L’intelligenza artificiale individua i neuroni più velocemente di una lattina umana
dalla Duke University
Gli ingegneri biomedici della Duke University hanno sviluppato un processo automatizzato in grado di tracciare le forme dei neuroni attivi con la stessa accuratezza dei ricercatori umani, ma in una frazione del tempo.
Questa nuova tecnica , basata sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale per interpretare le immagini video , risolve un ostacolo critico nell’analisi dei neuroni, consentendo ai ricercatori di raccogliere ed elaborare rapidamente i segnali neuronali per studi comportamentali in tempo reale.
La ricerca è apparsa questa settimana negli Atti della National Academy of Sciences .
Per misurare l’attività neurale, i ricercatori utilizzano tipicamente un processo noto come imaging a due fotoni di calcio, che consente loro di registrare l’attività dei singoli neuroni nel cervello degli animali vivi. Queste registrazioni consentono ai ricercatori di monitorare quali neuroni stanno sparando e in che modo potenzialmente corrispondono a comportamenti diversi.
Mentre queste misurazioni sono utili per studi comportamentali, identificare i singoli neuroni nelle registrazioni è un processo meticoloso. Attualmente, il metodo più accurato richiede che un analista umano cerchi intorno a ogni “scintilla” che vedono nella registrazione, spesso richiedendo loro di fermarsi e riavvolgere il video fino a quando i neuroni mirati non vengono identificati e salvati. Per complicare ulteriormente il processo, gli investigatori sono spesso interessati a identificare solo un piccolo sottogruppo di neuroni attivi che si sovrappongono in diversi strati all’interno delle migliaia di neuroni che vengono immaginati.
Questo processo, chiamato segmentazione, è pignolo e lento. Un ricercatore può passare da quattro a 24 ore a segmentare i neuroni in una registrazione video di 30 minuti, e questo presuppone che siano completamente concentrati per la durata e che non prendano pause per dormire, mangiare o usare il bagno.
Al contrario, un nuovo algoritmo automatizzato open source sviluppato da ricercatori di elaborazione delle immagini e neuroscienze nel Dipartimento di Ingegneria biomedica di Duke può identificare e segmentare con precisione i neuroni in pochi minuti.
Questo video dall’imaging a due fotoni mostra i neuroni che sparano nel cervello di un topo. Registrazioni come questa consentono ai ricercatori di monitorare quali neuroni stanno sparando e in che modo potenzialmente corrispondono a comportamenti diversi. Credito: Yiyang Gong, Duke University
“Come passo cruciale verso la mappatura completa dell’attività cerebrale, siamo stati incaricati della formidabile sfida di sviluppare un algoritmo veloce automatizzato che sia accurato come gli umani per segmentare una varietà di neuroni attivi immaginati in diverse impostazioni sperimentali”, ha detto Sina Farsiu, il Paul Ruffin Scarborough Professore associato di ingegneria presso Duke BME.