luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Ученым удалось заснять процесс функционирования 80 тысяч нейронов головного мозга живого организма

На видеоролике, представленном ниже, можно увидеть процессы деятельности около 80 процентов нейронов, из которых состоит мозг малька рыбы-зебры. Деятельность нейронов является реакцией на внешние раздражители, а для съемки этой деятельности ученые из Медицинского института Говарда Хьюза использовали достаточно новую технологию, называемую послойным оптическим сканированием (light-sheet imaging), которая позволяет запечатлеть происходящие процессы с беспрецедентным уровнем детализации.

Для организации съемки процессов деятельности нейронов ученые использовали генетически спроектированных мальков рыбы-зебры. Проведенная генетическая модификация затронула именно нейроны головного мозга живого организма, которые получили химические индикаторы, обретающие флуоресцентные свойства спустя десятую долю секунды после активизации нейрона. Широкий лазерный луч, сфокусированный на определенном уровне и перемещающийся с достаточно высокой скоростью, заставляет светиться нейроны, которые только что находились в активном состоянии. Благодаря тому, что тело и мозг малька рыбы-зебры полностью прозрачны, камера, установленная сверху, может зафиксировать изображения нейронов, из которых затем "сшивается" динамическая трехмерная модель.



В начале ролика рыба-зебра находится в полном покое и крайняя правая область ее мозга, отвечающая за обработку визуальной информации, "вспыхивает" крайне редко. Но, используя проецируемые изображения движущихся квадратов, ученые создали иллюзию того, что рыба дрейфует назад. Практически моментально начинается бурная деятельность в визуальной части мозга, затем она распространяется и на другие участки мозга, после чего электроды, внедренные в тело рыбы, начали фиксировать картину, соответствующую совершению плавательных движений телом рыбы.

Следует отметить, что для получения этого ролика было затрачено огромное количество ресурсов распределенной вычислительной системы Apache Spark. Вся проблема заключается в том, что один временной "срез", грубо говоря, кадр ролика, длительностью около 1.5 секунд, занимает объем более 1 терабайта данных и для составления динамической модели компьютеру потребовалось "перелопатить" огромный объем данных.



Моделирование производилось при помощи программного комплекса Hadoop MapReduce, основанного на алгоритмах, подобных алгоритмам поиска, используемым компанией Google. Программный комплекс Hadoop MapReduce достаточно прост в работе и обладает всеми необходимыми функциями, однако, он загружает с диска весь набор данных заново в начале каждой операции. Эта проблема решилась за счет совершенной системы кэширования системы Apache Spark, которая хранит в оперативной памяти компьютеров системы все наиболее часто используемые данные, и это позволило ускорить процессы расчетов буквально в десятки раз.

Кроме вышеупомянутого комплекса Hadoop MapReduce ученые использовали собственную библиотеку аналитических инструментов Thunder, которая доступна для свободного использования сообществом ученых-нейробиологов.

Напомним нашим читателям, что в прошлом году эта же группа ученых занималась съемкой процессов деятельности нейронов мозга рыбы-зебры. Но использовавшаяся тогда технология, в которой был задействован специализированный микроскоп, не могла обеспечить ни отображения деятельности отдельного нейрона, ни высокой разрешающей способности.

Tags: мозг
Subscribe
promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 29
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное образование, бакалавриат, магистратура,…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments