Данные о миллиардах нейронов в головном мозге, накопленные за десятилетия, поразительны. Чтобы помочь ученым разобраться в этом "мозг большие данные," исследователи из Университета Карнеги-Меллона использовали интеллектуальный анализ данных для создания http: // www.нейроэлектро.org, общедоступный веб-сайт, который действует как Википедия и индексирует физиологическую информацию о нейронах.
Сайт поможет ускорить развитие исследований в области нейробиологии, предоставляя централизованный ресурс для сбора и сравнения данных о функции нейронов. Описание доступных данных и некоторые анализы, которые можно выполнить с помощью сайта, опубликованы в Интернете в Журнале нейрофизиологии.
Нейроны в головном мозге можно разделить примерно на 300 различных типов в зависимости от их физических и функциональных свойств. Исследователи десятилетиями изучали функции и свойства множества различных типов нейронов. Полученные данные разбросаны по десяткам тысяч статей в научной литературе. Исследователи из Карнеги-Меллона обратились к интеллектуальному анализу данных, чтобы собрать и организовать эти данные таким образом, чтобы впервые стали возможными новые методы анализа.
"Если мы хотим думать о создании мозга или его реинжиниринге, нам нужно знать, с какими частями мы работаем," сказал Натан Урбан, временный проректор и директор нейробиологической инициативы Carnegie Mellon’s BrainHubSM. "Мы много знаем о нейронах в одних областях мозга, но очень мало о нейронах в других. Чтобы ускорить наше понимание нейронов и их функций, нам нужно иметь возможность легко определять, можно ли применить то, что мы уже знаем о некоторых нейронах, к другим, о которых мы знаем меньше."
Шриджой Дж. Трипати, который работал в лаборатории Урбана, когда был аспирантом совместной программы нейронных вычислений Карнеги-Меллона и Университета Питтсбурга, отобрал более 10 000 опубликованных статей, содержащих физиологические данные, описывающие, как нейроны ответил на различные предложения. Он использовал алгоритмы интеллектуального анализа текста, чтобы "читать" каждая из бумаг. Программа интеллектуального анализа текста нашла части каждой статьи, которые идентифицировали тип изучаемого нейрона, а затем выделила электрофизиологические данные, относящиеся к свойствам этого нейронного типа. Он также получил информацию о том, как был завершен каждый из экспериментов из литературы, и скорректировал данные, чтобы учесть любые различия, которые могли быть вызваны форматом эксперимента. В целом Трипати, который сейчас работает постдоком в Университете Британской Колумбии, смог собрать и стандартизировать данные примерно для 100 различных типов нейронов, которые он опубликовал на веб-сайте Neuroelectro.org.
Поскольку данные на веб-сайте были собраны с использованием интеллектуального анализа текста, исследователи поняли, что они могут содержать ошибки, связанные с извлечением и стандартизацией. Урбан и его группа проверили большую часть данных, но они также создали механизм, который позволяет пользователям сайта отмечать данные для дальнейшей оценки. Пользователи также могут вносить новые данные с минимальным вмешательством со стороны администраторов сайта, как в Википедии.
"Это динамическая среда, в которой люди могут собирать, уточнять и добавлять данные," сказал Урбан, доктор. Фредерик А. Шверц заслуженный профессор естественных наук и член CNBC. "Это будет полезный ресурс для людей, занимающихся нейробиологическими исследованиями во всем мире."
В конечном итоге веб-сайт поможет исследователям найти группы нейронов с одинаковыми физиологическими свойствами, что поможет лучше понять, как функционирует нейрон. Например, если исследователь обнаруживает, что какой-то тип нейрона в неокортексе мозга срабатывает спонтанно, он может найти другие нейроны, которые спонтанно срабатывают, и получить доступ к исследовательским работам, посвященным этому типу нейронов. Используя эту информацию, они могут быстро сформировать гипотезы о том, действуют ли одни и те же механизмы как в недавно обнаруженных, так и в ранее изученных нейронах.
Чтобы продемонстрировать, как нейроэлектро.org, исследователи сравнили электрофизиологические данные более чем 30 типов нейронов, которые были наиболее подробно изучены в литературе. К ним относятся пирамидные нейроны в гиппокампе, которые отвечают за память, и дофаминовые нейроны в среднем мозге, которые, как считается, ответственны, среди прочего, за стремление к вознаграждению и зависимость. Сайт смог найти много ожидаемых сходств между разными типами нейронов, а также некоторые сходства, которые стали неожиданностью для исследователей. Эти сюрпризы представляют собой многообещающие области для будущих исследований.
В ходе текущей работы исследователи Карнеги-Меллона сравнивают данные по нейроэлектроэнергетике.org с другими видами данных, включая данные о паттернах экспрессии генов нейронов. Например, группа Урбана использует другой общедоступный ресурс, Атлас мозга Аллена, чтобы выяснить, имеют ли группы нейронов схожей электрической функции схожую экспрессию генов.
"Потребуется много времени, усилий и денег, чтобы определить как физиологические свойства нейрона, так и экспрессию его генов," Урбан сказал. "Наш веб-сайт поможет направить это исследование, сделав его гораздо более эффективным."