Google が史上最強の人間の脳の「地図」を公開、3D ニューロンの「森」がオンラインで閲覧可能に

シナプスはニューラルネットワークの「橋」です。

人間の脳には 860 億個のニューロンがあり、あるニューロンからの電気信号が次のニューロンに伝達されるのはシナプスのおかげであることがわかっています。

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。

高解像度で自動的に再構成された3D大脳皮質マップを見たことがありますか?

最近、Google はハーバード大学の Lichtman 研究所と協力し、人間の脳組織の小さなサンプルをレンダリングした 1.4 PB の最新の「H01」データセットをリリースしました。

H01 サンプルは、連続切片電子顕微鏡を使用して 4nm の解像度で画像化され、その後、自動計算技術を使用して再構築および注釈が付けられ、人間の大脳皮質の初期構造が得られました。

（警告：トライポフォビアの人はこの場所を避けてください）

このデータセットには、約 1 立方ミリメートルをカバーする皮質組織、数万個のニューロン、いくつかの神経再構築メタフラグメント、1 億 3000 万個の注釈付きシナプス、104 個の校正済み細胞、その他多くの細胞内注釈と構造が含まれています。

△ 左: データのサブグラフ | 右: データセット内の 5,000 個のニューロンのサブグラフ。興奮性 (緑) と抑制性 (赤) の接続を示します。

すべてのデータはNeuroglencer を通じてアクセスできます。

H01 は、これまでに大脳皮質がここまで画像化され、再構築された生物の中で「最大の標本」です。

これは、人間の大脳皮質のシナプス接続、つまり皮質のあらゆるレベルで複数の細胞タイプにまたがる接続のネットワークに関する初の大規模研究でもあります。

このプロジェクトの主な目標は、人間の脳を研究するための新しいリソースを提供し、コネクトミクスの基本技術を改善および拡張することです。

現在、この研究の最新の結果である「ヒト大脳皮質のペタスケール断片のコネクトミクス研究」が bioRxiv で公開されています。

△ 論文宛先：
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.05.29.446289v1

大脳皮質の「地図」：1億3000万個のシナプス、数万個のニューロン

まず、驚くべき大脳皮質を理解する必要があります。

大脳皮質は脊椎動物の脳の薄い表面層です。進化の過程で脳と神経系全体の中で最も新しく、機能的に最も進歩した部分であり、さまざまな哺乳類（特に人間）の間で「最も大きなサイズの違い」が見られます。

大脳皮質の各部分は 6 つの層に分かれており、各層には異なるタイプの神経細胞 (有棘星状ニューロンなど) があります。大脳皮質は、思考、記憶、計画、知覚、言語、注意などのほとんどの「高次認知機能」において重要な役割を果たします。

この非常に複雑な組織の巨視的構造の理解についてはある程度の進歩が見られてきましたが、個々の神経細胞とそれらの相互接続シナプスのレベルでの構造については、ほとんど未解明のままです。

ヒト脳コネクトミクス：外科的生検から 3D データベースまで

個々のシナプスの解像度で脳の構造をマッピングするには、生化学的に安定した（固定された）組織を画像化できる高解像度の顕微鏡技術が必要です。

研究チームはマサチューセッツ総合病院（MGH）の脳外科医と協力した。MGHの脳外科医はてんかん手術の際に、てんかんが発生している脳の奥深くの部位にアクセスするために、正常な人間の大脳皮質の一部を切除することがある。

摘出された組織は通常は廃棄されるが、研究チームはリヒトマン研究室の同僚が研究できるように患者から匿名で組織の提供を受けた。

ハーバード大学の研究者らは、自動テープ収集ウルトラミクロトームを使用して組織を約 5,300 枚の 30 ナノメートルのスライスに切り分け、スライスをシリコン ウェハー上に置き、特注の 61 ビーム並列走査型電子顕微鏡で 4 ナノメートルの解像度で脳組織を撮影し、画像を迅速に取得しました。

5,300 枚の物理スライスが画像化され、2 億 2,500 万枚の個別の 2D 画像が生成されました。

その後、チームはこれらのデータを計算的につなぎ合わせて、単一の 3D ボリュームに整列させました。

データの品質は一般的に良好ですが、これらのアライメント パイプラインは、イメージング アーティファクト、欠落したセクション、顕微鏡パラメータの変動、組織の物理的な伸張と圧縮など、いくつかの課題に対処するために堅牢でなければなりません。

位置合わせが完了すると、数千の Google Cloud TPU を使用したマルチスケールのフラッドフィリングネットワーク（FNN）パイプラインが適用され、組織内の個々の細胞の 3D セグメンテーションが生成されます。

FFN は、十分に正確な再構成を生成できる最初の自動セグメンテーション技術です。

その他の機械学習パイプラインは、「1億3000万個のシナプス」を識別して特徴付け、各3Dセグメントを異なる「サブ領域」（軸索、樹状突起、細胞体など）に分離し、ミエリンや繊毛などの他の関心構造を識別するために使用されました。

自動再構築の結果は完璧ではないため、データ内の約 100 個のセルを手動で「校正」する必要があります。

研究チームは、今後、手作業による追加作業と自動化のさらなる開発を通じて、この検証済みセットにさらに細胞を追加したいと考えています。

Neuroglancer: 大脳皮質を視覚化するツール

画像データ、再構成結果、注釈は、もともとショウジョウバエの脳を視覚化するために開発された Neuroglancer と呼ばれるインタラクティブな Web ベースの 3D 視覚化インターフェースを通じて表示できます。

Neuroglancer は、コネクトミクスの分野で広く使用されているオープンソース ソフトウェアです。

H01 データセットの分析をサポートするために、データセットのタイプやその他のプロパティに基づいて特定のニューロンを検索するためのサポートなど、いくつかの新しい機能が導入されました。

△ H01とアノテーションを接続するNeuroglancerインターフェース。ユーザーは、階層とタイプに基づいて特定のセルを選択し、入力シナプスと出力シナプスを表示できます。

最大のショウジョウバエの脳地図とニューロンの3Dモデルに続いて

2019年、Googleはハワード・ヒューズ医学研究所およびケンブリッジ大学と協力し、Flood-Filling NetworkアルゴリズムとTPUチップを使用して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の画像を生成し、40兆ピクセルを超えるショウジョウバエの脳画像を生成し、その後、2D画像を整列させてショウジョウバエの脳全体の3D画像を形成しました。

ショウジョウバエの脳神経細胞の 3D モデルが初めて再構築されましたが、ショウジョウバエの脳神経細胞の「接続性」に関する情報は明らかにされませんでした。

△ 40兆画素でショウジョウバエの脳を再現

2020年、Googleはこれまでで最大かつ最も詳細なショウジョウバエの脳マップを公開しました。これはショウジョウバエの脳内の神経細胞のつながりを非常に詳細に描写したものです。

昨年初め、Google とハワード・ヒューズ医学研究所 (HHMI) の FlyEM チームは、ショウジョウバエの脳の容積の約 3 分の 1 に相当する 25,000 個のニューロンをマッピングした「ヘミブレイン」コネクトームを公開しました。

現在の研究では、Google の研究者は依然として技術的な困難に直面しています。

H01 は PB レベルのデータセットですが、人間の脳全体の容量の 100 万分の 1 にすぎません。

人間の脳全体は言うまでもなく、マウスの脳全体（H01 の 500 倍の大きさ）にシナプスレベルで脳をマッピングするには、依然として深刻な技術的課題が残っています。

課題の 1 つはデータ保存です。マウスの脳は 1 エクサバイト相当のデータを生成する可能性があり、保存にはコストがかかります。

この問題に対処するため、Google の研究者は機械学習ベースのノイズ除去戦略を使用して、データを少なくとも 17 倍圧縮しました。

将来的には、データセットの膨大な量により、研究者は接続されたデータに内在する豊富な情報を整理してアクセスするための新しい戦略を開発する必要が出てきます。

これは、Google の研究者が今後も取り組み続ける方向性となります。