ハエの脳のニューロン接続を見える化(1/2)

１．ハエの脳のニューロン接続を見える化(1/2)まとめ

・ショウジョウバエの脳の半分がどのように相互接続されているかニューロン構造の詳細判明
・昨年時点の研究では３D画像を自動再構築する所まで出来ていたが接続詳細まではわからなかった
・判明した脳構造をブラウザから実際に探索できるデモ画面も公開されている

２．ショウジョウバエの脳の半分を解析し接続構造を見える化

以下、ai.googleblog.comより「Releasing the Drosophila Hemibrain Connectome — The Largest Synapse-Resolution Map of Brain Connectivity」の意訳です。元記事の投稿は2020年1月22日、Michal JanuszewskiさんとViren Jainさんによる投稿です。

コンピューターサイエンスの観点から描かれる事の多い人工知能の研究ですが、脳は様々な分野で研究対象となっています。神経科学の観点から実際の生物の脳の神経構造を３Ｄの地図にして理解を深めようとするコネクトームと言うアプローチがあり、今回はコネクトームのお話です。最もハエっぽく見えないハエの写真として選んだアイキャッチ画像のクレジットはPhoto by Guslin Al-Fikrah on Unsplash

複雑なシステムを記述する基本的な方法は、その「ネットワーク」、つまり個々の部品が相互に接続して通信しているやり方を記述することです。例えば、生物学者は遺伝子ネットワークを研究し、社会科学者はソーシャルネットワークを研究し、検索エンジンでさえ、Webページが互いにリンクしてネットワークを形成する方法に分析の一部を依存しています。

神経科学では、脳細胞間がどのように相互に接続しているかが脳の機能に大きな役割を果たしているという長年の仮説があります。脳のネットワークを詳細に研究しようとする神経科学者にとって技術的に困難な壁が昔から存在しましたが、これは変わり始めています。昨年、私達は、細胞の個々の形状に焦点を合わせた、ショウジョウバエの脳全体をナノメートル単位で解析し、自動的に再構築する初の研究を発表しました。ただし、この成果では、脳の接続性に関する情報は詳細になりませんでした。

本日、HHMIのJanelia Research CampusのFlyEMチームおよび他のいくつかの研究パートナーと協力して、ハエの脳の神経結合の非常に詳細なマップである「ヘミブレイン(hemibrain:半脳)コネクトーム」と、視覚化および分析用に一連のツール群を公開しました。

ヘミブレインコネクトームは、ハエの脳の約半分の3D画像から得られた、2,000万を超える相互接続を形成している25,000のニューロン間の検証済みの接続が含まれています。

これは、ハエ以外の脳も含めたあらゆる種類で、これまでに生成された最大の解像度の脳地図で、シナプスの接続性を明らかにしました。このプロジェクトの目標は、20年前にリリースされ、生物学の基本的なツールとなったハエの遺伝子情報同様に、科学者が自分の研究を進めるために使用できる公共リソースを作成することでした。

ヘミブレインコネクトームによるハエの脳領域を探索している動画
ブラウザから操作可能なインタラクティブバージョンはhemibrain-dot-neuroglancer-demo.appspot.comで公開されています。(キノコ体のサンプルも)

ヘミブレインコネクトームの画像化、再構築、および校正
ヘミブレインコネクトームの作成における課題を克服するには、多数の研究パートナーによる10年以上の研究開発が必要でした。

Janeliaでは、ハエの脳を染色し、組織を別々の20ミクロンの厚さの破片に分割する新しい方法が開発されました。その後、各破片は、数か月にわたって連続操作が可能な用にカスタマイズされた集束イオンビーム走査電子顕微鏡を使用して、8x8x8ナノメートル(訳注：10億分の1メートル)のボクセル解像度(訳注：voxel。二次元画像を構成する最小単位である画素をpixelと言いますが、三次元画像で同様な概念はボクセルと呼称されます。本サイトで画素をpixelと書くとGoogleブランドのスマホであるpixelと間違えそうなのでなるべく「画素」と訳してましたが、ボクセルは違和感を感じない日本語が見当たらないので同様に画素で押し通します)で画像化されました。生データを一貫性を持った26兆画素の3Dデータにつなぎ合わせるために新しい計算手法が開発されました。

しかし、ハエの脳のニューロンの正確な3D表現を再構築する事なしには、このタイプのイメージングデータからコネクトームを生成することは不可能です。2014年にJaneliaとのコラボレーションを形成して、Googleは3D表現再構築の自動化に焦点を合わせたハエの脳データの研究を開始し、共同でコネクトームの作成に取り組んでいます。

技術開発を数回繰り返した後、フロードフィリングネットワーク(FFN:flood-filling networks)と呼ばれる技術を考案し、その技術を半脳データセット全体の再構築に適用しました。現在のプロジェクトでは、ニューロンの形状を表示するだけでなく、コネクトームの生成(校正およびシナプス検出パイプラインに埋め込まれた)に役立つように再構築結果を最適化するために、共同研究者と緊密に協力しました。

ハエの脳半球データ内のニューロンの一部を追跡するFFN