Оцифровка нейронов: исследователи решают проблему бигнейронов с большими вычислительными ресурсами

Картирование сложных структур отдельных нейронов, которые могут содержать тысячи ветвей, является трудоемким и длительным процессом, когда выполняется вручную. Цель BigNeuron — упростить процесс реконструкции нейронов, преобразовывая двумерные изображения нейронов под микроскопом в трехмерные цифровые модели.
«Реконструкция нейронов — огромная проблема для этой области», — сказал Арвинд Раманатан из ORNL. "Если вы не поймете, как эти разные нервные окончания связаны друг с другом, вы не сможете понять, как функционирует мозг."

Цифровые алгоритмы могут помочь автоматизировать этот процесс, но исследователи во всем мире используют разные подходы для сбора изображений, управления данными и создания своих моделей. Сотрудники BigNeuron надеются стандартизировать процесс и определить, какие алгоритмы лучше всего подходят для разных типов нейронов, что ускорит попытки ученых отобразить каждый нейрон в мозгу.

Человеческий мозг содержит почти 100 миллиардов нейронов.
Титан ORNL, второй по мощности суперкомпьютер в мире, позволит ученым определять, какие алгоритмы наиболее эффективны при реконструкции, и настраивать коды, чтобы использовать преимущества высокопроизводительных компьютеров.
«Путем лабораторного тестирования мы поймем, какие из них работают лучше, чем другие», — сказал Раманатан. "Если бы Titan помог хотя бы одному из этих алгоритмов работать быстрее или лучше, я думаю, это была бы огромная победа."

В серии семинаров BigNeuron участники будут вносить алгоритмы реконструкции нейронов и наборы данных в общую программную платформу. ORNL предоставит вспомогательную основу за счет своих вычислительных ресурсов и ресурсов управления данными, в том числе Института медицинских данных лаборатории, междисциплинарной инициативы, разработанной для изучения таких сложных, разнородных наборов данных.

«Неврологическая визуализация представляет собой уникальный тип набора данных, который обычно требует суперкомпьютеров», — сказал Раманатан. "Компьютеры будут использоваться для того, что у них получается лучше всего, а именно для огромных объемов вычислений за короткий промежуток времени.

Кроме того, размещение этих очень больших и сложных наборов данных лежит в основе того, что мы делаем каждый день."
Рамантан также надеется, что участие ORNL в этой инициативе будет способствовать дальнейшей интеграции сообществ высокопроизводительных вычислений и исследователей мозга. Хотя суперкомпьютеры используются для реконструкции изображений в таких приложениях, как спутниковые снимки, нейробиология представляет собой уникальные проблемы.

«Наука о мозге очень специализирована; вы не можете взять существующий алгоритм и заставить его работать с данными мозга», — сказал он. "Мы хотим показать, что Titan может обрабатывать все эти типы наборов данных."
Ученые предполагают, что картирование нейронных связей во всем мозге может дать множество познаний в медицине, но Раманатан отмечает, что BigNeuron — только начальный шаг в этом направлении. Цель проекта — заложить основу для проведения этих будущих исследований.
«Биологические последствия огромны, — сказал Раманатан. «Если это работает на здоровом человеческом мозге, то вы можете провести этот анализ на больном человеческом мозге, например, на пациентах с болезнью Альцгеймера или Паркинсона, чтобы попытаться понять, чем отличается проводка.

Это может привести к множеству различных путей и, надеюсь, будет способствовать будущему медицины.
"Сначала нам нужно создать основы, инструменты торговли.

Поскольку эти системы настолько сложны и важны, сообщество пытается делать это как можно точнее и систематически », — сказал он.
Для получения дополнительной информации о BigNeuron посетите https: // alleninstitute.org / bigneuron / about /.

Портал обо всем