166 691 нейрон и 125 млн синапсов: ученые завершили полную карту нервной системы самца дрозофилы

Когда в новости появляется фраза “полностью картировали мозг”, легко представить нечто гораздо более фантастическое, чем произошло на самом деле: будто ученые получили цифровую копию сознания или научились читать мысли мухи. Connectome — другое. Это чрезвычайно подробная структурная карта того, какие нервные клетки с какими соединены. Она не содержит всех электрических состояний, концентраций молекул, изменений силы синапсов во времени или полной истории активности. Но без такой “электрической схемы” трудно перейти от описания отдельных нейронов к механистическому объяснению поведения. Поэтому завершение полного connectome самца дрозофилы — крупный шаг даже для организма, мозг которого несравнимо меньше человеческого.

Новый набор охватывает не только центральный мозг. В нем есть оптические доли, которые можно грубо сравнить с частью зрительной системы позвоночных, и ventral nerve cord — вентральная нервная цепочка, функционально похожая на спинной мозг тем, что проводит и преобразует сигналы между мозгом и телом. В общей сложности исследователи реконструировали 166 691 нейрон и около 125 млн синаптических контактов и распределили клетки примерно по 11 691 типу. По числу нейронов Google называет этот набор крупнейшей завершенной картой мозга на сегодняшний день. Важно и то, что данные не спрятаны на внутреннем сервере лаборатории: их можно просматривать через инструменты вроде Neuroglancer и загружать для собственного анализа.

AI сделал карту возможной, но не сделал ее автоматически

Исходный материал connectomics выглядит почти непригодным для ручной работы. Нервную ткань режут на огромное количество сверхтонких срезов и фотографируют электронным микроскопом. На каждом изображении видны лишь фрагменты клеток и их отростков. Чтобы восстановить один нейрон в трех измерениях, нужно понять, какой фрагмент на одном срезе продолжается на следующем, и повторить это для сотен тысяч клеток. Ошибка слияния двух отростков или разрыв одного аксона может изменить целый маршрут сигнала. Именно здесь Google годами развивала AI-методы, включая flood-filling networks, которые учатся прослеживать один объект через последовательность изображений.

Однако утверждение “AI сам нарисовал мозг” было бы неверным. Google прямо отмечает, что финальный male connectome был аннотирован и proofread командой человеческих экспертов в Janelia. Даже современная автоматическая сегментация оставляет ошибки, а миллионы локальных решений должны быть достаточно надежными, чтобы биологи могли строить на них эксперименты. Для масштаба прогресса: в 2020 году команда публиковала проверенную карту примерно половины женского мозга дрозофилы — около 25 тыс. нейронов и 21 млн связей. Нынешний полный male CNS потребовал лет дополнительной автоматизации, вычислений, аннотирования и проверки. AI здесь не заменяет ученого; он делает задачу такого масштаба вообще выполнимой.

Особенно интересно, что теперь у исследователей есть сопоставимые карты мужской и женской нервной системы. В работе авторы сравнили 7 319 типов клеток центрального мозга между полами. Из них 7 205 оказались изоморфными, то есть в целом соответствовали друг другу; 114 типов классифицировали как диморфные, еще 262 — как специфичные для самцов и 69 — для самок. Это важнее простой статистики “мозги разные”. Большая часть сенсорной и моторной периферии очень похожа, тогда как половые различия концентрируются в высших центрах и отдельных узлах, где информация может перенаправляться между сетями.

Что можно увидеть на карте, если она сама по себе не объясняет поведение

Дрозофила — один из сильнейших модельных организмов биологии именно потому, что ее поведение можно контролируемо связывать с генами и конкретными нейронами. Муха видит, ощущает запахи и вкус, ориентируется, обучается, выбирает партнера, проявляет агрессию и превращает сенсорные сигналы в точные движения. Полная карта позволяет пройти этот путь не фрагментами, а от входа до выхода: например, проследить, как сигнал от обонятельного или зрительного рецептора проходит через промежуточные центры и в конечном счете доходит до нейронов, управляющих движением. Это не доказывает функцию каждой связи, но дает очень конкретные гипотезы, которые можно проверять генетически или физиологически.

Сравнение двух полов добавляет еще один уровень. У Drosophila давно известны гены fruitless и doublesex, связанные с половоспецифическим развитием нервной системы и поведением. Теперь исследователи могут не просто сказать, что определенная группа нейронов “важна для ухаживания”, а увидеть, как именно отличается ее проводка, где появляются дополнительные отростки, каких партнеров получает клетка и как эти изменения могут перекидывать один и тот же сенсорный сигнал в разные моторные программы. Авторы описывают своеобразные circuit switches — участки, где относительно локальные различия перестраивают маршрут информации без необходимости делать всю нервную систему принципиально другой.

Масштаб человеческого мозга показывает, насколько далеко еще до “полного connectome человека”. У нас примерно 86 млрд нейронов — более чем в полмиллиона раз больше, чем у этой дрозофилы, а количество синапсов измеряется уже десятками или сотнями триллионов. Плюс сам connectome не фиксирует все биохимические и временные свойства нейронной сети. Поэтому эта работа не является короткой дорогой к цифровой копии человека. Ее настоящая ценность практичнее: она дает нейробиологам полностью доступную систему, где структуру можно сопоставлять с генетикой, активностью и поведением на уровне отдельных клеток.

Именно в этом смысле AI здесь действительно меняет науку. Не потому, что нейросеть “поняла мозг”, а потому, что автоматизировала наиболее изнурительную часть превращения миллионов микроскопических кадров в карту, которую люди могут проверить и использовать. Следующие шаги уже ведут к более крупным нервным системам — в том числе рыб, а затем к отдельным фрагментам мозга млекопитающих. Полная карта маленькой мухи не делает человеческий мозг простым, но показывает, что масштабные connectome перестают быть единичными экспериментами и становятся воспроизводимой научной инфраструктурой.