科学家使用机器学习根据蠕虫的大脑活动来预测气味

导读 这听起来像是一场派对:科学家们现在可以观察一条小蠕虫的大脑活动,并告诉你几秒钟前这只动物闻到了哪种化学物质。但是,由 Salk 副教授

这听起来像是一场派对:科学家们现在可以观察一条小蠕虫的大脑活动,并告诉你几秒钟前这只动物闻到了哪种化学物质。但是,由 Salk 副教授 Sreekanth Chalasani 领导的一项新研究的结果不仅仅是一个新奇事物。它们帮助科学家更好地了解大脑如何运作和整合信息。

“当我们开始研究这些感觉刺激对蠕虫大脑中单个细胞和连接的影响时,我们发现了一些意想不到的事情,”分子神经生物学实验室成员和新工作的高级作者 Chalasani 说,该研究发表在该杂志上。PLOS 计算生物学2021 年 11 月 9 日。

Chalasani对大脑如何在细胞水平上处理来自外部世界的信息感兴趣。研究人员无法同时追踪活人860 亿个脑细胞中每一个的活动——但他们可以在只有 302 个神经元的微型蠕虫秀丽隐杆线虫中做到这一点。Chalasani 解释说,在像秀丽隐杆线虫这样的简单动物中,研究人员可以在动物执行动作时监测单个神经元。目前,人类甚至老鼠都无法达到这种水平的分辨率。

Chalasani 的团队着手研究秀丽隐杆线虫神经元如何对五种不同化学物质的气味做出反应:苯甲醛、双乙酰、异戊醇、2-壬酮和氯化钠。先前的研究表明,秀丽隐杆线虫可以区分这些化学物质,对人类来说,它们的气味大致类似于杏仁、黄油爆米花、香蕉、奶酪和盐。虽然研究人员知道直接感知这些刺激的少数感觉神经元的身份,但 Chalasani 的小组对大脑其他部分的反应更感兴趣。

研究人员设计了秀丽隐杆线虫,使其 302 个神经元中的每一个都包含一个荧光传感器,当神经元处于活动状态时该传感器会发光。然后,他们在显微镜下观察,将 48 种不同的蠕虫暴露在反复喷射的五种化学物质中。平均而言,50 或 60 个神经元响应于每种化学物质而被激活。

通过查看数据集的基本属性——例如每个时间点有多少活跃的细胞——Chalasani 和他的同事无法立即区分不同的化学物质。因此,他们转向了一种称为图论的数学方法,该方法分析了成对细胞之间的集体相互作用:当一个细胞被激活时,其他细胞的活动如何响应变化?

这种方法表明,每当秀丽隐杆线虫暴露于氯化钠(盐)时,首先会在一组神经元(可能是感觉神经元)中爆发活动,但大约 30 秒后,其他神经元的三联体开始强烈协调他们的活动。在其他刺激后没有看到这些相同的三胞胎,这让研究人员能够准确地识别——仅基于大脑模式——蠕虫何时暴露于盐中。

“ C. elegans似乎对感知盐分具有很高的价值,使用大脑中完全不同的电路配置来做出反应,”Chalasani 说。“这可能是因为盐通常代表细菌,这是蠕虫的食物。”

研究人员接下来使用机器学习算法来确定大脑对五种化学物质中每一种的反应方式的其他更微妙的差异。该算法能够学习区分对盐和苯甲醛的神经反应,但经常混淆其他三种化学物质。

“无论我们做了什么分析,这都是一个开始,但我们仍然只得到了大脑如何区分这些东西的部分答案,”Chalasani 说。

不过,他指出,该团队进行这项研究的方式——观察大脑对刺激的网络范围内的反应,并应用图论,而不是仅仅关注一小组感觉神经元以及它们是否被激活——铺平了道路对大脑如何对刺激做出反应进行更复杂和全面的研究。

当然,研究人员的最终目标不是阅读微观蠕虫的思想,而是更深入地了解人类如何在大脑中编码信息,以及在感觉处理障碍和焦虑等相关疾病中出现问题时会发生什么、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、自闭症谱系障碍等。

这项新研究的其他作者是冷泉港实验室的 Saket Navlakha 和加州大学圣地亚哥分校的 Javier How。

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