエンス誌は表紙記事で、MIT とハワード・ヒューズ医学研究所 (HHMI) の科学者がショウジョウバエの脳全体をナノメートルレベルの鮮明度で画像化することに成功したことを紹介した。しかし、当時はまだ、最先端の顕微鏡技術 2 つを使用した手動の方法でした。

神経科学者たちは何十年もの間、脳の完全な神経ネットワークの詳細な地図を描くことを夢見てきましたが、1000億の神経ネットワークを持つ人間の脳では、処理する必要があるデータの量は想像を絶するものです。もしショウジョウバエの脳を自動的に再構築することができれば、人間の脳を自動的にマッピングすることに一歩近づくことになるかもしれません。

ピーター・H・リー氏のチームが AI 手法を使って脳のニューロンをマッピングしようとしたのは今回が初めてではない。同チームは 2016 年と 2018 年に、下の図の右下隅に示すように、より小規模なデータセットで研究を行った。

ショウジョウバエの脳の 40 兆ピクセルの 3D 再構成。右下は、それぞれ 2016 年と 2018 年に Google AI によって分析された小規模なデータセットです。

2018年、Googleはドイツのマックス・プランク神経生物学研究所と協力し、脳のニューロンを自動的にマッピングできるディープラーニングベースのシステムを開発した。彼らは、100万立方マイクロメートルの大きさのキンカチョウの脳のスキャン画像を再現した。

研究者らは、画像の解像度が高いため、わずか1立方ミリメートルの脳組織でも1,000テラバイトを超えるデータを生成できると述べている。したがって、今回ショウジョウバエの脳全体を再構築する場合、データ量がいかに膨大になるかは想像がつくでしょう。

データは Google の Cloud TPU によって処理され、その数は数千に上ります。

Google AIの責任者であるジェフ・ディーン氏もTwitterで嘆いた。

TPU は本当に飛べます! Google AI の科学者たちは TPU を使用して、ショウジョウバエの脳全体の神経接続を再構築しました!

以下、New Wisdom によるこの研究の詳細な解釈を紹介します。

ショウジョウバエの脳の40兆ピクセルを自動で再現！

実験中、使用された主なデータセットは FAFB でした。これは「full adult fly brain」の略です (関連するデータセット情報については、記事の最後を参照してください)。

このデータセットでは、研究者らはショウジョウバエの脳を40ナノメートルの極薄スライスに何千枚も切り分け、透過型電子顕微鏡を使用して各スライスを画像化し、40兆ピクセルを超える脳画像を作成しました。そして、これらの 2D 画像を統合して、ショウジョウバエの脳の一貫した 3D 画像を作成します。

次に、研究者らは数千の Cloud TPU を使用し、Flood-Filling Network (FFN) を適用して、ショウジョウバエの脳内のすべてのニューロンを自動的に追跡しました。

FFN を用いたショウジョウバエ脳全体の高密度セグメンテーション

上図の A は、FAFB データセットの 3D レンダリングされた平滑化組織マスクです。任意の冠状スライス（データセットの XY 平面）は、内部全体にわたる FAFB-FFN1 セグメンテーションを示しています。 BE はズーム比を上げる効果を示します。

自動ニューロン再構築と手動ニューロン追跡の検証比較

このアルゴリズムは一般的にかなりうまく機能しますが、位置合わせが完璧でない場合 (連続するスライスで画像コンテンツが不安定な場合)、またはイメージング プロセス中に複数の連続するスライスが失われることによってパフォーマンスが低下することがあります。

この問題を解決するために、研究者らは FFN と 2 つの新しい手順を組み合わせました。

まず、3D 画像内の各領域のスライス間の一貫性が推定され、次に FFN が各ニューロンを追跡しながら画像の内容が局所的に安定化されます。

次に、研究者らは SECGAN を使用して画像ボリューム内の欠落スライスを計算し、SECGAN を使用すると、FFN が複数の欠落スライスの位置をより確実に追跡できることを発見しました。

ローカル再編 (LR)

不規則な断面の置き換え

FAFB-FFN1セグメンテーションパイプライン全体

セグメンテーション支援ニューロン追跡

Neuroglancer によるショウジョウバエの脳のインタラクティブな視覚化

数兆ピクセルの 3D 画像や複雑な形状のオブジェクトを扱う場合、視覚化は重要であり、困難でもあります。研究者たちは、Google の新しい視覚化技術の開発の歴史に触発され、WebGL 対応の Web ブラウザを持つすべての人がアクセスできる、スケーラブルで強力な新しいツールを設計しました。

その結果、GitHub 上のオープンソース プロジェクトである Neuroglancer が誕生しました。これはペタバイト規模の 3D ボリュームを表示でき、任意の軸の断面の再スライス、マルチ解像度メッシュ、Python との統合によるカスタム分析ワークフローの開発のための強力な機能など、多くの高度な機能をサポートしています。このツールは、アレン脳科学研究所、ハーバード大学、HHMI、マックス・プランク研究所、MIT、プリンストン大学などの協力者によって広く使用されています。

今後の仕事

Google によれば、HHMI とケンブリッジ大学の協力者は、ショウジョウバエの脳における学習、記憶、知覚の研究を加速するために、この再構成を使い始めたという。ただし、コネクトームを確立するにはシナプスを識別する必要があるため、上記の結果はまだ真のコネクトームではありません。彼らは、ジャネリア研究キャンパスの FlyEM チームと緊密に協力し、「FIB-SEM」技術を使用して取得した画像を使用して、ショウジョウバエの脳の高度に検証された詳細なコネクトームを作成しています。